十分钟带你了解 Python3 多线程核心知识

每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

  • 线程可以被抢占(中断)。
  • 在其他线程正在运行时,线程可以暂时搁置(也称为睡眠) -- 这就是线程的退让。

线程可以分为:

  • 内核线程:由操作系统内核创建和撤销。
  • 用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。

Python3 线程中常用的两个模块为:

  • _thread
  • threading(推荐使用)
函数式

调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

 

_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

 

参数说明:

  • function - 线程函数。
  • args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
  • kwargs - 可选参数。

 

import _thread, time
# 定义线程函数
def print_time(threadName, delay):
   count = 0
   while count  5:
       time.sleep(delay)
       count += 1
       # 返回当前时间的时间戳(1970纪元后经过的浮点秒数), 并格式化输出
       print("{}: {}".format(threadName, time.ctime(time.time()) ))
try:
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2))
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4))
except:
   print("Error")

while 1:
   # 让线程有足够的时间完成
   pass

 

E:\PyPropython thread.py
Thread-1: Thu Apr 12 09:01:56 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:01:58 2018
Thread-1: Thu Apr 12 09:01:58 2018
Thread-1: Thu Apr 12 09:02:00 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:02:02 2018
Thread-1: Thu Apr 12 09:02:02 2018
Thread-1: Thu Apr 12 09:02:05 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:02:06 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:02:10 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:02:14 2018

 

类封装式

threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外,还提供的其他方法:

  • threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
  • threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
  • threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。

线程模块同样提供了Thread类来处理线程,Thread类提供了以下方法:

  • run(): 用以表示线程活动的方法。
  • start():启动线程活动。
  • join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
  • isAlive(): 返回线程是否活动的。
  • getName(): 返回线程名。
  • setName(): 设置线程名。

 

 

import threading, time
# 创建进程类
class myThread(threading.Thread):
   # 构造函数
   def __init__(self, threadID, name, counter):
       threading.Thread.__init__(self)
       self.threadID = threadID
       self.name = name
       self.counter = counter
   # 重写run()
   def run(self):
       print("Thread Strat:" + self.name)
       print_time(self.name, self.counter, 5)
       print("Thread Exit:" + self.name)
       
def print_time(threadName, delay, counter):
   while counter:
       time.sleep(delay)
       print("{}: {}".format(threadName, time.ctime(time.time()) ))
       counter -= 1    

# 创建线程
thread1 = myThread(1001, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(1002, "Thread-2", 2)

# 开启线程
print("Thread-1 is Alive? ", thread1.isAlive())
thread1.start()
thread2.start()
print("Thread-1 is Alive? ", thread1.isAlive())
thread1.join()
thread2.join()
print("Thread-1 is Alive? ", thread1.isAlive())
print("exit")

 

E:\PyPropython threadClass.py
Thread-1 is Alive?  False
Thread Strat:Thread-1
Thread Strat:Thread-2
Thread-1 is Alive?  True
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:53 2018
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:54 2018
Thread-2: Thu Apr 12 10:15:54 2018
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:55 2018
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:56 2018
Thread-2: Thu Apr 12 10:15:56 2018
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:57 2018
Thread Exit:Thread-1
Thread-2: Thu Apr 12 10:15:58 2018
Thread-2: Thu Apr 12 10:16:00 2018
Thread-2: Thu Apr 12 10:16:02 2018
Thread Exit:Thread-2
Thread-1 is Alive?  False
exit

 

不难发现,线程是通过start()函数激活,而不是对象建立时激活的!

线程同步

多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。

使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步,这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。

 

import threading, time

# 创建锁
threadLock = threading.Lock()
# 创建线程列表
threads = []

class myThread(threading.Thread):
   def __init__(self, threadID, name, counter):
       threading.Thread.__init__(self)
       self.threadID = threadID
       self.name = name
       self.counter = counter
   
   def run(self):
       print("Thread Start: " + self.name)
       # 获取锁,同步线程
       threadLock.acquire()
       print_time(self.name, self.counter, 3)
       # 释放锁,开启下一个线程
       threadLock.release()
       print("Thread Exit: " + self.name)
       
def print_time(threadName, delay, counter):
   while counter:
       time.sleep(delay)
       print("{}: {}".format(threadName, time.ctime()))
       counter -= 1

       
# 创建线程
thread1 = myThread(1001, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(1002, "Thread-2", 2)

# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()

# 添加线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

# 等待所有线程完成
for t in threads:
   t.join()
print("exit")

 

E:\PyPropython synchronize.py
Thread Start: Thread-1
Thread Start: Thread-2
Thread-1: Thu Apr 12 11:00:49 2018
Thread-1: Thu Apr 12 11:00:50 2018
Thread-1: Thu Apr 12 11:00:51 2018
Thread Exit: Thread-1
Thread-2: Thu Apr 12 11:00:53 2018
Thread-2: Thu Apr 12 11:00:55 2018
Thread-2: Thu Apr 12 11:00:57 2018
Thread Exit: Thread-2
exit

 

线程优先级队列

Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO队列Queue,LIFO队列LifoQueue,和优先级队列 PriorityQueue。

这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用,可以使用队列来实现线程间的同步。

Queue 模块中的常用方法:

  • Queue.qsize() 返回队列的大小
  • Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
  • Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False
  • Queue.full 与 maxsize 大小对应
  • Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间
  • Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
  • Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
  • Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
  • Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
  • Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作

 

 

import queue, threading, time

exitFlag = 0
# 创建锁
queueLock = threading.Lock()
# 创建队列
workQueue = queue.Queue(10)



class myThread(threading.Thread):
   def __init__(self, threadID, name, q):
       threading.Thread.__init__(self)
       self.threadID = threadID
       self.name = name
       self.q = q
       
   def run(self):
       print("Thread Start: " + self.name)
       process_data(self.name, self.q)
       print("Thread Exit: " + self.name)
       
def process_data(threadName, q):
   while not exitFlag:
       queueLock.acquire()
       if not workQueue.empty():
           data = q.get()
           queueLock.release()
           print("{} processing {}".format(threadName, data))
       else:
           queueLock.release()
       time.sleep(1)

threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
threads = []
threadID = 1


# 创建新线程
for tName in threadList:
   thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
   thread.start()
   threads.append(thread)
   threadID += 1

# 填充队列
queueLock.acquire()
print("队列填充中")
time.sleep(1)
for word in nameList:
   workQueue.put(word)
print("队列填充完毕")
queueLock.release()

# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
   pass

# 通知线程退出
exitFlag = 1

# 等待所有线程完成
for t in threads:
   t.join()
print("exit")

 

E:\PyPropython queueue.py
Thread Start: Thread-1
Thread Start: Thread-2
Thread Start: Thread-3
队列填充中
队列填充完毕
Thread-3 processing One
Thread-1 processing Two
Thread-2 processing Three
Thread-3 processing Four
Thread-1 processing Five
Thread Exit: Thread-2
Thread Exit: Thread-1
Thread Exit: Thread-3
exit

 

源码中其实实现了三个进程读取同一个队列,按照先进先出原则实现锁定。

用start方法来启动线程,真正实现了多线程运行,这时无需等待run方法体代码执行完毕而直接继续执行下面的代码。通过调用Thread类的start()方法来启动一个线程,这时此线程处于就绪(可运行)状态,并没有运行,一旦得到cpu时间片,就开始执行run()方法,这里方法 run()称为线程体,它包含了要执行的这个线程的内容,Run方法运行结束,此线程随即终止。

join的作用是保证当前线程执行完成后,再执行其它线程。join可以有timeout参数,表示阻塞其它线程timeout秒后,不再阻塞。。一般线程的start()之后,所有操作结束后都要进行thread.join()。确保语句的输出是join()后面的程序是等线程结束后再执行的。

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