python之threading模块简单讲解和实例演示

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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python之threading模块简单讲解和实例演示相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

import threading
 
 
在处理一些程序时为了节约时间,可以使用多线程的方式,
让其并发去执行,从而节约时间,
(注意python其实是伪多线程,其实是以我们感觉不到的速度每行代码都按照相同时间执行)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Lock
当多线程同时对一个变量进行修改操作的时候,那么可能会出现混乱,
因为其是并发(算是吧)而行,
(所以当两个赋值时间相对接近时那么其容易出现混乱)
所以我们得创建锁,
让其上一个线程赋值结束,
下一个赋值再继续
 
 
threading.Lock() 创建锁
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是可用的最低级的同步指令。
Lock处于锁定状态时,不被特定的线程拥有。
Lock包含两种状态--锁定和非锁定,以及两个基本的方法
可以认为Lock有一个锁定池,当线程请求锁定时,将线程至于池中,直到获得锁定后出池。
池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态
 
acquire(blocking=True,timeout=-1)
使线程进入同步阻塞状态,尝试获得锁定
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blocking:为True时,将阻塞直至锁变成unblocked,然后设置它的状态为locked并返回True。
为False时,将不会阻塞。如果阻止设置为True的调用将被阻止,请立即返回False;否则,将锁定设置为锁定并返回True。
锁定
 
 
 
release()
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释放一把锁,这可以从任何线程调用,而不仅仅是已经获得锁的进程
 
 
 
 
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Thread
对某段代码实行多线程,
线程表示其里面的代码同时进行,
也就是说上下两个代码同时进行,
当执行完本条代码就会去执行父程序代码,
所以这样就可能会出现混乱,
所以我们得设置join让其把所有子进程执行完,
再执行父进程
 
 
threading.Thread(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None)
线程类,有两种使用方法,直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run()
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group:线程组,目前还没有 实现
target: 要执行的方法,就是要执行的程序
是将被run()方法调用的可调用对象。默认为None,表示不调用任何东西
name:线程的名字,默认情况下以Thread-N的形式构造一个唯一的名字,N是一个小的十进制整数
args:给调用程序传入的值()
kwargs:给程序传入的值,默认为{}
 
 
 
Thread.name
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线程名
 
Thread.ident
线程的标识符
 
Thread.daemon
布尔标志,表示这个线程是否是守护线程
 
 
start()
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开始线程活动
 
 
 
 
isAlive()
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返回线程是否正在运行。
 
get/setName(name)
获取/设置后台线程(默认前台线程False)
现在使用thread.name属性,或者在实例化过程中传递该属性
 
 
 
 
is/setDaemon(bool)
获取/设置是否守护进程。
初始值从创建该线程的线程继承
并没有非守护线程仍在运行时,程序将终止
已经弃用
现在使用thread.daemom属性
 
 
setDaemon(True)
(将线程声明为守护进程,必须在start()方法调用之前设置,如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。
字线程启动后,父线程也继续执行,当父线程执行完最后一条语句后,没有等待子进程,直接就退出了,同时子线程也一同结束)
 
 
 
join([timeout])
直至启动的线程终止之前一直挂起;除非给出了timeout,否则会一直阻塞
也就是等上面的程序都执行完了,再执行下面的程序
(对于一些程序,可以用此方法来解决数据混乱问题,但是其需要一次次关闭,很浪费时间)
(理解线程:程序先上下执行,如果遇到循环则丢给第二个线程来执行)
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Condition
条件变量,通过与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时,可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法,否则它将自己生成一个RLock实例
可以认为,除了Lock带有的锁定池外,Condition还包含一个等待池,池中的线程处于状态图中的等待阻塞状态,直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知;得到通知后线程进入锁定池等待锁定
 
构造方法:
Condition([lock/rlock])
wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知,并释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 
notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知,收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定(进入锁定池);其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 
notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程,这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常
 
 
 
 
 
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threading.currentThread()
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返回当前的线程变量
 
 
 
threading.enumerate()
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返回一个包含正在运行的线程的List
正在运行指线程启动后,结束前,不包括启动前和终止后的线程
 
 
 
threading.activeCount()
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返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的效果
 
 
threading.TIMEOUT_MAX
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设置threading全局超时时间
 
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import threading 导入模块
 
lock=threading.Lock() 创建锁
a=0
thre=[]
def qwer():
  lock.acquire() 对其锁定
  global a 设置全局变量
  a+=1
  print(a)
  lock.release() 对其解锁
 
for i in range(10):
  t=threading.Thread(target=qwer) 创建线程
  thre.append(t) 加入列表
  t.start() 启动线程
for t in thre:
  t.join() #等什么执行完了再执行下面的
 
  print(6666666666)
 
 
 
 

以上是关于python之threading模块简单讲解和实例演示的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python 多线程

python3之threading模块(上)

Python常用模块 之 threading和Thread模块 第一阶段 线程的实现

Python多线程之threading模块

python 多线程

python3之threading模块(下)