Python3 多线程笔记

https://www.w3cschool.cn/python3/python3-multithreading.html

多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点:

使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。

用户界面可以更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度

程序的运行速度可能加快

在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。


线程在执行过程中与进程还是有区别的。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)

thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性,Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。


开始学习Python线程

Python中使用线程有两种方式:函数或者用类来包装线程对象。

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。


线程模块

Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。

_thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁,它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。

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。

除了使用方法外,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。


线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。

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。如下:

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。

考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程"set"从后向前把所有元素改成1,而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。

那么,可能线程"set"开始改的时候,线程"print"便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步。为了避免这种情况,引入了锁的概念。

锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时,必须先获得锁定;如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了,那么就让线程"set"暂停,也就是同步阻塞;等到线程"print"访问完毕,释放锁以后,再让线程"set"继续。

经过这样的处理,打印列表时要么全部输出0,要么全部输出1,不会再出现一半0一半1的尴尬场面。


线程优先级队列( Queue)

Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)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

你可能感兴趣的:(Python3 多线程笔记)