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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:
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的CPU寄存器状态。
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:
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
”。
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,必须是个tuple
类型。kwargs
- 可选参数。实例:
#!/usr/bin/python3
import _thread
import 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:
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。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/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 ("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:
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/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 ("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 -= 1
threadLock = 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:
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/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 ("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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