python多线程缺点_python 使用多线程
python 使用多线程
什么是线程？
在软件编程中，线程是具有独立指令集的最小执行单元。它是进程的一部分，并在共享程序相同的可运行资源(如内存)中运行。线程有一个起点、一个执行序列和一个结果。它有一个指令指针，该指针保存线程的当前状态，并控制下一步以什么顺序执行什么。
举个通俗的例子，进程相当于工厂的多个独立生产成品的车间，线程相当于每个车间中生产的各个环节。
什么是计算机科学中的多线程?
一个进程可以并行执行多个线程的能力称为多线程。理想情况下，多线程可以显著提高任何程序的性能。Python多线程机制非常友好，易于学会。
多线程的优势
一个进程的所有线程都可以访问它的全局变量。如果一个全局变量在一个线程中发生变化，那么它对其他线程也是可见的。线程也可以有自己的局部变量。
多线程的缺点
在单处理器系统上，多线程不会影响计算速度。由于管理线程的开销，性能可能会下降。
多线程增加了程序的复杂性，因此也增加了调试的难度。
python 中多线程模块
python3中多线程是threading.
threading.activeCount(): 找出活动线程对象的总数。
threading.currentThread(): 确定调用方的线程控件中的线程对象的数量。
threading.enumerate(): 提供当前活动的线程对象的完整列表。
除了上述方法之外，threading模块还提供了Thread类，您可以尝试使用它来实现线程。它是Python多线程的面向对象变体。
The class publishes the following methods.
Class Methods
Method Description
run():
它是任何线程的入口函数。
start():
start()方法在调用时触发一个线程。
join([time]):
join()方法允许程序等待线程终止。
isAlive():
isAlive()方法验证线程是否是活动的。
getName():
getName()方法检索线程的名称。
setName():
setName() 方法的作用是更新线程的名称。
使用threading模块实现线程的步骤
您可以按照以下步骤使用threading模块实现一个新线程。
从Thread类构造一个子类。
覆盖init__(self [，args])方法，根据需求提供参数。
接着重写run(self [，args])方法来编写线程的业务逻辑。
一旦定义了新的Thread子类，就必须实例化它来启动一个新线程。然后，调用start()方法来初始化它。它最终将调用run()方法来执行任务逻辑。
基础多线程例子
#Python multithreading example to print current date.
#1. Define a subclass using threading.Thread class.
#2. Instantiate the subclass and trigger the thread.
import threading
import datetime
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = counter
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print("\nStarting " + self.name)
print_date(self.name, self.counter)
print("Exiting " + self.name)
def print_date(threadName, counter):
datefields = []
today = datetime.date.today()
datefields.append(today)
print("{}[{}]: {}".format( threadName, counter, datefields[0] ))
# Create new threads
thread1 = myThread("Thread", 1)
thread2 = myThread("Thread", 2)
# Start new Threads
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print("\nExiting the Program!!!")
程序输出
Starting Thread
Thread[1]: 2019-04-28
Exiting Thread
Starting Thread
Thread[2]: 2019-04-28
Exiting Thread
Exiting the Program!!!
Python多线程——同步线程
threading模块具有实现锁的内置功能，允许同步线程。需要使用锁定来控制对共享资源的访问，以防止损坏或丢失数据。
你可以调用Lock()方法来应用锁，它会返回新的锁对象。然后，您可以调用lock对象的acquire(blocking)方法来强制线程同步运行。
可选的阻塞(blocking)参数指定线程是否等待获取锁。
blocking = 0： 如果线程未能获得锁，则立即返回零值，如果锁成功，则返回一值。
blocking = 1： 线程阻塞并等待锁被释放。
lock对象的release()方法用于在不再需要锁时释放锁。
多线程锁的例子
#Python multithreading example to demonstrate locking.
#1. Define a subclass using threading.Thread class.
#2. Instantiate the subclass and trigger the thread.
#3. Implement locks in thread's run method.
import threading
import datetime
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = counter
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print("\nStarting " + self.name)
# Acquire lock to synchronize thread
threadLock.acquire()
print_date(self.name, self.counter)
# Release lock for the next thread
threadLock.release()
print("Exiting " + self.name)
def print_date(threadName, counter):
datefields = []
today = datetime.date.today()
datefields.append(today)
print("{}[{}]: {}".format( threadName, counter, datefields[0] ))
threadLock = threading.Lock()
threads = []
# Create new threads
thread1 = myThread("Thread", 1)
thread2 = myThread("Thread", 2)
# Start new Threads
thread1.start()
thread2.start()
# Add threads to thread list
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
# Wait for all threads to complete
for thread in threads:
thread.join()
print("\nExiting the Program!!!")
程序输出
Starting Thread
Thread[1]: 2019-04-28
Exiting Thread
Starting Thread
Thread[2]: 2019-04-28
Exiting Thread
Exiting the Program!!!
参考