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:
參數說明:
實例:
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
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:
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:
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:
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 ("開始線程:" + self.name)
print_time(self.name, self.counter, 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")
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:
注意:
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, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
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.counter, 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")
1.python3中的隊列模塊是queue,不是Queue
2.一般涉及到同步,多線程之類用到隊列模塊
3.定義了 queue.Queue 類,以及繼承它的 queue.LifoQueue 類 和 queue.PriorityQueue 類 和 queue.SimpleQueue 類
4.分別對應隊列類(FIFO先進先出),LIFO後進先出隊列類,優先隊列,無邊界FIFO簡單隊列類
5.還有兩個異常:隊滿和隊空
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import queue
#創建基本隊列
#queue.Queue(maxsize=0)創建一個隊列對象(隊列容量),若maxsize小於或者等於0,隊列大小沒有限制
Q=queue.Queue(10)
print(Q)
print(type(Q))
#1.基本方法
print(Q.queue)#查看隊列中所有元素
print(Q.qsize())#返回隊列的大小
print(Q.empty())#判斷隊空
print(Q.full())#判斷隊滿
#2.獲取隊列,0--5
#Queue.put(item,block = True,timeout = None )將對象放入隊列,阻塞調用(block=False拋異常),無等待時間
for i in range(5):
Q.put(i)
# Queue.put_nowait(item)相當於 put(item, False).
#3.讀隊列,0--5
#Queue.get(block=True, timeout=None)讀出隊列的一個元素,阻塞調用,無等待時間
while not Q.empty():
print(Q.get())
# Queue.get_nowait()相當於get(False).取數據,如果沒數據拋queue.Empty異常
#4.另兩種涉及等待排隊任務的方法
# Queue.task_done()在完成一項工作後,向任務已經完成的隊列發送一個信號
# Queue.join()阻止直到隊列中的所有項目都被獲取並處理。即等到隊列為空再執行別的操作
1.LifoQueue: LIFO後進先出
2.PriorityQueue:優先級隊列,如果數據元素不具有可比性,則可將數據包裝在忽略數據項的類中,僅比較優先級編號
3.SimpleQueue:簡單隊列,無跟蹤任務的功能
Queue 模塊中的常用方法:
實例:
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")