线程

　　线程，有时被称为轻量级进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。
————目录————：

多线程的基本使用
查看线程名称及数量
线程的参数传递
线程的执行顺序
守护线程
线程的全局变量
互斥锁
死锁
自定义线程

1.多线程的基本使用
(1)导入threading模块

import threading

(2)创建threading.Thread实例对象

对象名 = threading.Thread(target=函数名, args=参数)

参数的传递方式一般为元组或字典，下面会详细解释
(3)线程启动

对象名.start()

例：

# 1.导入模块
import threading
import timedef sing():for i in range(3):print("正在唱歌...%d"%i)time.sleep(1)def dance():for i in range(3):print("正在跳舞...%d"%i)time.sleep(1)if __name__ == '__main__':print('---开始---')# 2.创建threading.Thread实例对象t1 = threading.Thread(target=sing)t2 = threading.Thread(target=dance)# 3.线程启动t1.start()t2.start()print('---结束---')

小结：
(1)使用多线程并发的操作，花费时间要短很多
(2)当调用start()时，才会真正的创建线程，并且开始执行
(3)主线程:mainThread,Main函数或者程序主入口，都可以称为主线程
(4)子线程:Thread-x 使用 threading.Thread() 创建出来的都是子线程
(5)主线程会在子线程运行结束后结束

2.查看线程名称及数量

方法	描述
threading.current_thread	返回当前线程名称
thread_list = threading.enumerate()	获取所有正在活跃的线程，返回值是一个列表

len(thread_list)：活跃线程列表的长度，即线程数量

小结：
(1)每个线程都有一个唯一标示符，来区分线程中的主次关系
(2)每个线程默认有一个名字，尽管上面的例子中没有指定线程对象的name，但是python会自动为线程指定一个名字。
(3)线程数量：主线程数 + 子线程数

3.线程的参数传递
(1)元祖传参：args = (参数1,参数2,…)
注意：如果只有一个参数，应写为args=(参数,),逗号不可省略，证明他是一个元组
(2)字典传参：kwargs = {“a”: 10, “b”:100,….}
(3)混合使用：args = (参数1,), kwargs = {“b”:100,…….}

4.线程的执行顺序
　　多线程程序的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时，线程将被阻塞（Blocked），到sleep结束后，线程进入就绪（Runnable）状态，等待调度。而线程调度将自行选择一个线程执行。可通过time.sleep()方式来调节线程的执行顺序。
　　
5.守护线程
　　如果在程序中将子线程设置为守护线程，则该子线程会在主线程结束时自动退出，设置方式为thread.setDaemon(True)，要在thread.start()之前设置，默认是false的，也就是主线程结束时，子线程依然在执行。
设置守护线程：

线程名.setDaemon(True)

设置守护线程后，主线程结束，子线程也结束。
例：

import time
import threadingdef work():for i in range(10):print("正在执行work...", i)time.sleep(0.5)if __name__ == '__main__':# 创建线程对象t1 = threading.Thread(target=work)# 让子线程守护主线程# setDaemon() 设置子线程守护主线程，当主线程结束的时候，子线程也要结束t1.setDaemon(True)# 启动子线程t1.start()# 主线程睡眠 2秒time.sleep(2)print("Game Over")# 程序要退出exit()

6.线程的全局变量
　　线程间可以共享全局变量
例：

import threading
import time
n = 0def fun1():global nn += 1print("fun1:n=%d" % n)def fun2():global nn += 1print("fun2:n=%d" % n)if __name__ == '__main__':f1 = threading.Thread(target=fun1)f2 = threading.Thread(target=fun2)f1.start()f2.start()time.sleep(1)print(n)

7.互斥锁
异步方式：多任务间执行不分先后顺序，可同时进行，有多个主线。
同步方式：多任务间执行有先后顺序，不可同时进行，只有一个主线。

　　当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制，否则会导致错误，此时需要使用互斥锁，修改数据时现将资源锁定，修改后再解锁资源。
　　
用法：
创建：lock = threading.Lock()
锁定：lock.acquire()
解锁：lock.release()
注意：如果锁定时当前资源已锁定，会进入阻塞状态，直到这个锁被解锁。
例：
异步方式修改共享资源：

import threading
import time
n = 0def fun1():global nfor i in range(1000000):n += 1print("fun1:n=%d" % n)def fun2():global nfor i in range(1000000):n += 1print("fun2:n=%d" % n)if __name__ == '__main__':f1 = threading.Thread(target=fun1)f2 = threading.Thread(target=fun2)f1.start()f2.start()time.sleep(2)print(n)

执行结果：

此时会发现，结果并不是预期的n=2000000，应为异步方式同时修改某个共享资源可能会发生错误，此时需要给资源上锁。

同步方式修改共享资源：

import threading
import time
n = 0def fun1():global nfor i in range(1000000):lock.acquire()n += 1lock.release()print("fun1:n=%d" % n)def fun2():global nfor i in range(1000000):lock.acquire()n += 1lock.release()print("fun2:n=%d" % n)if __name__ == '__main__':f1 = threading.Thread(target=fun1)f2 = threading.Thread(target=fun2)lock = threading.Lock()f1.start()f2.start()time.sleep(2)print(n)

执行结果：

可以看出，给资源上锁进行同步控制后，可以使多线程正确的修改共享数据。

8.死锁：
　　在线程间共享多个资源时，有两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，会造成死锁，造成程序停止响应。所以设计程序时应尽量避免死锁的发生。
死锁的一个简单例子：

import threading
import time
lock1 = threading.Lock()  # 创建一个互斥锁
lock2 = threading.Lock()  # 创建一个互斥锁def fun1():lock1.acquire()print("fun1 lock1锁住")# 线程停止0.5s，等待另一个锁上锁time.sleep(0.5)lock2.acquire()print("fun1 lock2锁住")lock1.release()lock2.release()def fun2():lock2.acquire()print("fun2 lock2锁住")# 线程停止0.5s，等待另一个锁上锁time.sleep(0.5)lock1.acquire()print("fun2 lock1锁住")lock2.release()lock1.release()if __name__ == '__main__':t1 = threading.Thread(target=fun1)  # 创建一个线程对象t2 = threading.Thread(target=fun2)  # 创建一个线程对象t1.start()t2.start()

程序会卡死，无法进行下一步：

9.自定义线程
　　通过使用threading模块能完成多任务的程序开发，为了让每个线程的封装性更完美，所以使用threading模块时，往往会定义一个新的子类class，只需要继承threading.Thread，重写某些方法。
例：

import threading
import time"""自定义线程类：1）定义一个类，让该类继承 threading.Thread2) 重写父类的 run() 方法3）使用线程类，创建线程对象4）通过线程对象的start() 方法，启动线程class MyThread():def run(self):...def start(self):self.run()"""# MyThread 就是一个线程类
class MyThread(threading.Thread):def __init__(self, num):# 调用当前类的父类的构造方法super().__init__()# 把 num 保存到实例属性self.num = num# 重写 父类的run方法def run(self):for i in range(self.num):# self.name 父类属性，保存的是当前线程的名称print("Mythread-run 正在运行", i, self.name)time.sleep(0.5)# 继承了父类的 start()# def start(self):#     self.run()if __name__ == '__main__':# 实例化对象mythread = MyThread(5)# 启动线程mythread.start()

运行结果：

　　python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。而创建自己的线程实例后，通过Thread类的start方法，可以启动该线程，交给python虚拟机进行调度，当该线程获得执行的机会时，就会调用run方法执行线程。

Python高级——多线程(threading)相关推荐

python的多线程threading
多线程threading 1.Thread创建线程: 上代码: #!/usr/bin/env python3import threading import timedef A():t_name = t ...
python爬虫———多线程threading模块爬取抖音用户信息
爬虫背景: 由于原来的数据库中有1.5亿左右的用户id,但是其中有1.2亿的用户资料是不完整的(没有粉丝数量,点赞数量等,算是无用数据),现在老板要求将这些没有资料的用户更新信息,咋办? 刚开始的想法 ...
Python多线程 Threading
1.介绍多线程是加速程序计算的有效方式,Python的多线程模块threading上手快速简单,从这节开始我们就教大家如何使用它. 2.添加线程本节我们来学习threading模块的一些基本操作, ...
mofan-python多线程Threading
1.什么是多线程在一个程序运行过程中,能够在同一时刻运行多个不同的操作. 单线程->串行多线程->并行多线程是加速程序计算的有效方式,Python的多线程模块threading上手快 ...
python3 多线程 threading.local 代理_threading.local的作用？Python每日3题（多线程专题）...
这里是Python7编程挑战-多线程专题! 每天学习3个问题,包括初级,中级,高级问题各1个. 今天是第5天!一起来呀,就7天!每日3题是麦叔的面试系列专题之一,每天包括初级,中级,高级难度题目各一道 ...
python多线程threading
本文通过 4个example 介绍python中多线程package -- threading的常用用法, 包括调用多线程, 同步队列类Queue, Ctrl+c结束多线程. example1. 调用 ...
python进阶多线程编程 —— threading和queue库实现多线程编程
python进阶多线程编程 -- threading和queue库实现多线程编程) 摘要多线程实现逻辑封装模型参数选择实例摘要本文主要介绍了利用python的 threading和queue ...
python守护多线程_Python多线程Threading、子线程与守护线程实例详解
线程Threading: python中多线程需要使用threading模块线程的创建与运行: 1.直接调用threading的Thread类: 线程的创建:线程对象=thread.Thread(t ...
Python多线程threading和多进程multiprocessing的区别及代码实现
1. 多线程threading import time from threading import Threaddef thread_read(data):while True:print('read ...

Python高级——多线程(threading)

线程

Python高级——多线程(threading)相关推荐

最新文章

热门文章