Python3线程

很大一堆数据需要处理,加速效率使用多线程可以节省运算的时间。

多线程基础

  • threading.active_count() 目前多少个激活的线程

  • threading.enumerate() 枚举当前正在运行的多线程

  • threading.current_thread() 当前程序运行的进程是哪个线程

  • 基本用法

  target  : 指定 这个线程去哪个函数里面去执行代码

  args:     指定将来调用 函数的时候   传递什么数据过去

                  args参数指定的一定是一个元组类型
name属性是命名多线程的名字
start()是开始执行多线程
join()是线程结束后再执行后来的语句才会用到

示例代码:

thread = threading.Thread(target=thread_job,)
thread.start()

thread_job函数是输出一个当前正在运行的线程名称,完整代码。

import threading

#def main():
# print(threading.active_count())
# print(threading.enumerate()) # see the thread list
# print(threading.current_thread()) def thread_job():
print('This is a thread of %s' % threading.current_thread()) def main():
thread = threading.Thread(target=thread_job,)
thread.start()
if __name__ == '__main__':
main()

join应用

想要等待所有多线程运行完毕后再显示出all done\n,才需要用到join语句。

import threading
import time
def thread_job():
print('T1 start\n')
for i in range(10):
time.sleep(0.1)
print('T1 finish\n') def T2_job(temp):
print('T2 start\n')
print("-----in test2 temp=%s-----"% str(temp))
print('T2 finish\n') def main():
added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
thread2 = threading.Thread(target=T2_job, args=(g_nums,), name='T2')
added_thread.start()
thread2.start()
thread2.join()
added_thread.join() print('all done\n') if __name__ == '__main__':
main()

Queue应用

多线程的结果是没有返回值的,可以把所有线程结果放到长队列中运算然后再取出来。


import threading
import time
from queue import Queue def job(l,q): # 执行函数
for i in range(len(l)):
l[i] = l[i]**2
q.put(l) # 把结果加入到队列中 def multithreading():
q = Queue()
threads = []
data = [[1,2,3],[3,4,5],[4,4,4],[5,5,5]]
for i in range(4): # 定义4个线程
t = threading.Thread(target=job, args=(data[i], q))
t.start()
threads.append(t)
for thread in threads:
thread.join() # 结束后再执行接下来的内容
results = []
for _ in range(4): # 从4个线程里面得到结果,按顺序拿出结果
results.append(q.get())
print(results) if __name__ == '__main__':
multithreading()

GIL

Python不是真正意义上的多线程而是在多个线程中快速切换。

import threading
from queue import Queue
import copy
import time def job(l, q):
res = sum(l)
q.put(res) def multithreading(l):
q = Queue()
threads = []
for i in range(4):
t = threading.Thread(target=job, args=(copy.copy(l), q), name='T%i' % i)
t.start()
threads.append(t)
[t.join() for t in threads]
total = 0
for _ in range(4):
total += q.get()
print(total) def normal(l):
total = sum(l)
print(total) if __name__ == '__main__':
l = list(range(1000000))
s_t = time.time()
normal(l*4)
print('normal: ',time.time()-s_t)
s_t = time.time()
multithreading(l)
print('multithreading: ', time.time()-s_t)

lock

第一个线程处理完结果,然后第二个线程用的时候。会用到锁,在第一个线程处理时,第二个线程暂时无法操作。等第一个线程执行完毕之后才可以接下来的操作。

A是一个全局变量,当两个线程对同一个变量进行操作。那么就在操作A的时候锁住其他线程。然后当操作完毕之后再让第二个线程操作。

import threading

def job1():
global A, lock # 开始锁线程
lock.acquire()
for i in range(10):
A += 1
print('job1', A)
lock.release() # 释放锁 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()
t2.join()

参考

https://www.bilibili.com/video/av16944429/?p=5

https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/threadingTUT

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