Python从入门到精通（二十）Python并发编程的基本概念-线程的使用以及生命周期

Posted 2021-09-07 码农飞哥

您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。
本篇开始学习并发编程，本文将重点介绍线程的基本概念以及线程的生命周期。
干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。 小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。

文章目录

• • 前言
  • 进程和线程
  • 线程的创建
  • 线程的生命周期
  • Thread.join()用法详解。
  • sleep函数的用法
  • • daemon守护线程详解
  • 总结
  • Python知识图谱

前言

前面介绍的知识点都是基础知识点，没有涉及到并发编程。在实际开始中我们经常需要用到异步并发处理的场景。比如：读取一个很大的Excel，单个线程读取的话可能很慢，这时候就需要多线程并发处理了。
还有就是支付系统，订单支付成功之后需要异步通知第三方等等场景。

进程和线程

进程是什么？进程说白了就是应用程序的执行实例。你在电脑上听着歌儿，敲着代码，挂着微信。这些任务都是由不同的应用程序来执行。操作系统会给每个应用程序分配不同的进程。通过CPU的调度来使这些动作可以“同时”进行，这里说是同时进行实际上不是的，因为CPU在同一时间内只能有一条指令执行，但是因为CPU执行的速度太快了，给用户的感觉就是在同时进行。进程是可以占用物理内存的。

线程是进程的组成部分，一个进程可以拥有多个线程.CPU调度进程的最小粒度是线程。其中由主线程来完成从开始到结束的全部操作。其他线程在主线程运行时被创建或者结束。
主线程在程序初始化之后就会被创建。如果一个程序只有一个主线程就称为单线程，如果有多个线程则称之为多线程。 创建多个线程之后，每个线程的执行都是独立的。

线程的创建

Python创建线程的方式有两种: 创建线程都需要引入threading模块。首先让我们来看看Thread类的构造方法。

__init__(self, group=None, target=None, name=None,
                 args=(), kwargs=None, *, daemon=None):

此构造方法中，以上所有参数都是可选参数，即可以使用，也可以忽略。
其中各个参数的含义如下：

1. group:指定所创建的线程隶属于哪个线程组。
2. target:指定所创建的线程要调用的目标方法。
3. args:以元组的方式，为target指定的方法传递参数，如果传入的是元组中有多个参数的话则传入方式是（arg1,arg2,....argn,）
4. kwargs:以字典的方法，为target指定的方法传递参数。
5. daemon:指定所创建的线程是否为后台线程。
6. name: 指定线程的名称
7. 第一种方式：就是直接调用Thread类的构造方法创建一个线程的实例。

import threading

# 定义线程要调用的方法
def async_fun(*add):
    for arc in add:
        print(threading.current_thread().getName() + " " + arc)


my_tuple = ("码农飞哥", "好好学习", "早日突破职业瓶颈")

# 创建线程
thread = threading.Thread(target=async_fun, args=my_tuple)
# 启动线程
thread.start()

for i in range(4):
    print(threading.current_thread().getName() + "执行" + str(i)+ "次")

运行结果是：

Thread-1 码农飞哥MainThread执行0次
MainThread执行1次

MainThread执行2次
MainThread执行3次
Thread-1 好好学习
Thread-1 早日突破职业瓶颈

如上方法就是实例化一个线程Thread-1让他异步调用async_fun方法。可以看出主线程MainThread和线程Thread-1是交替调用的（每次的执行结果都不同）。这说明了这两个线程是交替获得CPU的执行权限的。需要特别注意的是线程必须要调用start()方法才能执行。
2. 第二种方式：就是继承threading.Thread。然后，重写run方法。

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, add):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.add = add
        # 重写run()方法

    def run(self):
        for arc in self.add:
            print(threading.current_thread().getName() + " " + arc)


my_tuple = ("码农飞哥", "好好学习", "早日突破职业瓶颈")

thread = MyThread(my_tuple)
thread.start()

for i in range(4):
    print(threading.current_thread().getName() + "执行" + str(i)+ "次")

运行结果是：

Thread-1 码农飞哥MainThread执行0次
MainThread执行1次

Thread-1 好好学习
Thread-1 早日突破职业瓶颈
MainThread执行2次
MainThread执行3次

这里定义了了MyThread类，并重写了run方法。run方法就是线程真正要执行的任务。相当于上例中async_fun函数的内容移到了run方法中。

线程的生命周期

说完了如何创建一个线程接下来让我们来看看线程的生命周期。一个线程一共有五个状态。
分别是新建状态（初始化状态），就绪状态，运行状态，阻塞状态以及死亡状态。状态之间的关系图如下：

1. 新建状态：线程被刚刚创建，且未调用start()方法时的状态。即上面的threading.Thread(target=async_fun, args=my_tuple) 时的线程状态。
2. 就绪状态：调用了start()方法之后，线程就由新建状态转成就绪状态，就绪状态就是表示线程可以是随时准备获取CPU的状态。
   以下几种情况下线程会进入就绪状态：1.sleep()方法规定的时间已过。2.调用了notify()方法或者notify_all()方法发出通知，3.其他线程释放了该同步锁，并由该线程获得。
3. 运行状态：当就绪状态的线程获得了CPU的使用权之后，并开始执行target参数执行的目标函数或者run()方法，就表明线程处于运行状态。
4. 阻塞状态：获得CPU的调度但是没有执行完任务的线程.
   以下几种情况下：线程都会进入阻塞状态：1.调用了sleep()方法。2.调用了wait()方法，并且等待条件满足。3.线程试图获取某个对象的同步锁时，如果该锁被其他线程占用，则当前线程进入阻塞状态。
5. 线程死亡状态：线程的任务执行完成或者程序执行过程中发生异常，线程都会进入死亡状态。

Thread.join()用法详解。

join()方法的功能是在程序指定位置，优先让该方法的调用者使用CPU资源，即调用线程等待该线程完成后，才能继续用下运行。
该方法的语法格式如下：thread.join( [timeout])
其中，thread为Thread类或其子类的实例化对象；timeout参数作为可选参数，
其功能是指定thread线程最多可以霸占CPU资源的时间，如果省略，则默认直到thread执行结束才释放CPU资源。

import threading


# 定义线程要调用的方法
def async_fun(*add):
    for arc in add:
        print(threading.current_thread().getName() + " " + arc)


my_tuple = ("码农飞哥", "好好学习", "早日突破职业瓶颈")

# 创建线程
thread = threading.Thread(target=async_fun, args=my_tuple, name="线程1")
thread2 = threading.Thread(target=async_fun, args=my_tuple, name='线程2')
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程1执行完
thread.join()
# 线程1执行完之后启动线程2
thread2.start()
thread2.join()

运行结果是：

线程1 码农飞哥
线程1 好好学习
线程1 早日突破职业瓶颈
线程2 码农飞哥
线程2 好好学习
线程2 早日突破职业瓶颈

如上有线程1和线程2两个线程。在线程1调用thread.join()之后线程1和线程2的执行由并行改成了串行。也就是说必须是线程1执行完之后才启动线程2。现在把该语句去掉变成下面这样：

# 启动线程
thread.start()
# 线程1执行完之后启动线程2
thread2.start()
thread2.join()

运行结果是：

线程1 码农飞哥
线程2 码农飞哥
线程2 好好学习
线程2 早日突破职业瓶颈
线程1 好好学习
线程1 早日突破职业瓶颈

可以看出线程1和线程2的运行是并行的。

sleep函数的用法

位于time模块中的sleep(secs)函数，可以实现令当前执行的线程暂停secs秒后在继续执行，所谓暂停，即令当前线程进入阻塞状态，当达到sleep()函数规定的时间后，
再由阻塞状态转为就绪状态，等待CPU调度。

# 定义线程要调用的方法
def async_fun(*add):
    for arc in add:
        start_time = time.time()
        time.sleep(2)
        print(str((time.time() - start_time)) + " 秒 " + threading.current_thread().getName() + " 结束调用" + arc)


my_tuple = ("码农飞哥", "好好学习", "早日突破职业瓶颈")

# 创建线程
thread = threading.Thread(target=async_fun, args=my_tuple)
# 启动线程
thread.start()

运行结果是：

2.0052337646484375 秒 Thread-1 结束调用码农飞哥
2.004210948944092 秒 Thread-1 结束调用好好学习
2.002394199371338 秒 Thread-1 结束调用早日突破职业瓶颈

可以看出线程每次执行都花费了2秒的时间。

daemon守护线程详解

当一个线程设置为守护线程之后，本次任务执行完成之后线程并不会死亡，其生命周期就是主程序的生命周期。也就是说程序不结束，守护线程就一直在（执行任务时发生异常的情况除外）

总结

本文是Python并发编程的第一篇。简单的介绍了线程的基本概念以及生命周期。

Python知识图谱

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我本人也已经用上了，感觉非常好用。图谱桌上放，知识心中留。

我是码农飞哥，再次感谢您读完本文。