Python多线程学习（上）

Posted 2020-10-30 sniper-huohuohuo

最近在学习python多线程，写一下随笔就当复习了。另外强烈推荐大家看一下《Python核心编程》这本书，这本书里面可以帮你学习python进阶。

一。基本概念：

1.线程：

线程又称为轻量级进程，线程之间可以进行信息共享，线程可以看成是主进程或‘主线程’的迷你进程。

2.进程：

进程又称为重量级进程，进程之间是独立的，进程间共享信息要通过  ‘进程间通信（IPC）’  来进行。

3.同步：

同步是指一个任务执行完成后，另一个任务接着进行，就是一个挨着一个，比如你在食堂打饭，一号窗口的菜好吃，有很多人排队，只有前一个打完饭，后一个才可以打饭。

4.异步：

异步是指多个任务同时进行，比如：食堂有很多打饭窗口，很多人可以同时进行打饭。

5. I/O：

I/O是 input/output 的缩写，代表的含义是读写。

6. I/O密集型代码（I/O bound）：

I/O密集型是指程序进行读写操作要很多，计算相对较少。

7. 计算密集型代码（CPU bound）：

计算密集型是指程序主要进行计算，而读写操作要少。

8. 并发和并行：

并发  CPU数量<线程数，并发是指相同时间间隔内执行任务。

并行 CPU数量>线程数，并行是指多个任务同时执行。

 

二。python和线程：

python代码的执行由python虚拟机（解释器主循环）来进行控制。

Python还有一个GIL（全局解释器锁），用来控制程序只有一个线程在执行。

GIL锁执行过程：

锁定

执行

释放

返回第一步。

python执行多线程时，其实是在相同时间间隔内对任务进行执行，每个任务执行一小段时间，然后挂起，在执行下一个，一直到最后一个，然后在从第一个开始，如此往复，直至结束。

python对于I/O密集型比计算密集型要友好。原因：python在执行I/O密集型程序时，主要进行文件读写，而计算较少，每个任务在计算的同时可以进行对其他以完成的计算读写，而计算密集型对于计算较多，一直占用CPU，导致处理效率不高，所以对于计算密集型并不友好。

三。threading模块

对于多线程有thread模块和threading模块。thread模块在执行多线程时，在不加锁的情况下，如果主线程结束，而子线程还未结束时，子线程会被强制停止，造成得不到运行结果。在进行多线程学习时推荐使用threading模块。

1.添加线程：  threading.Thread(target=函数名,args=(需要传入的参数))

Thread类还可以传入name，给线程命名。

2.判断线程是否激活状态： is_alive()

3.获取线程数量：  threading.active_count()

4.获取当前线程：threading.current_thread()

5.获得线程名字：.name

6.等待线程：。join()

等待与不等待：

等待：

 1 def a_1():
 2     print(‘aaaaa‘)
 3     time.sleep(3)
 4     print(‘aaaaa‘)
 5 def a_2():
 6     print(‘bbbbb‘)
 7     time.sleep(5)
 8     print(‘bbbbb‘)
 9 def main():
10     print(‘....start....‘)
11     t1 = threading.Thread(target=a_1)
12     t2 = threading.Thread(target=a_2)
13     t1.start()
14     t2.start()
15     print(‘....end....‘)
16 
17 if __name__ == ‘__main__‘:
18     main()
19 
20 
21 运行结果：
22 
23 ....start....
24 aaaaa
25 bbbbb
26 ....end....
27 aaaaa
28 bbbbb
29 
30 Process finished with exit code 0

从运行结果可以看出，在不添加等待时，运行结果并不是我们想要的结果。

下面是不用 .join()的等待：

def main():
    print(‘....start....‘)
    t1 = threading.Thread(target=a_1)
    t2 = threading.Thread(target=a_2)
    t1.start()
    t2.start()
    time.sleep(8)
    print(‘....end....‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    main()

运行结果：
....start....
aaaaa
bbbbb
aaaaa
bbbbb
....end....

Process finished with exit code 0

通过添加time.sleep()语句使主线程等待子线程运行结束再运行下一步操作。打印内容均在...start....和...end...之间。

下面是运用  .join()进行等待。

def main():
    print(‘....start....‘)
    t1 = threading.Thread(target=a_1)
    t2 = threading.Thread(target=a_2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print(‘....end....‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    main()

运行结果：
....start....
aaaaa
bbbbb
aaaaa
bbbbb
....end....

Process finished with exit code 0

通过该结果可以看出，添加sleep()和join()效果一样，但是推荐使用.join() ，因为在运行程序的时候用sleep()等待，还得知道等待时间，比较麻烦。join()较为方便。

 

 

 

创建线程方法：

<1> 给Thread类传入函数

<2>给Thread类传入一个实例类

<3>创建一个子类，继承Thread类，然后将函数传入子类中

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在不用多线程时：

import datetime
def num_1():
    print(‘start...1‘)
    time.sleep(2)
    print(‘end...1‘)
def num_2():
    print(‘start...2‘)
    time.sleep(4)
    print(‘end...2‘)

def main():
    a = datetime.datetime.now()
    print(‘.............start...........‘)
    num_1()
    num_2()
    print(‘..............end............‘)
    b = datetime.datetime.now()
    p = (b - a).seconds
    print(‘运行%s秒 ‘ % p)
if __name__ == ‘__main__‘:
    main()

创建两个函数，分别打印不同内容，并在程序执行完成打印执行时间。

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对于<1>

下面是示范代码：   .join()是主线程等待子线程完成后在执行下一步操作。

 1 import threading
 2 import datetime
 3 #传递函数(1)
 4 def num(nu,se):
 5     print(‘%s  start‘ % nu)
 6     time.sleep(se)
 7     print(‘%s  end‘ % nu)
 8 
 9 time_list = [2,4]
10 def main():
11     a = datetime.datetime.now()
12     print(‘.....start.....‘)
13     thread_list = []
14     for x in range(len(time_list)):
15         t = threading.Thread(target=num,args=(x,time_list[x]))
16         thread_list.append(t)
17     for x in thread_list:
18         x.start()
19     for x in thread_list:
20         x.join()
21     print(‘.....end.....‘)
22     b = datetime.datetime.now()
23     p = (b - a).seconds
24     print(‘运行%s秒‘ % p)
25 if __name__ == ‘__main__‘:
26     main()

 

<2>添加一个实例类。

class New_1():
    def __init__(self,num,se):
        self.num = num
        self.se = se
    def __call__(self):
        return self.num(*self.se)
    pass

def main():
    a = datetime.datetime.now()
    print(‘...start...‘)
    thread_list = []
    for x in range(len(time_list)):
        t = threading.Thread(target=New_1(num,(x+1,time_list[x])))
        thread_list.append(t)
    for x in thread_list:
        x.start()
    for x in thread_list:
        x.join()
    print(‘...end...‘)
    b = datetime.datetime.now()
    p = (b-a).seconds
    print(‘运行%s秒‘ % p)
    
if __name__ == ‘__main__‘:
    main()
运行结果：

...start...
1 start
2 start
1 end
2 end
...end...
运行4秒

Process finished with exit code 0

3.继承Thread类，将内容传递进子类中。

下面是代码：

#传递函数(1)
def num(nu,se):
    print(‘%s  start‘ % nu)
    time.sleep(se)
    print(‘%s  end‘ % nu)
time_list = [2,4]
class New_2(threading.Thread):
    def __init__(self,num,se):
        super().__init__()
        self.num = num
        self.se = se
    def run(self):
        return self.num(*self.se)
    pass

def main():
    a = datetime.datetime.now()
    print(‘...start...‘)
    thread_list = []
    for x in range(len(time_list)):
        t = New_2(num,(x,time_list[x]))
        thread_list.append(t)
    for x in thread_list:
        x.start()
    for x in thread_list:
        x.join()
    print(‘...end...‘)
    b = datetime.datetime.now()
    p = (b-a).seconds
    print(‘运行%s秒‘ % p)
if __name__ == ‘__main__‘:
    main()

运行结果：
...start...
0  start
1  start
0  end
1  end
...end...
运行4秒

Process finished with exit code 0

对于以上三种添加线程的方法，可以根据自己喜好自行选择，其他的做了解即可。

 

如果有不对的地方，还请各位给予指正。

感谢大家的阅读。