Python 多线程

发表于 | 分类于 | 阅读次数: | 次
字数统计: 2k字 | 阅读时长 ≈ 9分钟

使用多线程，减少运行时间

一： 线程模块

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，还提供的其他方法：

  • 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())有相同的结果。

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。

二： 使用 threading 模块创建线程

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：

2.1 实例

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
#!/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；

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
开始线程：Thread-1
开始线程：Thread-2
Thread-1: Wed Apr  6 11:46:46 2016
Thread-1: Wed Apr  6 11:46:47 2016
Thread-2: Wed Apr  6 11:46:47 2016
Thread-1: Wed Apr  6 11:46:48 2016
Thread-1: Wed Apr  6 11:46:49 2016
Thread-2: Wed Apr  6 11:46:49 2016
Thread-1: Wed Apr  6 11:46:50 2016
退出线程：Thread-1
Thread-2: Wed Apr  6 11:46:51 2016
Thread-2: Wed Apr  6 11:46:53 2016
Thread-2: Wed Apr  6 11:46:55 2016
退出线程：Thread-2
退出主线程

三： 线程同步

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。

3.1 实例

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
#!/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：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
开启线程： Thread-1
开启线程： Thread-2
Thread-1: Wed Apr  6 11:52:57 2016
Thread-1: Wed Apr  6 11:52:58 2016
Thread-1: Wed Apr  6 11:52:59 2016
Thread-2: Wed Apr  6 11:53:01 2016
Thread-2: Wed Apr  6 11:53:03 2016
Thread-2: Wed Apr  6 11:53:05 2016
退出主线程

四： 线程优先级队列（ Queue）

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

4.1 实例

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
#!/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：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
开启线程：Thread-1
开启线程：Thread-2
开启线程：Thread-3
Thread-3 processing One
Thread-1 processing Two
Thread-2 processing Three
Thread-3 processing Four
Thread-1 processing Five
退出线程：Thread-3
退出线程：Thread-2
退出线程：Thread-1
退出主线程

五：总结

在线程里，传递参数有三种方法：

  1. 使用元组传递 threading.Thread(target=方法名，args=（参数1,参数2, …）)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
import time
import threading

def song(a,b,c):
    print(a, b, c)
    for i in range(5):
        print("song")
        time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
    threading.Thread(target=song,args=(1,2,3)).start()
  1. 使用字典传递 threading.Thread(target=方法名, kwargs={“参数名”: 参数1, “参数名”: 参数2, …})
1
threading.Thread(target=song,kwargs={"a":1,"c":3,"b":2}).start() #参数顺序可以变
  1. 混合使用元组和字典 threading.Thread(target=方法名，args=（参数1, 参数2, …）, kwargs={“参数名”: 参数1,”参数名”: 参数2, …})
1
threading.Thread(target=song,args=(1,),kwargs={"c":3,"b":2}).start()
-------------本文结束 感谢您的阅读-------------