进程与线程(3)- python实现多线程
参考链接:
https://morvanzhou.github.io/tutorials/python-basic/threading/
python多线程的实现
Python的标准库:threading模块块。
threading 模块提供的常用方法:
导入模块:
import threading
获取已激活的线程数
threading.active_count()
# 2
查看正在运行的所有线程信息
threading.enumerate()
# [<_MainThread(MainThread, started 140736011932608)>, <Thread(SockThread, started daemon 123145376751616)>]
输出的结果是一个<_MainThread(...)>带多个<Thread(...)>。
查看现在正在运行的线程
threading.current_thread()
# <_MainThread(MainThread, started 140736011932608)>
1、Thread类
构造方法:
添加线程 :Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group: 线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None;
target: 要执行的方法,代表这个线程要完成的任务,需自定义;
name: 线程名;
args/kwargs: 要传入方法的参数。
实例方法:
isAlive():返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。
get/setName(name):获取/设置线程名。
is/setDaemon(bool):获取/设置是后台线程(默认前台线程(False))。(在start之前设置)。
- 如果是后台线程,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论成功与否,主线程和后台线程均停止;
- 如果是前台线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,程序停止
start(): 启动线程。
join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)。
例子:
import threading def thread_job():
print('This is a thread of %s' % threading.current_thread()) def main():
thread = threading.Thread(target=thread_job,) # 定义线程
thread.start() # 让线程开始工作 if __name__ == '__main__':
main()
2、join()
线程中调用该函数,实现该线程执行完后,才继续执行主线程或其他线程上的内容。Join可以控制多个线程的执行顺序。
import threading
import time def thread_job():
print("T1 start\n")
for i in range(10):
time.sleep(0.1) # 任务间隔0.1s
print("T1 finish\n") added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
added_thread.start()
added_thread.join()
print("all done\n")
3、Queue
#代码实现功能,将数据列表中的数据传入,使用四个线程处理,将结果保存在Queue中,线程执行完后,从Queue中获取存储的结果
import threading
import time
from queue import Queue def job(l,q):
for i in range (len(l)):
l[i] = l[i]**2
q.put(l) #多线程调用的函数不能用return返回值 def multithreading():
q =Queue() #q中存放返回值,代替return的返回值
threads = []
data = [[1,2,3],[3,4,5],[4,4,4],[5,5,5]]
for i in range(4): #定义四个线程
t = threading.Thread(target=job,args=(data[i],q)) #Thread首字母要大写,被调用的job函数没有括号,只是一个索引,参数在后面
t.start()#开始线程
threads.append(t) #把每个线程append到线程列表中
for thread in threads:
thread.join() #分别join四个线程到主线程
results = []
for _ in range(4):
results.append(q.get()) #q.get()按顺序从q中拿出一个值
print(results) if __name___=='__main__':
multithreading()
4、线程锁Lock
lock在不同线程使用同一共享内存时,能够确保线程之间互不影响,使用lock的方法是, 在每个线程执行运算修改共享内存之前,执行lock.acquire()将共享内存上锁, 确保当前线程执行时,内存不会被其他线程访问,执行运算完毕后,使用lock.release()将锁打开, 保证其他的线程可以使用该共享内存。
import threading def job1():
global A,lock
lock.acquire()
for i in range(10):
A+=1
print('job1',A)
lock.release() def job2():
global A,lock
lock.acquire()
for i in range(10):
A+=10
print('job2',A)
lock.release() if __name__== '__main__':
lock=threading.Lock()
A=0
t1=threading.Thread(target=job1)
t2=threading.Thread(target=job2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
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