python-- 继承式多线程守护线程

Posted 2020-10-08

继承式多线程

1、定义

继承式多线程是自己自定义类，去继承theading.Tread这个类，通过类实例.start()启动，去执行run方法中的代码。

import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):   # 继承threading.Thread
    """继承式多线程"""
    def __init__(self, n):
        threading.Thread.__init__(self)  # 也可以写成这样super(MyThread,self).__init__()
        self.n = n

    def run(self):     # 重写run方法
        """这个方法不能叫别的名字，只能叫run方法"""
        print("run", self.n)
        time.sleep(2)
 
t1 = MyThread("t1")   # 实例化
t2 = MyThread("t2")
 
t1.start()   # 启动一个多线程
t2.start()

2、通过for循环来启动线程

 上面的例子只启动了一个2个线程，还是用那种古老的方式t1,t2。要是一下子起10个或者100个线程，这种方式就不适用了，其实可以在启动线程的时候，把它加到循环里面去，并且来计算一下它的时间：

这里设置成启动5个线程，并且计算一下时间。这里有个疑问，为什么不启动1000个线程或者更多一点的线程？这是因为：计算机是4核的，它能干的事情，就是4个任务。启动的线程越多，就代表着要在这个很多线程之间进行上下文切换。相当于教室里有一本书，某个人只看了半页，因为cpu要确保每个人都能执行，也就是这本是要确保教室每个同学都能看到，那就相当于每个人看书的时间非常少。也就是说某个同学刚刚把这本书拿过来，一下子又被第二个人，第三个人拿走了。所以就导致所有的人都慢了，所以说如果线程启动1000，启动10000就没有意义了，导致机器越来越慢，所以要适当设置

import threading,time
 
def run(n):   #这边的run方法的名字是自行定义的，跟继承式多线程不一样，那个是强制的
    print("task:",n)
    time.sleep(2)
    print("task done",n)
 
start_time = time.time()  #开始时间
for i in range(5):   #一次性启动5个线程
    t = threading.Thread(target=run,args=("t-{0}".format(i),))
    t.start()
 
print("--------all thead has finished")
print("cost:",time.time()-start_time)  #计算总耗时
 
#执行结果
task: t-0
task: t-1
task: t-2
task: t-3
task: t-4
--------all thead has finished
cost: 0.00096893310546875
task done t-1
task done t-2
task done t-0
task done t-4
task done t-3

从上面的程序发现，就是我主线程没有等其他的子线程执行完毕，就直接往下执行了，这是为什么呢？而且这个计算的时间根本不是我们想要的时间，中间的sleep 2秒哪里去了?

其实一个程序至少有一个线程，那先往下走的，没有等的就是主线程，主线程启动了子线程之后，子线程就是独立的，跟主线程就没有关系了。主线程和它启动的子线程是并行关系，这就解释了为什么我的主线程启动子线程之后，没有等子线程，而继续往下走了。所以计算不出来线程总共耗时时间，因为程序已经不是串行的了。程序本身就是一个线程，就是主线程。如果要想测试这五个线程总共花了多长时间，就需要用到线程的内置韩式join()

3、join设置等待线程执行结果

 3.1、通过设置在主线程里去等待子线程的执行结果，这里join()相当于wait的意思

import threading
import time
 
class MyThead(threading.Thread):
    "继承式多线程"
    def __init__(self,n):
        super(MyThead,self).__init__()
        self.n = n
 
    def run(self):
        "这个方法不能叫别的名字，只能叫run方法"
        print("runinit task",self.n)
        time.sleep(2)
 
t1 = MyThead("t1")
t2 = MyThead("t2")
 
t1.start()
t1.join()   #等待t1线程的执行结果，相当于于其他语言里面的 t1.wait()
t2.start()

注：

1. t1.join()    等待第一个线程的执行结果，这个结果在没有返回之前，程序是不往下走的。所以这个程序变成串行的了。
2. t2.start()   这个后面没有写 join() 这个方法，但是程序在退出之前，它肯定要确保线程都执行完毕，所以它就默认就有一个join()。

 

3.2、实现并发效果

上面虽然有想要的结果，却失去了并行的效果。如果想要的是线程依然是并行效果，就需要更换join()的位置了

流程图：

 

 代码：

import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):   # 继承threading.Thread
    """继承式多线程"""
    def __init__(self, n, sleep_time):  # 增加时间属性
        threading.Thread.__init__(self)  # 也可以写成这样super(MyThread,self).__init__()
        self.n = n
        self.sleep_time = sleep_time

    def run(self):     # 重写run方法
        print("run task", self.n)
        time.sleep(self.sleep_time)   # 每个线程可以传入不不同的时间
        print("task done,", self.n)
 
t1 = MyThread("t1", 2)   # 实例化
t2 = MyThread("t2", 4)
 
t1.start()   # 启动一个多线程
t2.start()

t1.join()  # 把t1.join()放在线程启动之后
print("main thread.....")


#执行结果
run task t1
run task t2
task done, t1
main thread.....
task done, t2

 

注：t1.join()    这边只等t1的结果，然后主线程继续往下走，因为t2需要等4秒，所以，最后打出来的是t2的执行结果。t1的结果到了，就立刻算结果。这边只计算了t1的结果，没有t2的结果

 

3.3 、计算多个线程的执行时间

 重新改进一下第二点 “通过for循环来启动线程” 里面的代码，来计算一下10个线程启动执行的时间

import threading
import time


def run(n):  # 这边的run方法的名字是自行定义的，跟继承式多线程不一样，那个是强制的
    print("task:", n)
    time.sleep(2)
    print("task done", n)

start_time = time.time()  # 开始时间
t_obj = []  # 存放子线程实例
for i in range(10):  # 一次性启动10个线程
    t = threading.Thread(target=run, args=("t-{0}".format(i),))
    t.start()
    t_obj.append(t)   # 为了不阻塞后面线程的启动，不在这里join，先放到一个列表中

for t in t_obj:  # 循环线程实例列表，等待所有线程执行完毕
    t.join()  

print("--------all thread has finished")
print("cost:", time.time() - start_time)  # 计算总耗时

# 执行结果
task: t-0
task: t-1
task: t-2
task: t-3
task: t-4
task: t-5
task: t-6
task: t-7
task: t-8
task: t-9
task done t-2
task done t-1
task done t-0
task done t-3
task done t-4
task done t-5
task done t-6
task done t-9
task done t-8
task done t-7
--------all thread has finished
cost: 2.0067291259765625

 这样主线程没有等其他的子线程执行完毕，才继续往下执行，就能测试出10个线程执行的总共耗时。

 

 

守护线程

上面的例子在不加join的时候，主线程和子线程完全是并行的，没有了依赖关系，主线程执行了，子线程也执行了。但是加了join之后，主线程依赖子线程执行完毕才往下走。

守护进程：

只要主线程执行完毕，它不管子线程有没有执行完毕。就退出了。现在就可以把所有的子线程变成守护线程。变成守护线程之后，主程序就不会等子线程结束载退出了。说白了，设置一个主人，在设置几个仆人，这几个仆人都是为主人服务的。可以帮主人做很多事情，一个主人（主线程）可以有多个仆人（守护线程），服务的前提是，主线程必须存在，如果主线程不存在，则守护进程也没了。那守护进程是干嘛的呢？可以管理一些资源，打开一些文件，监听一些端口，监听一些资源，把一些垃圾资源回收，可以干很多事情，可以随便定义。

1、守护线程设置

用setDaemon(True)来设置守护线程

import threading
import time


def run(n):
    print("task:", n)
    time.sleep(2)
    print("task done", n)

start_time = time.time()
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=run,args=("t-{0}".format(i),))
    t.setDaemon(True)  # Daemon意思是守护进程，这边是把当前线程设置为守护线程
    t.start()

print("--------all thread has finished")
print("cost:", time.time() - start_time)

#执行结果
task: t-0
task: t-1
task: t-2
task: t-3
task: t-4
--------all thread has finished
cost: 0.0010023117065429688

注：守护进程一定要在start之前设置，start之后就不能设置了，之后设置会报错，所以必须在start之前设置

 

2、使用场景

比如写一个socket_server，每一个链接过来，socket_server就会给这个链接分配一个新的线程。如果我手动的把socket_server停掉。那这种情况你必须手动停掉服务，那它就要down了，这种情况下还要等线程结束吗？就不用等线程结束了，它自己就直接结束了。这样，是不是就可以把每个socket线程设置一个守护线程，主线程一旦down掉，就全部退出。

3、知识点补充

查看当前线程和统计活动线程个数，用theading.current_thead()查看当前线程；用theading.active_count()来统计当前活动的线程数，线程个数=子线程数+主线程数

import threading,time
 
def run(n):
    print("task:",n)
    time.sleep(2)
    print("task done",n,threading.current_thread()) #查看每个子线程
 
start_time = time.time()
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=run,args=("t-{0}".format(i),))
    t.start()
 
print("--------all thead has finished",threading.current_thread(),threading.active_count())#查看主线程和当前活动的所有线程数
print("cost:",time.time()-start_time)
 
#执行结果
task: t-0
task: t-1
task: t-2
task: t-3
task: t-4
--------all thead has finished <_MainThread(MainThread, started 3840)> 6
cost: 0.0019359588623046875
task done t-0 <Thread(Thread-1, started 11536)>
task done t-3 <Thread(Thread-4, started 10480)>
task done t-2 <Thread(Thread-3, started 11008)>
task done t-4 <Thread(Thread-5, started 5088)>
task done t-1 <Thread(Thread-2, started 2464)>