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此篇文章介绍 threading多线程模块 的基本使用方法。
threading 模块 是 Python 标准库模块,无需手动安装,可以直接导入 import threading # 导入threading模块
。
from threading import Thread
def threadFunc(): # 事件函数
pass
t_list=[] # 线程列表
for i in range(5): # 创建5个线程
t=Thread(target=threadFunc) # 线程实例化
t_list.append(t) # 添加到线程列表中来
t.start() # 线程开启
for t in t_list:
t.join() # 线程同步
import time import random from threading import Thread, Lock print("主线程开始!") def threadFunc(num): """ 子线程 """ print(f"线程{num}开启!") time.sleep(random.uniform(1,3)) # 随机休眠1~3s print(f"线程{num}结束!") t_list = [] for i in range(3): t = Thread(target=threadFunc,args=str(i)) # 创建Thread类的实例对象 t_list.append(t) # 添加到线程列表中来 t.start() # 执行start()方法,就会创建新线程 for t in t_list: t.join() # 用于线程同步,使主线程等待子线程 print("主线程结束!")
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() 和 release() 方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的程序,可以将其操作放到 acquire() 和 release() 方法之间。
from threading import Lock
from threading import Thread, Lock n = 5000 # 定义一个全局变量 lock = Lock() # 线程锁实例化 def f1(): """ 线程1:循环1000000次,全局变量+1 """ global n for i in range(1000000): lock.acquire() # 上锁 n += 1 lock.release() # 释放锁 def f2(): """ 线程2:循环1000000次,全局变量-1 """ global n for i in range(1000000): lock.acquire() # 上锁 n -= 1 lock.release() # 释放锁 t1 = Thread(target=f1) # 创建线程 t1.start() # 线程开启 t2 = Thread(target=f2) # 创建线程 t2.start() # 线程开启 t1.join() # 线程同步 t2.join() # 线程同步 print(n) # 打印n
最后输出值为:5000
不加线程锁的运行效果,注释掉上锁&释放锁的语句
每次的值均不一样,说明两个线程同时对全局变量 n 操作,出现了不可预料的结果。
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,相当于重写了 run() 方法。
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