python 多线程篇_python多线程

本文将会介绍 Python 编程语言中多线程处理的基础知识。就像多处理一样，多线程是实现多任务处理的一种方式。在多线程处理中，使用 线程的概念。

让我们首先了解计算机体系结构中线程的概念。

线程

在计算中，进程是正在执行的计算机程序的实例。任何过程都有 3 个基本组件：

• 可执行程序。
• 程序所需的关联数据（变量、工作空间、缓冲区等）
• 程序的执行上下文（进程状态）

线程是进程中可以安排执行的实体。此外，它是可以在操作系统（操作系统）中执行的最小处理单元。

简单来说，线程是程序中可以独立于其他代码执行的此类指令序列。为简单起见，您可以假设线程只是进程的子集！

线程在线程控制块 （TCB） 中包含所有这些信息：

• 线程标识符： 将唯一 ID （TID） 分配给每个新线程
• 堆栈指针： 指向进程中的线程堆栈。堆栈包含线程作用域下的局部变量。
• 程序计数器： 存储线程当前正在执行的指令地址的寄存器。
• 线程状态： 可以是正在运行、就绪、等待、启动或完成。
• 线程的寄存器集： 分配给线程进行计算的寄存器。
• 父进程指针： 指向线程所在的进程的过程控制块 （PCB） 的指针。

请参考下图以了解进程与其线程之间的关系：

多线程

一个进程中可以存在多个线程，其中：

• 每个线程都包含自己的寄存器集和局部变量（存储在堆栈中）。
• 进程的所有线程共享全局变量（存储在堆中） 和程序代码。

请参考下图以了解内存中如何存在多个线程：

在Python中，线程模块提供了一个非常简单直观的API，用于在程序中生成多个线程。

让我们考虑一个使用线程模块的简单示例：

import threading


def print_cube(num):
    """用于打印给定数字的多维数据集的函数"""
    print("Cube: {}".format(num * num * num))


def print_square(num):
    """函数打印给定数值的平方"""
    print("Square: {}".format(num * num))


if __name__ == "__main__":
    # 创建线程
    t1 = threading.Thread(target=print_square, args=(10,))
    t2 = threading.Thread(target=print_cube, args=(10,))

    # 启动线程1
    t1.start()
    # 启动线程2
    t2.start()

    # 等待线程1完全执行
    t1.join()
    # 等待线程2完全执行
    t2.join()

    # 两个线程都已完全执行
    print("Done!")
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运行结果：

让我们试着理解上面的代码：

• 要导入线程模块，我们需要：

  import threading
  1

• 要创建一个新线程，我们创建一个 Thread 类的对象。它需要以下参数：

  • 目标：线程要执行的函数
  • args：要传递给目标函数的参数

  在上面的例子中，我们创建了2个具有不同目标函数的线程：

  t1 = threading.Thread(target=print_square, args=(10,))
  t2 = threading.Thread(target=print_cube, args=(10,))
  1
  2

• 要启动线程，我们使用 Thread 类的 start 方法。

  t1.start()
  t2.start()
  1
  2

• 一旦线程启动，当前程序（你可以把它想象成一个主线程）也会继续执行。为了停止当前程序的执行，直到线程完成，我们使用连接方法。

  t1.join()
  t2.join()
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  2

  因此，当前程序将首先等待 t1 的完成，然后等待 t2 完成。完成后，将执行当前程序的其余语句。

考虑下图，以更好地了解上述程序的工作原理：

考虑下面给出的python程序，其中我们为每个任务打印线程名称和相应的进程：

import threading
import os


def task1():
    print("任务1分配给线程: {}".format(threading.current_thread().name))
    print("运行任务1的进程ID: {}".format(os.getpid()))


def task2():
    print("任务2分配给线程: {}".format(threading.current_thread().name))
    print("运行任务2的进程ID: {}".format(os.getpid()))


if __name__ == "__main__":
    # 打印当前进程的ID
    print("运行主程序的进程ID: {}".format(os.getpid()))

    # 打印主线程名称
    print("主线程名称: {}".format(threading.current_thread().name))

    # 创建线程
    t1 = threading.Thread(target=task1, name='t1')
    t2 = threading.Thread(target=task2, name='t2')

    # 启动线程
    t1.start()
    t2.start()

    # 等待所有线程完成
    t1.join()
    t2.join()
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运行结果：

让我们试着理解上面的代码：

• 我们使用 os.getpid（） 函数来获取当前进程的 ID。

  print("运行主程序的进程ID: {}".format(os.getpid()))
  1

  从输出中可以清楚地看出，所有线程的进程 ID 都保持不变。

• 我们使用threading.main_thread（） 函数来获取主线程对象。在正常情况下，主线程是启动Python解释器的线程。线程对象的 name 属性用于获取线程的名称。

  print("主线程名称: {}".format(threading.main_thread().name))
  1

• 我们使用 threading.current_thread（） 函数来获取当前线程对象。

  print("任务1分配的线程: {}".format(threading.current_thread().name))
  1

下图阐明了上述概念：