Python - 多线程
- 什么是多线程
多线程类似于同时执行多个不同程序,相当于请人搬砖,没顺序,多线程运行有如下优点:
- 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
- 用户界面可以更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度
- 程序的运行速度可能加快
- 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
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。绝大多数情况下,我们只需要使用threading这个高级模块。
由于任何进程默认就会启动一个线程,我们把该线程称为主线程,主线程又可以启动新的线程,Python的threading模块有个current_thread()函数,它永远返回当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread,子线程的名字在创建时指定,如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1,Thread-2……
threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元。python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组,线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。
threading模块提供的类:Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。
threading 模块提供的常量:threading.TIMEOUT_MAX 设置threading全局超时时间。
- 开启线程的两种方式
(1) 函数
import threading
import time
def action(n):
time.sleep(1)
print('当前线程:{0}'.format(threading.current_thread()))
print('i am action',n)
print('my name is ',n)
for i in range(10):
t=threading.Thread(target=action,args=(i,))
t.start()
if __name__=='__main__':
print(threading.current_thread())
print('main thread end')
(2) 用类来包装线程对象
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self,arg):
super(MyThread,self).__init__() #注意:一定要显式的调用父类的初始化函数。
self.arg=arg
def run(self): #定义每个线程要运行的函数
time.sleep(1)
print('the arg is:%s\r' % self.arg)
for i in range(4):
t=MyThread(i)
t.start()
- Thread类
- 构造方法:
Thread(group=None,targe=None,name=None,args=(),kwargs={})
group:线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None;
target:要执行的方法;
name: 线程名;
args/kwargs: 要传入方法的参数。 - 实例方法:
isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。
get/setName(name): 获取/设置线程名。
start(): 线程准备就绪,等待CPU调度
join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)。
- threading模块提供的常用方法:
- threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
- threading.enumerate(): 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(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。
- 后台线程和前台线程
is/setDaemon(bool): 获取/设置是后台线程(默认前台线程(False))。(在start之前设置)
- 如果是后台线程,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论成功与否,主线程和后台线程均停止
- 如果是前台线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,程序停止
if __name__=='__main__':
for i in range(4):
t=MyThread(i)
t.setDaemon(True)
t.start()
print('main thread end')
- 阻塞-join
join()阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout,即使设置了setDeamon(True)主线程依然要等待子线程结束。
线程必须先start()然后再join()
错误的做法是
if __name__ == '__main__':
for i in range(4):
t = MyThread(i)
t.start()
t.join()
可以看出此时,程序只能顺序执行,每个线程都被上一个线程的join阻塞,使得“多线程”失去了多线程意义。
正确做法
if __name__ == '__main__':
th=[]
for i in range(4):
t = MyThread(i)
th.append(t)
t.start()
for tt in th:
tt.join()
#设置join之后,主线程等待子线程全部执行完成后或者子线程超时后,主线程才结束
print('main thread end!')
- 线程同步-Lock,Rlock类
由于线程之间随机调度:某线程可能在执行n条后,CPU接着执行其他线程。为了多个线程同时操作一个内存中的资源时不产生混乱,我们使用锁。
Lock(指令锁)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。
RLock(可重入锁)是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念,处于锁定状态时,RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire(),释放锁时需要调用release()相同次数。
可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器,每次成功调用 acquire()/release(),计数器将+1/-1,为0时锁处于未锁定状态。
实例方法:
- acquire([timeout]): 尝试获得锁定。使线程进入同步阻塞状态。
- release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。
import threading
import time
count=0
lock=threading.RLock()
def action(arg):
lock.acquire()
time.sleep(1)
global count
count+=1
print(threading.current_thread())
count-=1
print('the arg is:{0}.count is:{1}'.format(arg,count))
lock.release()
ths=[]
for i in range(4):
t=threading.Thread(target=action,args=(i,))
ths.append(t)
for tt in ths:
tt.start()
for tt in ths:
tt.join()
if __name__=='__main__':
print('main thread end')
- Lock对比RLock
#Lock
lock.acquire()
lock.acquire() #产生了死锁。钥匙在自己手里却还在申请钥匙
#Rlock
rLock.acquire()
rLock.acquire() #在同一线程内,程序不会堵塞。
- Condition类
Condition(条件变量)通常与一个锁关联。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])
实例方法:
- acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。
- 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。
import threading
import time
product=None
con=threading.Condition()
#生产者方法
def product():
global product
if con.acquire():
while True:
if not product:
print('product...')
product='anything'
#通知消费者,商品已经生产
con.notify()
#等待通知
con.wait()
time.sleep(2)
#消费者方法
def consume():
global product
if con.acquire():
while True:
if product:
print('consume...')
product=None
#通知生产者,商品已经没了
con.notify()
#等待通知
con.wait()
time.sleep(2)
t1=threading.Thread(target=product)
t2=threading.Thread(target=consume)
t2.start()
t1.start()
生产者消费者模型
import threading
import time
condition=threading.Condition()
products=0
class Producer(threading.Thread):
def run(self):
global products
while True:
if condition.acquire():
if products<10:
products+=1
print("Producer(%s):deliver one,now products:%s"%(self.name,products))
condition.notify()
condition.release()
else:
print("Producer(%s):already 10, stop deliver, now products:%s" % (self.name, products))
condition.wait()
time.sleep(2)
class Consumer(threading.Thread):
def run(self):
global products
while True:
if condition.acquire():
if products>1:
products-=1
print("Consumer(%s):consume one, now products:%s" % (self.name, products))
condition.notify()
condition.release()
else:
print("Consumer(%s):only 1, stop consume, products:%s" % (self.name, products))
condition.wait()
time.sleep(2)
if __name__=="__main__":
for p in range(0,2):
p=Producer()
p.start()
for c in range(0,3):
c=Consumer()
c.start()
condition.notifyAll()
import threading
alist=None
condition=threading.Condition()
def doGreate(): #如果列表为空则填入十个零
global alist
if condition.acquire():
if not alist:
alist=[0 for i in range(10)]
condition.notifyAll()
condition.release()
def doPrint(): #如果列表为空则等待否则输出列表
if condition.acquire():
while not alist:
condition.wait()
for i in alist:
print(i)
print()
condition.notify()
condition.release()
def doSet(): #如果列表为空则等待否则将列表改为十个一
if condition.acquire():
while not alist:
condition.wait()
for i in range(len(alist))[::-1]:
alist[i]=1
print(alist[i])
condition.notify()
condition.release()
tcreate=threading.Thread(target=doGreate,name='tcreate')
tprint=threading.Thread(target=doPrint,name='tprint')
tset=threading.Thread(target=doSet,name='tset')
tcreate.start()
tprint.start()
tset.start()