python的多線程

来源:https://www.cnblogs.com/tuixiulaozhou/archive/2022/09/29/16737747.html
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一、線程的概念線程是CPU分配資源的基本單位。當一程式開始運行,這個程式就變成了一個進程,而一個進程相當於一個或者多個線程。當沒有多線程編程時,一個進程相當於一個主線程;當有多線程編程時,一個進程包含多個線程(含主線程)。使用線程可以實現程式大的開發。 多個線程可以在同一個程式中運行,並且每一個線程 ...


一、線程的概念
線程是CPU分配資源的基本單位。當一程式開始運行,這個程式就變成了一個進程,而一個進程相當於一個或者多個線程。當沒有多線程編程時,一個進程相當於一個主線程;當有多線程編程時,一個進程包含多個線程(含主線程)。使用線程可以實現程式大的開發。

多個線程可以在同一個程式中運行,並且每一個線程完成不同的任務。

多線程實現後臺服務程式可以同時處理多個任務,並不發生阻塞現象。

多線程的程式設計的特點就是能夠提高程式執行效率和處理速度。python程式可以同時並行運行多個相對獨立的線程。

二、創建多線程
python支持兩種創建多線程的方式:

~通過 threading.Thread () 創建。

~通過繼承 threading.Thread 類的繼承。

 

1.通過 threading.Thread () 創建


語法形式:

thread.Thread(group=Nore,targt=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None)

參數解釋:

~group:必須為None,於ThreadGroup類相關,一般不使用。

~target:線程調用的對象,就是目標函數。

~name:為線程起這個名字。預設是Tread-x,x是序號,由1開始,第一個創建的線程名字就是Tread-1。

~args:為目標函數傳遞關鍵字參數,字典。

~daemon:用來設置線程是否隨主線程退出而退出。

示例:

import threading
def test (x,y):
 for i in range(x,y):
   print(i)
thread1 = threading.Thread(name='t1',target= test,args=(1,10))
thread2 = threading.Thread(name='t2',target= test,args=(11,20))
thread1.start()   #啟動線程1
thread2.start()   #啟動線程2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
11
12
13
14
15
16
17
18
19

解釋:兩個程式會併發運行,所以結果不一定每次都是順序的1~10,這是根據CPU給兩個線程風馬分配的時間片段來決定。可以看到每次結果都不同。

 

2.通過繼承 threading.Thread 類的繼承

 

threading.Thread是一個類,可以繼承它。

 

示例:

import threading
class mythread(threading.Thread):
  def run(self):
    for i in range(1,10):
      print(i)
thread1 = mythread();
thread2 = mythread();
thread1.start()
thread2.start()

輸出:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
2
3
4
5
6
7
8
9

解釋:自定義一個類繼承threading.Thread,然後重寫父類的run方法,線程啟動時(執行start())會自動執行該方法。

 

三、主線程

在python中,主線程是第一個啟動的線程。

~父線程:如果啟動線程A中啟動了一個線程B,A就是B的父線程。

~子線程:B就是A的子線程。

創建線程時有一個damon屬性,用它來判斷主線程。當daemon設置False時,線程不會隨主線程退出而退出,主線程會一直等著子線程執行完;。當daemon設置True時,線程會隨主線程退出而退出,主線程結束其他的子線程會強制退出。

使用daemon註意:

~daemon屬性必須在start( )之前設置,否則會引發RuntimeError異常

~每個線程都由daemon屬性,可以顯示設置也可以不設置,不設置則取預設值None

~如果子子線程不設置daemon屬性,就取當前線程的daemon來設置它。子子線程繼承子線程的daemon值,作用和設置None一樣。

~從主線程創建的所有線程不設置daemon屬性,則預設都是daemon=False。

示例:

import time
import threading
def test():
 time.sleep(10)
 for i in range(10):
  print(i)
thread1 = threading.Thread(target=test,daemon=False)
thread1.start()
print('主線程完成了')

輸出:

主線程完成了
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

解釋:當主線程運行完畢輸出完之後,等待一下後輸出0~9。如果將daemon=False該為daemon=True,則不會運行for i in range(10)語句。


四、阻塞線程

 

一個線程中調用另一個線程的join方法,調用者被阻塞,直到調用線程被終止。

語法形式:

join(timeout-=None)

timeout 參數指定調用者等待多久,沒有設置時,就一直等待被調用線程結束被調用線程結束。其中,一個線程可以被join多次調用。

 

示例:

import time
import threading
def test():
 time.sleep(5)
 for i in range(10):
  print(i)
thread1=threading.Thread(target=test)
thread1.start()
thread1.join()
print('主線程完成了')

 

輸出:

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
主線程完成了

解釋:在thread1.start()後加thread1.join()添加join方法,輸出時,主線程就會等待輸出完0~9後再執行自己的print輸出。

 

五、判斷線程是否活動的

 

~run():用以表示線程活動的方法

~start():啟動線程

~join():等待至線程終止

~isAlive():返回線程是否活動的

~getName():返回線程名稱

~setName() : 設置線程名稱

示例:

from threading import Thread, Event
import time
def countdown(n, started_evt):
    print('正在運行')
    started_evt.set()
    while n > 0:
        print('時間', n)
        n -= 1
        time.sleep(2)
started_evt = Event()
print('開始倒計時')
t = Thread(target=countdown, args=(10, started_evt))
t.start()
started_evt.wait()
print('倒計時運行')

輸出:

開始倒計時
正在運行
時間 10
倒計時運行
時間 9
時間 8
時間 7
時間 6
時間 5
時間 4
時間 3
時間 2
時間 1

Alive,顧名思義,它表示線程當前是否為可用狀態,如果線程已經啟動,並且當前沒有任何異常的話,則返回true,否則為false

Thread.isAlive() :顧名思義,是表示當前線程時候為可用狀態,即是否已經在啟動,並且在運行的狀態;

六、線程同步

1.同步概念

非同步模式的情況下,同時有一個線程在修改共用數據,另一個線程在讀取共用數據,當修改的共用數據的線程沒有處理完畢,讀取數據的線程肯定會得到錯誤的結果。如果採用多線程的同步控制機制,當處理共用數據的線程完成處理數據之後,讀取線程就讀取數據。

python的鎖就解決這一問題,鎖住線程,只允許一個線程操作,其他線程排隊等待,待當前線程操作完畢後,再按順序一個一個來運行。

2. python的鎖

 

python的threading模塊提供了RLock鎖解決方法。在某一時間只能讓一個線程操作的語句放到RLock的acquire方法和release方法之間,即acquire相當於給RLack上鎖,而release相當於解鎖。

示例:

import threading
class mythread(threading.Thread):
 def run(self):
  global x                   #聲明一個全局變數
  lock.acquire()             #上鎖
  x +=10
  print('%s:%d'%(self.name,x))
  lock.release()             #解鎖
x = 0                        #設置全局變數初始值
lock = threading.RLock()     #創建可重入鎖
list1 = []                   
for i in range(5):   
 list1.append(mythread())    #創建五個線程,放到同一列表中
for i in list1:
 i.start()                   #開啟列表線程

輸出:

Thread-1:10
Thread-2:20
Thread-3:30
Thread-4:40
Thread-5:50

解釋:

 

3. python中的條件鎖


條件鎖常用的方法:

~acquire([timeout]):調用關聯鎖的方法

~release():解鎖

~wait():使線程進入 Condition 的等待池等待通知並釋放解鎖。使用前線程必須已獲得鎖定,否則將拋出異常。

~notify():從等待池挑選一個線程並通知,收到通知的線程將自動調用 acquire() 嘗試獲得,其他線程仍然在等待池中等待通知,直到該線程收到通知 調用該方法,否則將會拋出異常。

~notify ALL():跟notify() 一樣,但這個方法對應的是所有的線程。

示例:

題目:有幾個生產車間生產,幾個消費者購買,當生產達到一定數量時,停止生產。

import threading
import time
condtion = threading.Condition()
sheep = ['1件產品','1件產品','1件產品','1件產品','1件產品']
class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)
        pass
    def run(self):
        global condtion, sheep
        while True:
            time.sleep(0.1)
            condtion.acquire()
            if len(sheep) < 10:
                print(self.name + "生產了1件產品")
                sheep.append('1件產品')
                condtion.notifyAll()
                pass
            else:
                print("倉庫滿了,停止生產!")
                condtion.wait()
                pass
            condtion.release()
        pass
    pass
class Customer(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)
        pass
    def run(self):
        global condtion, sheep
        while True:
            time.sleep(0.1)
            condtion.acquire()
            if len(sheep) > 0:
                meat = sheep.pop()
                print(self.name + "購買了" + meat + "還剩多少" + str(len(sheep)) + "")
                condtion.notifyAll()
                pass
            else:
                print("買光了,等待")
                condtion.wait()
                pass
            condtion.release()
        pass
    pass
if __name__ == "__main__":
    p1 = Producer("1號生產車間")
    p2 = Producer("2號生產車間")
    p3 = Producer("3號生產車間")
    p4 = Producer("4號生產車間")
    p5 = Producer("5號生產車間")
    p6 = Producer("6號生產車間")
    p1.start()
    p2.start()
    p4.start()
    p5.start()
    p6.start()
    c1 = Customer('小王')
    c2 = Customer('小李')
    c3 = Customer('小賈')
    c4 = Customer('小沈')
    c5 = Customer('小劉')
    c1.start()
    c2.start()
    c3.start()
    c4.start()
    c5.start()

 













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