Python3多线程核心知识

马哥Linux运维 发表于 2018-04-16 11:46:18 收藏 已收藏
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Python3多线程核心知识

马哥Linux运维 发表于 2018-04-16 11:46:18 收藏

每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

线程可以被抢占(中断)。

在其他线程正在运行时,线程可以暂时搁置(也称为睡眠) -- 这就是线程的退让。

线程可以分为:

内核线程:由操作系统内核创建和撤销。

用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。

Python3 线程中常用的两个模块为:

_thread

threading(推荐使用)

函数式

调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

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

参数说明:

function - 线程函数。

args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。

kwargs - 可选参数。

import _thread, time# 定义线程函数def print_time(threadName, delay):  

 count = 0    while count < 5:    

   time.sleep(delay)      

 count += 1      

 # 返回当前时间的时间戳(1970纪元后经过的浮点秒数), 并格式化输出  

     print("{}: {}".format(threadName, time.ctime(time.time()) ))try:  

 _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2))  

 _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4))except:  

 print("Error")while 1:    # 让线程有足够的时间完成    pass

E:\PyPro>python thread.pyThread-1: Thu Apr 12 09:01:56 2018Thread-2: Thu Apr 12 09:01:58 2018Thread-1: Thu Apr 12 09:01:58 2018Thread-1: Thu Apr 12 09:02:00 2018Thread-2: Thu Apr 12 09:02:02 2018Thread-1: Thu Apr 12 09:02:02 2018Thread-1: Thu Apr 12 09:02:05 2018Thread-2: Thu Apr 12 09:02:06 2018Thread-2: Thu Apr 12 09:02:10 2018Thread-2: Thu Apr 12 09:02:14 2018

类封装式

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。

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。

import threading, time# 创建进程类class myThread(threading.Thread):    

# 构造函数    def __init__(self, threadID, name, counter):      

 threading.Thread.__init__(self)      

 self.threadID = threadID    

   self.name = name      

 self.counter = counter  

 # 重写run()

   def run(self):      

 print("Thread Strat:" + self.name)    

   print_time(self.name, self.counter, 5)    

   print("Thread Exit:" + self.name)      

 def print_time(threadName, delay, counter):  

 while counter:    

   time.sleep(delay)    

   print("{}: {}".format(threadName, time.ctime(time.time()) ))      

 counter -= 1  

  # 创建线程thread1 = myThread(1001, "Thread-1", 1)thread2 = myThread(1002, "Thread-2", 2)# 开启线程print("Thread-1 is Alive? ", thread1.isAlive())thread1.start()thread2.start()print("Thread-1 is Alive? ", thread1.isAlive())thread1.join()thread2.join()print("Thread-1 is Alive? ", thread1.isAlive())print("exit")

E:\PyPro>python threadClass.pyThread-1 is Alive?  FalseThread Strat:

Thread-1Thread Strat:

Thread-2Thread-1 is Alive?  TrueThread-1: Thu Apr 12 10:15:53 2018Thread-1:

Thu Apr 12 10:15:54 2018Thread-2: Thu Apr 12 10:15:54 2018Thread-1: Thu Apr 12 10:15:55 2018Thread-1:

Thu Apr 12 10:15:56 2018Thread-2: Thu Apr 12 10:15:56 2018Thread-1: Thu Apr 12 10:15:57 2018Thread Exit:

Thread-1Thread-2: Thu Apr 12 10:15:58 2018Thread-2: Thu Apr 12 10:16:00 2018Thread-2: Thu Apr 12 10:16:02 2018Thread Exit:

Thread-2Thread-1 is Alive?  Falseexit

不难发现,线程是通过start()函数激活,而不是对象建立时激活的!

线程同步

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。

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。

import threading, time# 创建锁threadLock = threading.Lock()# 创建线程列表threads = []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("Thread Start: " + self.name)      

 # 获取锁,同步线程    

   threadLock.acquire()        

print_time(self.name, self.counter, 3)        

# 释放锁,开启下一个线程      

 threadLock.release()      

 print("Thread Exit: " + self.name)      

 def print_time(threadName, delay, counter):    

while counter:    

   time.sleep(delay)      

 print("{}: {}".format(threadName, time.ctime()))        

counter -= 1    

   # 创建线程thread1 = myThread(1001, "Thread-1", 1)thread2 = myThread(1002, "Thread-2", 2)# 开启线程thread1.start()thread2.start()# 添加线程列表threads.append(thread1)threads.append(thread2)# 等待所有线程完成for t in threads:    t.join()print("exit")

E:\PyPro>python synchronize.pyThread Start: Thread-1Thread Start: Thread-2Thread-1: Thu Apr 12 11:00:49 2018Thread-1: Thu Apr 12 11:00:50 2018Thread-1: Thu Apr 12 11:00:51 2018Thread Exit: Thread-1Thread-2: Thu Apr 12 11:00:53 2018Thread-2: Thu Apr 12 11:00:55 2018Thread-2: Thu Apr 12 11:00:57 2018Thread Exit: Thread-2exit

线程优先级队列

Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO队列Queue,LIFO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

import queue, threading, timeexitFlag = 0# 创建锁queueLock = threading.Lock()# 创建队列workQueue = queue.Queue(10)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("Thread Start: " + self.name)      

 process_data(self.name, self.q)      

 print("Thread Exit: " + self.name)      

 def process_data(threadName, q):  

 while not exitFlag:    

   queueLock.acquire()    

   if not workQueue.empty():      

     data = q.get()            

queueLock.release()  

         print("{} processing {}".format(threadName, data))  

     else:            

queueLock.release()        

time.sleep(1)threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]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()print

("队列填充中>>>>>>>>>>>>>>")time.sleep(1)for word in nameList:    workQueue.put(word)print("队列填充完毕>>>>>>>>>>>>>>")queueLock.release()# 等待队列清空while not workQueue.empty():    pass# 通知线程退出exitFlag = 1# 等待所有线程完成for t in threads:    t.join()print("exit")

E:\PyPro>python queueue.pyThread Start: Thread-1Thread Start: Thread-2Thread Start: Thread-3队列填充中>>>>>>>>>>>>>>队列填充完毕>>>>>>>>>>>>>>Thread-3 processing OneThread-1 processing TwoThread-2 processing ThreeThread-3 processing FourThread-1 processing FiveThread Exit: Thread-2Thread Exit: Thread-1Thread Exit: Thread-3exit

源码中其实实现了三个进程读取同一个队列,按照先进先出原则实现锁定。

用start方法来启动线程,真正实现了多线程运行,这时无需等待run方法体代码执行完毕而直接继续执行下面的代码。通过调用Thread类的start()方法来启动一个线程,这时此线程处于就绪(可运行)状态,并没有运行,一旦得到cpu时间片,就开始执行run()方法,这里方法 run()称为线程体,它包含了要执行的这个线程的内容,Run方法运行结束,此线程随即终止。

join的作用是保证当前线程执行完成后,再执行其它线程。join可以有timeout参数,表示阻塞其它线程timeout秒后,不再阻塞。。一般线程的start()之后,所有操作结束后都要进行thread.join()。确保语句的输出是join()后面的程序是等线程结束后再执行的。

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