python3  threading初体验

时间：2024-07-14 23:04:20

python3中thread模块已被废弃，不能在使用thread模块，为了兼容性，python3将thread命名为_thread。python3中我们可以使用threading进行代替。

threading通过对thread模块进行二次封装。Thread 是threading模块中最重要的类之一，可以使用它来创建线程。有两种方式来创建线程：一种是通过继承Thread类，重写它的run方法；另一种是创建一个threading.Thread对象，在它的初始化函数（__init__）中将可调用对象作为参数传入。

import threading,_thread

import time

# 调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程

# _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。

def print_time(threadName,delay):

    count =

    while count < :

        time.sleep(delay)

        count +=

        print("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))

# 创建两个线程

try:

    _thread.start_new_thread(print_time,('thread-1',,))

    _thread.start_new_thread(print_time,('thread-2',,))

except:

    print('error:无法启动线程')

while :

    pass

运行结果为：

python3  threading初体验

python3具有两个标准库：_thread和threading提供对线程的支持

其中_thread提供了低级别，原始的线程以及一个简单的锁；而threading功能比较多，

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。

也同样提供了Thread类处理线程，Thread类提供了一下的方法：

  • 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
  • getName()返回线程名
  • setName()设置线程名

threading 模块创建线程

import threading

import time

exitFlag = 

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('begin:' + self.name)

        print_time(self.name, self.counter, )

        print('stop:' + self.name)

def print_time(threadName,delay,counter):

    while counter:

        if exitFlag:

            threadName.exit()

        time.sleep(delay)

        print("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))

        counter -= 

# 创建新线程

thread1 = MyThread(,'thread-1',)

thread2 = MyThread(,'thread-2',)

# 开启新线程

thread1.start()

thread2.start()

thread1.join()

thread2.join()

print ("退出主线程")

执行结果为：

python3  threading初体验

线程同步

多个线程共同对某个数据进行修改，则可能出现不可预料的结果，想要保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。

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 和 release方法，对于那些需要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

 # 线程同步

 class MyThread2(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('begin:' + self.name)

         # 获取锁，用于线程同步

         threadLock.acquire()

         print_time(self.name, self.counter, )

         # 释放锁，开启下一个线程

         threadLock.release()

         print('stop:' + self.name)

 def print_time(threadName,delay,counter):

     while counter:

         time.sleep(delay)

         print("%s: %s,counter:%s" % (threadName, time.ctime(time.time()),counter))

         counter -= 

 threadLock = threading.Lock()

 threads = []

 # 创建新线程

 thread1 = MyThread2(,'thread-1',)

 thread2 = MyThread2(,'thread-2',)

 # 开启新线程

 thread1.start()

 thread2.start()

 # 添加线程到线程列表

 threads.append(thread1)

 threads.append(thread2)

 # 等待所有线程完成

 for i in threads:

     i.join()

 print ("退出主线程")

运行结果为：

python3  threading初体验

多线程的优势：可以同时执行多个任务。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题

　　eg：一个列表里所有元素都是0，线程‘set’从后向前吧所有的元素改成1，而线程print负责从前往后读取列表并且打印，那么可能线程‘set’开始改的时候线程print便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这样就造成了数据的不同步，因此避免这种情况，就有了锁的概念。

　　锁：两种状态——锁定，未锁定

　　　　每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。

经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

线程优先级队列（ Queue）

python的queue模块中提供了同步的，线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）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
import threading
import time

exitFlag = 0

class MyThread3(threading.Thread):
    def __init__(self,threadID,name,q):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.threadID = threadID
        self.q = q

    def run(self):
        print('begin:' + self.name)
        process_data(self.name, self.q)
        print('stop:' + self.name)

def process_data(threadName,q):
    while not exitFlag:
        queueLock().acquire()
        if not workQueue.empty():
            data = q.get()
            queueLock().release()
            print("%s processing %s" % (threadName, data))
        else:
            queueLock().release()

        time.sleep(1)

queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
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 = MyThread3(threadID,tName,workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
queueLock.release()

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

# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1

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

运行结果为：

python3  threading初体验

按照http://www.runoob.com/python3/python3-multithreading.html练习

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