Python多线程实例分析

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线程讲解

  多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：

• 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。

• 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。

• 程序的运行速度可能加快。

• 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。

  线程在执行过程中与进程还是有区别的。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，线程总是在进程的上下文中运行的，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)

  thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以，在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性，Python3 将 thread 重命名为 “_thread”。

开始学习Python线程

  Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。
  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。

  实例：

#!/usr/bin/python3import _threadimport time# 为线程定义一个函数def print_time( threadName, delay):    count = 0    while count < 5:        time.sleep(delay)        count += 1        print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))# 创建两个线程try:    _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )    _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )except:    print ("Error: 无法启动线程")while 1:    pass

  执行以上程序输出结果如下：

线程模块

  Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。

• _thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。

• 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。

  除了使用方法外，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。

使用 threading 模块创建线程

  我们可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类，并实例化后调用 start() 方法启动新线程，即它调用了线程的 run() 方法：

#!/usr/bin/python3import threadingimport timeexitFlag = 0class 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 ("开始线程：" + self.name)        print_time(self.name, self.counter, 5)        print ("退出线程：" + 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# 创建新线程thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)# 开启新线程thread1.start()thread2.start()thread1.join()thread2.join()print ("退出主线程")

  以上程序执行结果如下：

线程同步

  如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，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 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。如下：
  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。
  考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。
  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，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。
  锁有两种状态——锁定和未锁定。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。
  实例：

#!/usr/bin/python3import threadingimport timeclass 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 ("开启线程： " + self.name)        # 获取锁，用于线程同步        threadLock.acquire()        print_time(self.name, self.counter, 3)        # 释放锁，开启下一个线程        threadLock.release()def print_time(threadName, delay, counter):    while counter:        time.sleep(delay)        print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))        counter -= 1threadLock = threading.Lock()threads = []# 创建新线程thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)thread2 = myThread(2, "Thread-2", 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 t in threads:    t.join()print ("退出主线程")

  执行以上程序，输出结果为：

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

  实例:

#!/usr/bin/python3import queueimport threadingimport timeexitFlag = 0class 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 ("开启线程：" + self.name)        process_data(self.name, self.q)        print ("退出线程：" + 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# 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()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")

  以上程序执行结果：

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