多线程和队列
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了多线程和队列相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 1、python提供两种方式使用多线程:一个是基于函数:_thread模块或者threading模块。一个是基于类:theading.Thread使用多线程函数包装线程对象:_thread
_thead.start_new_thead(func,*args,**kwargs)
args,**kwargs是被包装函数的入参,必须传入元祖或字典
使用多线程函数包装线程对象:threading
threading._start_new_thread(func,*args,**kwargs):开启线程,带元祖或字典
threading.currentThread():返回当前线程变量
threading.enumerate():正在运行的线程列表,不含未启动和已结束线程
threading.activeCount():返回正在运行的线程数量
threading.settrace(func):为所有threading模块启动的线程设置追踪函数,在调用run方法之前,func会被传给追踪函数
threading.setprofile(func):为所有threading模块启动的线程设置性能测试函数,也是在run方法调用前就传递给性能测试函数
使用多线程类包装线程对象:threading.Thread
Thread类提供以下方法:
run():表示线程活动的方法,线程需要控制些什么活动都在这里面定义。当线程对象一但被创建,其活动一定会因调用线程的 start() 方法开始。这会在独立的控制线程调用 run() 方法。
start():开启线程活动
join():等待线程中止,阻塞当前线程直到被调用join方法的线程中止。线程A调用线程B的join方法,那线程A将会被阻塞至线程B中止。
isAlive():返回线程是否还活动
getName():获取线程名字
setName():设置线程名字
Lock对象:实例化线程锁,包含acquire方法获取锁 和 release 方法释放锁,在最开始创建锁的时候,锁为未锁定状态,调用acquire方法后锁置为锁定状态,此时其他线程再调用acquire方法就将会被阻塞至其他线程调用release方法释放锁,如果释放一个并未被锁定的锁将会抛出异常。支持上下文管理协议,直接with lock 无需调用锁定,释放方法
Rlock对象:重入锁,相比lock增加了线程和递归的概念。比如:线程目标函数F,在获得锁之后执行函数G,但函数G也需要先获得锁,此时同一线程,F获得锁,G等待,F等待G执行,就造成了死锁,此时使用rlock可避免。一旦线程获得了重入锁,同一个线程再次获取它将不阻塞;但线程必须在每次获取它时释放一次。
daemon属性:设置该线程是否是守护线程,默认为none,需要在调用start方法之前设置好
事件对象:一个线程发出事件信号 ,其他线程收到信号后作出对应活动。实例化事件对象后,初始事件标志为flase。调用其wait方法将阻塞当前所属线程,至事件标志为true时。调用set方法可将事件标志置为true,被阻塞的线程将被执行。调用clear方法可将事件标志置为flase
注意点:
1、继承threading.Thread类,初始化时要记得继承父类的__init__方法
2、run()方法只能有一个入参,故尽量把启动线程时的参数入参到初始化的时候
3、锁要设定全局的,一个子线程获得一个锁没有意义
以下实例:有一个列表,线程A从尾到头遍历元素,线程B从头到尾将元素值重置为1,设置线程锁之前线程A遍历到头部的数据已经被修改,设置线程锁之后不会再有数据不一致的情况
import threading,time
class tt(threading.Thread):
def __init__(self,name,func,ll):
threading.Thread.__init__(self) #继承父级的初始化方法
self.name=name
self.func=func #run方法只能带一个入参,故把方法入参到初始化的时候
self.ll=ll
def run(self):
print(self.name)
threadlock.acquire() #获得锁
self.func(self.ll)
threadlock.release() #释放锁
def readd(x):
a=len(x)
while a>0:
print(x[a-1])
a-=1
def sett(x):
for i in range(len(x)):
x[i]=1
print(x)
if __name__=="__main__":
l = [0,0,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
threadlock=threading.Lock() #实例化全局锁
th1=tt("read",readd,l)
th2=tt("set",sett,l)
th1.start()
th2.start()
th_list=[]
th_list.append(th1)
th_list.append(th2)
for li in th_list:
li.join() #主线程被阻塞,直到两个子线程处理结束
print("主线程结束")
2、队列
queue模块包含queue.Queue(maxsize=0)先入先出队列,queue.LifoQueue()先入后出队列,和queue.PriorityQueue()优先级可设置的队列
Queue 模块中的常用方法:
Queue.qsize() 返回队列的大小,获取的数据不可靠,因为一直有线程在操作队列,数据一直变化
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.put(block=true,timeout=none) 将item数据写入队列,block=True,设置线程是否阻塞,设置阻塞当队列数据满了之后就会阻塞,一直到队列数据不满时继续添加,如果设置不阻塞,当队列满了就会一直到timeout到后报错
Queue.get([block[, timeout]]) 取出队列数据,block=True,设置线程是否阻塞。设置阻塞,将会等待直到队列不为空有数据可取出,设置不阻塞直到超过timeout等待时间后报错
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。会在队列有未完成时阻塞,等待队列无未完成的任务,取出数据get()之后还需要配置task_done使用才能让等待队列数-1
import queue,time
import threading
q=queue.Queue(maxsize=5)
def sett():
a=0
while a<20:
q.put(a,True)
print("%d被put"%a)
a+=1
def gett():
time.sleep(1)
while not q.empty(): #只要队列没空,一直取数据
print("%d被取出"%q.get(True))
q.task_done() #取出一次数据,将未完成任务-1,不然使用join方法线程会一直阻塞
if __name__=="__main__":
th1=threading._start_new_thread(sett,()) #不带参数也要传入空元祖不然会报错
th2=threading._start_new_thread(gett,())
time.sleep(1) #延时主线程1S,等待put线程已经put部分数据到队列
q.join()#阻塞主线程,直到未完成任务为0
多线程之阻塞队列BlockingQueue详解
上篇博文,我们简单的介绍了多线程之Semaphore,这篇我们重点介绍阻塞队列BlockingQueue。
文章目录
什么是阻塞队列
阻塞队列,顾名思义,首先它是一个队列,而一个阻塞队列在数据结构中所起的作用大致如下图所示:
线程1往阻塞队列中添加元素,而线程2从阻塞队列中移除元素
1、当阻塞队列是空时,从队列中获取元素的操作将会被阻塞。
2、当阻塞队列是满时,从队列里添加元素的操作将会被阻塞。
上面阻塞队列的特点,也是阻塞队列与普通队列的区别。
为什么用阻塞队列,有什么好处?
在多线程领域:所谓阻塞
以上是关于多线程和队列的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章