Python网络编程 —— 线程
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线程的概念
线程就是在程序运行过程中,执行程序代码的一个分支,每个运行的程序至少都有一个线程
单线程执行
import timedef sing():for i in range(3):print("唱歌...%d" % i)time.sleep(1)def dance():for i in range(3):print("跳舞...%d" % i)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':sing()dance()
运行结果:唱歌...0
唱歌...1
唱歌...2
跳舞...0
跳舞...1
跳舞...2***Repl Closed***
多线程执行
多线程的执行需要导入threading模块
参数说明:
Thread([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]])
- group: 线程组,目前只能使用None
- target: 执行的目标任务名
- args: 以元组的方式给执行任务传参
- kwargs: 以字典方式给执行任务传参
- name: 线程名,一般不用设置
多线程完成多任务
# 多线程执行
import time, threadingdef sing():# 获取当前进程print(threading.current_thread())for i in range(3):print("唱歌...%d" % i)time.sleep(1)def dance():print(threading.current_thread())for i in range(3):print("跳舞...%d" % i)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':sing_thread = threading.Thread(target=sing)dance_thread = threading.Thread(target=dance)sing_thread.start()dance_thread.start()
运行结果:<Thread(Thread-1, started 8520)>
唱歌...0
<Thread(Thread-2, started 4604)>
跳舞...0
唱歌...1
跳舞...1
唱歌...2
跳舞...2***Repl Closed***
多线程执行带有参数的任务
import time, threadingdef sing(num):for i in range(num):print("唱歌...%d" % i)time.sleep(1)def dance(num):for i in range(num):print("跳舞...%d" % i)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':sing_thread = threading.Thread(target=sing, args=(3,))dance_thread = threading.Thread(target=dance, kwargs={"num": 3})sing_thread.start()dance_thread.start()
运行结果:唱歌...0
跳舞...0
跳舞...1
唱歌...1
跳舞...2
唱歌...2***Repl Closed***
查看获取线程列表
import time, threadingdef sing():for i in range(5):print("唱歌...%d" % i)time.sleep(1)def dance():for i in range(5):print("跳舞...%d" % i)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':# 获取当前程序活动线程的列表thread_list = threading.enumerate()print("111:", thread_list, len(thread_list))sing_thread = threading.Thread(target=sing)dance_thread = threading.Thread(target=dance)thread_list = threading.enumerate()print("222:", thread_list, len(thread_list))# 启动线程sing_thread.start()dance_thread.start()# 只有线程启动了,才能加入到活动线程列表中thread_list = threading.enumerate()print("333:", thread_list, len(thread_list))
运行结果:111: [<_MainThread(MainThread, started 11864)>] 1
222: [<_MainThread(MainThread, started 11864)>] 1
唱歌...0
跳舞...0
333: [<_MainThread(MainThread, started 11864)>, <Thread(Thread-1, started 892)>, <Thread(Thread-2, started 6444)>] 3
跳舞...1
唱歌...1
跳舞...2
唱歌...2
唱歌...3
跳舞...3
唱歌...4
跳舞...4***Repl Closed***
注意
线程之间执行是无序的
import time, threadingdef task():time.sleep(1)print("当前线程:", threading.current_thread().name)if __name__ == '__main__':for _ in range(5):sub_thread = threading.Thread(target=task)sub_thread.start()
运行结果:当前线程: Thread-5
当前线程: Thread-2
当前线程: Thread-3
当前线程: Thread-1
当前线程: Thread-4***Repl Closed***
主线程会等待所有的子线程结束后才结束
# 主线程会等待所有的子线程结束后才会结束
import time, threading# 测试主线程是否会等待子线程执行完成以后程序再退出
def show_info():for i in range(5):print("test:", i)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':sub_thread = threading.Thread(target=show_info)sub_thread.start()# 主线程延时5秒time.sleep(10)print("over")
运行结果:test: 0
test: 1
test: 2
test: 3
test: 4
over***Repl Closed***
守护主线程
import time, threadingdef show_info():for i in range(5):print("test:", i)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':# 设置成守护主线程,主线程退出后子线程直接销毁不再执行子线程的代码sub_thread = threading.Thread(target=show_info, daemon=True)sub_thread.start()time.sleep(10)print("over")
运行结果:test: 0
test: 1
test: 2
test: 3
test: 4
over***Repl Closed***
自定义线程
import threading# 自定义线程类
class MyThread(threading.Thread):# 通过构造方法取接受任务的参数def __init__(self, info1, info2):# 调用父类的构造方法super().__init__()self.info1 = info1self.info2 = info2# 定义自定义线程相关的任务def test1(self):print(self.info1)def test2(self):print(self.info2)# 通过run方法执行相关任务def run(self):self.test1()self.test2()# 创建自定义线程
my_thread = MyThread("测试1", "测试2")# 启动
my_thread.start()
运行结果:测试1
测试2***Repl Closed***
总结:
自定义线程不能指定target,因为自定义线程里面的任务都统一在run方法里面执行
启动线程统一调用start方法,不要直接调用run方法,因为这样不是使用子线程去执行任务
多线程共享全局变量
import time, threading# 定义全局变量
my_list = list()# 写入数据任务
def write_data():for i in range(5):my_list.append(i)time.sleep(1)print("write_data:", my_list)# 读取数据任务
def read_data():print("read_data:", my_list)if __name__ == '__main__':# 创建写入数据的线程write_thread = threading.Thread(target=write_data)# 创建读取数据的线程read_thread = threading.Thread(target=read_data)write_thread.start()# 主线程等待写入线程执行完成以后代码再继续往下执行write_thread.join()print("开始读取数据...")read_thread.start()
运行结果:write_data: [0, 1, 2, 3, 4]
开始读取数据...
read_data: [0, 1, 2, 3, 4]***Repl Closed***
多线程同时对全局变量进行操作,导致数据可能出现错误
import threading# 定义全局变量
g_num = 0# 循环一次给全局变量加1
def sum_num1():for i in range(1000000):global g_numg_num += 1print("sum1:", g_num)# 循环一次给全局变量加1
def sum_num2():for i in range(1000000):global g_numg_num += 1print("sum2:", g_num)if __name__ == '__main__':# 创建两个线程first_thread = threading.Thread(target=sum_num1)second_thread = threading.Thread(target=sum_num2)first_thread.start()second_thread.start()
运行结果:sum1: 1491056
sum2: 1528560***Repl Closed***
通过上面运行结果,得出:多线程同时对全局变量操作数据发生了错误
原因分析:两个线程first_thread和second_thread都要对全局变量g_num(默认是0)进行加1运算,但是由于是多线程同时操作,,有可能出现下面的情况:
1.在g_num=0时,first_thread取得g_num=0.此时系统把first_thread调度为"sleeping"状态,把second_thread转换为"running"状态,t2也获得g_num=0
2.然后second_thread对得到的值进行加1并赋给g_num,使得g_num=1
3.然后系统又把second_thread调度为"sleeping",把first_thread转为"running".线程t1又把之前得到的0加1后赋值给g_num.
4.这样导致虽然first_thread和second_thread都对g_num加1,但结果仍然是g_num=1。
全局变量数据错误的解决办法
线程同步:保证同一时刻只能有一个线程去操作全局变量同步,就是协同步调,按预定的先后次序进行运行
线程同步的方式:
1.线程等待(join)
2.互斥锁
线程等待实现方式:
import threading# 定义全局变量
g_num = 0# 循环一次给全局变量加1
def sum_num1():for i in range(1000000):global g_numg_num += 1print("sum1:", g_num)# 循环一次给全局变量加1
def sum_num2():for i in range(1000000):global g_numg_num += 1print("sum2:", g_num)if __name__ == '__main__':# 创建两个线程first_thread = threading.Thread(target=sum_num1)second_thread = threading.Thread(target=sum_num2)first_thread.start()first_thread.join()second_thread.start()
运行结果:sum1: 1000000
sum2: 2000000***Repl Closed***
结论:多个线程同时对同一个全局变量进行操作,会有可能出现资源竞争数据错误的问题
线程同步方式可以解决资源竞争数据错误问题,但是这样有多任务变成了单任务
互斥锁
对共享数据进行锁定,保证同一时刻只能有一个线程去操作
抢到锁的线程先执行,没有抢到锁的线程需要等待,等锁用完后需要释放,然后其它等待的线程再去抢这个锁,哪个线程抢到,那个线程再执行
具体哪个线程抢到这个锁,我们决定不了,是由CPU调度决定的
线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁
互斥锁为资源引入的一个状态:锁定/非锁定
某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为"锁定",其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成"非锁定",其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。
创建锁:
a = threading.Lock()
锁定
a.acquire()
释放
a.release()
注意:
1.如果这个锁之前时没有上锁的,那么acquire不会堵塞
2.如果在调用acquire对这个锁上锁之前,它已经被其它线程上了锁,那么此时acquire会堵塞,直到这个锁被解锁为止
# 使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作
import threading# 定义全局变量
g_num = 0# 创建全局互斥锁
lock = threading.Lock()# 循环一次给全局变量加1
def sum_num1():# 上锁lock.acquire()for i in range(1000000):global g_numg_num += 1print("sun1:", g_num)# 释放锁lock.release()# 循环一次给全局变量加1
def sum_num2():# 上锁lock.acquire()for i in range(1000000):global g_numg_num += 1print("sum2:", g_num)# 释放锁lock.release()if __name__ == '__main__':# 创建线程first_thread = threading.Thread(target=sum_num1)second_thread = threading.Thread(target=sum_num2)# 启动线程first_thread.start()second_thread.start()
运行结果:sun1: 1000000
sum2: 2000000***Repl Closed***
注意
加上互斥锁,哪个线程抢到这个锁我们决定不了,哪个线程抢到锁哪个线程先执行,没有抢到的线程需要等待
加上互斥锁多任务瞬间变成单任务,性能会下降,也就是说同一时刻只能有一个线程去执行
使用互斥锁的目的
能够保证多个线程访问共享数据不会出现资源竞争及数据错误
上锁、解锁过程
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时,锁就进去了"locked"状态。
每次只有一个而线程可以获得锁,如果此时另一个线程试图获得这个锁,该线程就会变为"blocked"状态,称为"阻塞",直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后,锁进入"unlocked"状态。
线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入运行"running"状态
死锁
一直等待对方释放锁的情景就是死锁
根据下标在列表中取值,但是要保证同一时刻只能有一个线程去取值
# 死锁示例:
import time, threading# 创建互斥锁
lock = threading.Lock()def get_value(index):# 上锁lock.acquire()print(threading.current_thread().name)my_list = [3, 6, 8, 1]# 判断下标释放越界if index >= len(my_list):print("下标越界:", index)returnvalue = my_list[index]print(value)time.sleep(1)# 释放锁lock.release()if __name__ == '__main__':# 模拟大量线程去执行取值操作for i in range(30):sub_thread = threading.Thread(target=get_value, args=(i,))sub_thread.start()
避免死锁:
# 死锁示例:
import time, threading# 创建互斥锁
lock = threading.Lock()def get_value(index):# 上锁lock.acquire()print(threading.current_thread().name)my_list = [3, 6, 8, 1]# 判断下标释放越界if index >= len(my_list):print("下标越界:", index)lock.release()returnvalue = my_list[index]print(value)time.sleep(1)# 释放锁lock.release()if __name__ == '__main__':# 模拟大量线程去执行取值操作for i in range(30):sub_thread = threading.Thread(target=get_value, args=(i,))sub_thread.start()
小结:使用互斥锁的时候需要注意死锁的问题,要在合适的地方注意释放锁
死锁一旦发生就会造成应用的停止响应
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