Python多線程

線程類似於同時執行多個不同程序，多線程運行有如下優點：

• 使用線程可以把占據長時間的程序中的任務放到後台去處理。
• 用戶界面可以更加吸引人，比如用戶點擊了一個按鈕去觸發某些事件的處理，可以彈出一個進度條來顯示處理的進度。
• 程序的運行速度可能加快。
• 在一些等待的任務實現上如用戶輸入、文件讀寫和網絡收發數據等，線程就比較有用了。在這種情況下我們可以釋放一些珍貴的資源如內存占用等等。

每個獨立的線程有一個程序運行的入口、順序執行序列和程序的出口。但是線程不能夠獨立執行，必須依存在應用程序中，由應用程序提供多個線程執行控制。

每個線程都有他自己的一組CPU寄存器，稱為線程的上下文，該上下文反映了線程上次運行該線程的CPU寄存器的狀態。

指令指針和堆棧指針寄存器是線程上下文中兩個最重要的寄存器，線程總是在進程得到上下文中運行的，這些地址都用於標志擁有線程的進程地址空間中的內存。

• 線程可以被搶占（中斷）。
• 在其他線程正在運行時，線程可以暫時擱置（也稱為睡眠） -- 這就是線程的退讓。

線程可以分為:

• 內核線程：由操作系統內核創建和撤銷。
• 用戶線程：不需要內核支持而在用戶程序中實現的線程。

Python3 線程中常用的兩個模塊為：

• _thread
• threading(推薦使用)

thread 模塊已被廢棄。用戶可以使用 threading 模塊代替。所以，在 Python3 中不能再使用"thread" 模塊。為了兼容性，Python3 將 thread 重命名為 "_thread"。

開始學習Python線程

Python中使用線程有兩種方式：函數或者用類來包裝線程對象。

函數式：調用 _thread 模塊中的start_new_thread()函數來產生新線程。語法如下:

_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

參數說明:

• function - 線程函數。
• args - 傳遞給線程函數的參數,他必須是個tuple類型。
• kwargs - 可選參數。

#!/usr/bin/python3
import _thread
import time
# 為線程定義一個函數
def print_time( threadName, delay):
   count = 0
   while count < 5:
      time.sleep(delay)
      count += 1
      print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))
# 創建兩個線程
try:
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
   print ("Error: 無法啟動線程")
while 1:
   pass
執行以上程序輸出結果如下：
Thread-1: Wed Jan 5 17:38:08 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:38:10 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:38:10 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:38:12 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:38:14 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:38:14 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:38:16 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:38:18 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:38:22 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:38:26 2022

執行以上程後可以按下 ctrl-c 退出。

線程模塊

Python3 通過兩個標准庫 _thread 和 threading 提供對線程的支持。

_thread 提供了低級別的、原始的線程以及一個簡單的鎖，它相比於 threading 模塊的功能還是比較有限的。

threading 模塊除了包含 _thread 模塊中的所有方法外，還提供的其他方法：

• threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。
• threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啟動後、結束前，不包括啟動前和終止後的線程。
• threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。

除了使用方法外，線程模塊同樣提供了Thread類來處理線程，Thread類提供了以下方法:

• run(): 用以表示線程活動的方法。
• start():啟動線程活動。

• join([time]): 等待至線程中止。這阻塞調用線程直至線程的join() 方法被調用中止-正常退出或者拋出未處理的異常-或者是可選的超時發生。
• isAlive(): 返回線程是否活動的。
• getName(): 返回線程名。
• setName(): 設置線程名。

使用 threading 模塊創建線程

我們可以通過直接從 threading.Thread 繼承創建一個新的子類，並實例化後調用 start() 方法啟動新線程，即它調用了線程的 run() 方法：

實例

#!/usr/bin/python3

import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, delay):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.delay = delay
    def run(self):
        print ("開始線程：" + self.name)
        print_time(self.name, self.delay, 5)
        print ("退出線程：" + 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

# 創建新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 開啟新線程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print ("退出主線程")

以上程序執行結果如下；

開始線程：Thread-1
開始線程：Thread-2
Thread-1: Wed Jan 5 17:34:54 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:34:55 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:34:55 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:34:56 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:34:57 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:34:57 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:34:58 2022
退出線程：Thread-1
Thread-2: Wed Jan 5 17:34:59 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:35:01 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:35:03 2022
退出線程：Thread-2
退出主線程

線程同步

如果多個線程共同對某個數據修改，則可能出現不可預料的結果，為了保證數據的正確性，需要對多個線程進行同步。

使用 Thread 對象的 Lock 和 Rlock 可以實現簡單的線程同步，這兩個對象都有 acquire 方法和 release 方法，對於那些需要每次只允許一個線程操作的數據，可以將其操作放到 acquire 和 release 方法之間。如下：

多線程的優勢在於可以同時運行多個任務（至少感覺起來是這樣）。但是當線程需要共享數據時，可能存在數據不同步的問題。

考慮這樣一種情況：一個列表裡所有元素都是0，線程"set"從後向前把所有元素改成1，而線程"print"負責從前往後讀取列表並打印。

那麼，可能線程"set"開始改的時候，線程"print"便來打印列表了，輸出就成了一半0一半1，這就是數據的不同步。為了避免這種情況，引入了鎖的概念。

鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。每當一個線程比如"set"要訪問共享數據時，必須先獲得鎖定；如果已經有別的線程比如"print"獲得鎖定了，那麼就讓線程"set"暫停，也就是同步阻塞；等到線程"print"訪問完畢，釋放鎖以後，再讓線程"set"繼續。

經過這樣的處理，打印列表時要麼全部輸出0，要麼全部輸出1，不會再出現一半0一半1的尴尬場面。

實例

#!/usr/bin/python3

import threading
import time

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, delay):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.delay = delay
    def run(self):
        print ("開啟線程： " + self.name)
        # 獲取鎖，用於線程同步
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.delay, 3)
        # 釋放鎖，開啟下一個線程
        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 = []

# 創建新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 開啟新線程
thread1.start()
thread2.start()

# 添加線程到線程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

# 等待所有線程完成
for t in threads:
    t.join()
print ("退出主線程")

執行以上程序，輸出結果為：

開啟線程： Thread-1
開啟線程： Thread-2
Thread-1: Wed Jan 5 17:36:50 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:36:51 2022
Thread-1: Wed Jan 5 17:36:52 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:36:54 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:36:56 2022
Thread-2: Wed Jan 5 17:36:58 2022
退出主線程

線程優先級隊列（ Queue）

Python 的 Queue 模塊中提供了同步的、線程安全的隊列類，包括FIFO（先入先出)隊列Queue，LIFO（後入先出）隊列LifoQueue，和優先級隊列 PriorityQueue。

這些隊列都實現了鎖原語，能夠在多線程中直接使用，可以使用隊列來實現線程間的同步。

Queue 模塊中的常用方法:

• Queue.qsize() 返回隊列的大小
• Queue.empty() 如果隊列為空，返回True,反之False
• Queue.full() 如果隊列滿了，返回True,反之False
• Queue.full 與 maxsize 大小對應
• Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列，timeout等待時間
• Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
• Queue.put(item) 寫入隊列，timeout等待時間
• Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)
• Queue.task_done() 在完成一項工作之後，Queue.task_done()函數向任務已經完成的隊列發送一個信號
• Queue.join() 實際上意味著等到隊列為空，再執行別的操作

實例

#!/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 ("開啟線程：" + self.name)
        process_data(self.name, self.q)
        print ("退出線程：" + 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

# 創建新線程
for tName in threadList:
    thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充隊列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
queueLock.release()

# 等待隊列清空
while not workQueue.empty():
    pass

# 通知線程是時候退出
exitFlag = 1

# 等待所有線程完成
for t in threads:
    t.join()
print ("退出主線程")

以上程序執行結果：

開啟線程：Thread-1
開啟線程：Thread-2
開啟線程：Thread-3
Thread-3 processing One
Thread-1 processing Two
Thread-2 processing Three
Thread-3 processing Four
Thread-1 processing Five
退出線程：Thread-3
退出線程：Thread-2
退出線程：Thread-1
退出主線程