Python進階(三十四)-Python3多線程解讀

線程講解

多線程類似于同時執行多個不同程序，多線程運行有如下優點：

使用線程可以把占據長時間的程序中的任務放到后臺去處理。

用戶界面可以更加吸引人，這樣比如用戶點擊了一個按鈕去觸發某些事件的處理，可以彈出一個進度條來顯示處理的進度。

程序的運行速度可能加快。

在一些等待的任務實現上如用戶輸入、文件讀寫和網絡收發數據等，線程就比較有用了。在這種情況下我們可以釋放一些珍貴的資源如內存占用等等。

線程在執行過程中與進程還是有區別的。每個獨立的線程有一個程序運行的入口、順序執行序列和程序的出口。但是線程不能夠獨立執行，必須依存在應用程序中，由應用程序提供多個線程執行控制。

每個線程都有他自己的一組CPU寄存器，稱為線程的上下文，該上下文反映了線程上次運行該線程的CPU寄存器的狀態。

指令指針和堆棧指針寄存器是線程上下文中兩個最重要的寄存器，線程總是在進程的上下文中運行的，這些地址都用于標志擁有線程的進程地址空間中的內存。

線程可以被搶占（中斷）。

在其他線程正在運行時，線程可以暫時擱置（也稱為睡眠） – 這就是線程的退讓。

線程可以分為:

內核線程：由操作系統內核創建和撤銷。

用戶線程：不需要內核支持而在用戶程序中實現的線程。

Python3 線程中常用的兩個模塊為：

_thread

threading(推薦使用)

thread 模塊已被廢棄。用戶可以使用 threading 模塊代替。所以，在 Python3 中不能再使用"thread" 模塊。為了兼容性，Python3 將 thread 重命名為 “_thread”。

開始學習Python線程

Python中使用線程有兩種方式：函數或者用類來包裝線程對象。

函數式：調用 _thread 模塊中的start_new_thread()函數來產生新線程。語法如下:

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

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參數說明:

function - 線程函數。

args - 傳遞給線程函數的參數,他必須是個tuple類型。

kwargs - 可選參數。

實例：

#!/usr/bin/python3 import _thread import time # 為線程定義一個函數 def print_time( threadName, delay): count = 0 while count < 5: time.sleep(delay) count += 1 print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )) # 創建兩個線程 try: _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) ) _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) ) except: print ("Error: 無法啟動線程") while 1: pass

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執行以上程序輸出結果如下：

線程模塊

Python3 通過兩個標準庫 _thread 和 threading 提供對線程的支持。

_thread 提供了低級別的、原始的線程以及一個簡單的鎖，它相比于 threading 模塊的功能還是比較有限的。

threading 模塊除了包含 _thread 模塊中的所有方法外，還提供的其他方法：

threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。

threading.enumerate():

返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啟動后、結束前，不包括啟動前和終止后的線程。

threading.activeCount():

返回正在運行的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。

除了使用方法外，線程模塊同樣提供了Thread類來處理線程，Thread類提供了以下方法:

run(): 用以表示線程活動的方法。

start():啟動線程活動。

join([time]): 等待至線程中止。這阻塞調用線程直至線程的join()

方法被調用中止-正常退出或者拋出未處理的異常-或者是可選的超時發生。

isAlive(): 返回線程是否活動的。

getName(): 返回線程名。

setName(): 設置線程名。

使用 threading 模塊創建線程

我們可以通過直接從 threading.Thread 繼承創建一個新的子類，并實例化后調用 start() 方法啟動新線程，即它調用了線程的 run() 方法：

#!/usr/bin/python3 import threading import time exitFlag = 0 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 ("開始線程：" + self.name) print_time(self.name, self.counter, 5) print ("退出線程：" + 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 -= 1 # 創建新線程 thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # 開啟新線程 thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() print ("退出主線程")

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以上程序執行結果如下：

線程同步

如果多個線程共同對某個數據修改，則可能出現不可預料的結果，為了保證數據的正確性，需要對多個線程進行同步。

使用 Thread 對象的 Lock 和 Rlock 可以實現簡單的線程同步，這兩個對象都有 acquire 方法和 release 方法，對于那些需要每次只允許一個線程操作的數據，可以將其操作放到 acquire 和 release 方法之間。如下：

多線程的優勢在于可以同時運行多個任務（至少感覺起來是這樣）。但是當線程需要共享數據時，可能存在數據不同步的問題。

考慮這樣一種情況：一個列表里所有元素都是0，線程"set"從后向前把所有元素改成1，而線程"print"負責從前往后讀取列表并打印。

那么，可能線程"set"開始改的時候，線程"print"便來打印列表了，輸出就成了一半0一半1，這就是數據的不同步。為了避免這種情況，引入了鎖的概念。

鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。每當一個線程比如"set"要訪問共享數據時，必須先獲得鎖定；如果已經有別的線程比如"print"獲得鎖定了，那么就讓線程"set"暫停，也就是同步阻塞；等到線程"print"訪問完畢，釋放鎖以后，再讓線程"set"繼續。

經過這樣的處理，打印列表時要么全部輸出0，要么全部輸出1，不會再出現一半0一半1的尷尬場面。

實例：

#!/usr/bin/python3 import threading import time 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 ("開啟線程： " + self.name) # 獲取鎖，用于線程同步 threadLock.acquire() print_time(self.name, self.counter, 3) # 釋放鎖，開啟下一個線程 threadLock.release() def print_time(threadName, delay, counter): while counter: time.sleep(delay) print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1 threadLock = threading.Lock() threads = [] # 創建新線程 thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # 開啟新線程 thread1.start() thread2.start() # 添加線程到線程列表 threads.append(thread1) threads.append(thread2) # 等待所有線程完成 for t in threads: t.join() print ("退出主線程")

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執行以上程序，輸出結果為：

線程優先級隊列（Queue）

Python 的 Queue 模塊中提供了同步的、線程安全的隊列類，包括FIFO（先入先出)隊列Queue，LIFO（后入先出）隊列LifoQueue，和優先級隊列 PriorityQueue。

這些隊列都實現了鎖原語，能夠在多線程中直接使用，可以使用隊列來實現線程間的同步。

Queue 模塊中的常用方法:

Queue.qsize() 返回隊列的大小

Queue.empty() 如果隊列為空，返回True,反之False

Queue.full() 如果隊列滿了，返回True,反之False

Queue.full 與 maxsize 大小對應

Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列，timeout等待時間

Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)

Queue.put(item) 寫入隊列，timeout等待時間

Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)

Queue.task_done() 在完成一項工作之后，Queue.task_done()函數向任務已經完成的隊列發送一個信號

Queue.join() 實際上意味著等到隊列為空，再執行別的操作

實例:

#!/usr/bin/python3 import queue import threading import time exitFlag = 0 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 ("開啟線程：" + self.name) process_data(self.name, self.q) print ("退出線程：" + 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) threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"] nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"] queueLock = threading.Lock() workQueue = queue.Queue(10) threads = [] threadID = 1 # 創建新線程 for tName in threadList: thread = myThread(threadID, tName, workQueue) thread.start() threads.append(thread) threadID += 1 # 填充隊列 queueLock.acquire() for word in nameList: workQueue.put(word) queueLock.release() # 等待隊列清空 while not workQueue.empty(): pass # 通知線程是時候退出 exitFlag = 1 # 等待所有線程完成 for t in threads: t.join() print ("退出主線程")

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以上程序執行結果：

延伸閱讀

《劍指Offer——知識點儲備-Java基礎》

-《Java進階(四十三)線程與進程的區別》

-《Java進階(四十四)線程與進程的特征及區別》。

Python 任務調度 多線程

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