python线程 printf输出 python的线程

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编程小天匠 2024-02-04 15:27:30

文章标签 python线程 printf输出 pyhton 多线程互斥锁共享资源 文章分类 Python 后端开发

线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源。

多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix（移植性操作系统接口） Thread，而不是模拟出来的线程。

python的标准库提供了两个模块：thread 和 threading

thread：是低级模块
threading：是高级模块，对thread进行了封装。绝大情况，我们只需使用threading模块。

一、创建线程：使用threading模块

单线程执行

import time

def say():
	print('hello man,')
	time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
	for i in range(5):
		say()

运行结果：

python线程 printf输出 python的线程_pyhton

多线程执行（函数）

import threading 
import time
def mul_thread():
	print('实现多线程')
	time.sleep(1)
if __name__=='__main__':
	for i in range(5):
		t = threading.Thread(target=mul_thread)
		t.start() #启动线程，即让线程开始执行

运行结果：

python线程 printf输出 python的线程_共享资源_02

说明：

可以明显看出使用了多线程并发的操作，花费时间要短很多
当调用start()时，才会真正的创建线程，并且开始执行

继承实现多线程(threading.Thread)：继承Thread类，重写run()方法，使用start()启动线程

import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
	def run(self):
		for i in range(3):
	            time.sleep(1)
	            msg = "I'm "+self.name+' @ '+str(i) #name属性中保存的是当前线程的名字
	            print(msg)

if __name__ == '__main__':
	t = MyThread()
	t.start() #启动线程

注意：

用继承实现多线程要重写run()方法。启动线程是使用对象调用start() 方法；不能使用对象调用run()方法，对象调用run实例方法还是单线程。

小结：
线程程序的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时，线程将被阻塞（Blocked），到sleep结束后，线程进入就绪（Runnable）状态，等待调度。而线程调度将自行选择一个线程执行，当线程的run()方法结束时该线程完成。

二、共享全局变量

在一个进程内的所有线程共享全局变量，能够在不适用其他方式的前提下完成多线程之间的数据共享（这点要比多进程要好）

from threading import Thread
import time
g_num = 100
def work1():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num += 1
    print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)
def work2():
    global g_num
    print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)

print("---线程创建之前g_num is %d---"%g_num)
t1 = Thread(target=work1)
t1.start()
#延时一会，保证t1线程中的事情做完
time.sleep(1)
t2 = Thread(target=work2)
t2.start()

运行结果：

—线程创建之前g_num is 100—
----in work1, g_num is 103—
----in work2, g_num is 103—

共享全局的问题

假设两个线程t1和t2都要对全局变量g_num(默认是0)进行加1运算，t1和t2都各对g_num加1000000次，g_num的最终的结果应该为2000000。

但是由于是多线程同时操作，有可能出现下面情况

在g_num=0时，t1取得g_num=0。此时系统把t1调度为”sleeping”状态，把t2转换为”running”状态，t2也获得g_num=0
然后t2对得到的值进行加1并赋给g_num，使得g_num=1
然后系统又把t2调度为”sleeping”，把t1转为”running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给g_num。
这样导致虽然t1和t2都对g_num加1，但结果仍然是g_num=1

import threading
import time
g_num = 0
def work1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)
def work2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)
print("---线程创建之前g_num is %d---"%g_num)
t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))
t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
t1.start()
t2.start()
# 等待子线程执行完成 threading.enumerate()返回的是列表：当前时刻存活的线程
while len(threading.enumerate()) != 1:
    time.sleep(1)

print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)

运行结果：

python线程 printf输出 python的线程_多线程_03

结论：

如果多个线程同时对同一个全局变量操作，会出现资源竞争问题，从而数据结果会不正确

三、线程同步，互斥锁

1、解决线程同时修改全局变量的方式
对于上一小节提出的那个计算错误的问题，可以通过线程同步来进行解决，同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。如:你说完，我再说。

系统调用t1，然后获取到g_num的值为0，此时上一把锁，即不允许其他线程操作g_num
t1对g_num的值进行+1
t1解锁，此时g_num的值为1，其他的线程就可以使用g_num了，而且是g_num的值不是0而是1
同理其他线程在对g_num进行修改时，都要先上锁，处理完后再解锁，在上锁的整个过程中不允许其他线程访问，就保证了数据的正确性

2、互斥锁
某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。使用threading模块中的Lock类

# 创建锁
mutex = threading.Lock()

# 锁定
mutex.acquire()

# 释放
mutex.release()

注意：

如果这个锁之前是没有上锁的，那么acquire不会堵塞
如果在调用acquire对这个锁上锁之前它已经被其他线程上了锁，那么此时acquire会堵塞，直到这个锁被解锁为止

解决前面2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作

import threading
import time
g_num = 0
def work1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        # 上锁
        mutex.acquire()
        g_num += 1
        # 释放锁
        mutex.release()
    print("----in work1, g_num is %d---" % g_num)
def work2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        # 上锁
        mutex.acquire()
        g_num += 1
        # 释放锁
        mutex.release()
    print("----in work2, g_num is %d---" % g_num)
print("---线程创建之前g_num is %d---" % g_num)
# 创建互斥锁对象
mutex = threading.Lock()
t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))
t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
t1.start()
t2.start()
# 等待子线程执行完成 threading.enumerate()返回的是当前时刻线程的
# print(type(threading.enumerate()))
while len(threading.enumerate()) != 1:
    time.sleep(1)

print("2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s" % g_num)

运行结果：

python线程 printf输出 python的线程_多线程_04

上锁解锁过程：
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。

每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“阻塞”，直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。

线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。
3、线程死锁
在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。

import threading
import time
class MyThread1(threading.Thread):
    def run(self):
        # 对mutexA上锁
        mutexA.acquire()
        # mutexA上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexB上锁
        print(self.name+'----do1---up----')
        time.sleep(1)
        # 此时会堵塞，因为这个mutexB已经被另外的线程抢先上锁了
        mutexB.acquire()
        print(self.name+'----do1---down----')
        mutexB.release()
        # 对mutexA解锁
        mutexA.release()
class MyThread2(threading.Thread):
    def run(self):
        # 对mutexB上锁
        mutexB.acquire()
        # mutexB上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexA上锁
        print(self.name+'----do2---up----')
        time.sleep(1)
        # 此时会堵塞，因为这个mutexA已经被另外的线程抢先上锁了
        mutexA.acquire()
        print(self.name+'----do2---down----')
        mutexA.release()
        # 对mutexB解锁
        mutexB.release()
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()
if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread1()
    t2 = MyThread2()
    t1.start()
    t2.start()

python线程 printf输出 python的线程_共享资源_05