Python多线程入门学习
Python 中使用线程有两种方式:函数或者用类来包装线程对象。
函数式:
调用 thread 模块中的start_new_thread()
函数来产生新线程。
语法如下:
thread.start_new_thread(function, args[, kwargs])
参数说明:
- function - 线程函数。
- args - 传递给线程函数的参数,它必须是个 tuple 类型。
- kwargs - 可选参数。
import thread import time # 为线程定义一个函数 def print_time(threadName, delay): count = 0 while count < 5: time.sleep(delay) count += 1 print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) # 创建两个线程 try: thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-1", 2,)) thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-2", 4,)) except: print ("Error: unable to start thread") while 1: pass
使用 Threading 模块创建线程
使用 Threading
模块创建线程,直接从 threading.Thread
继承,然后重写__init__
方法和 run
方法:
import threading import time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数 print ("Starting " + self.name) print_time(self.name, self.counter, 5) print ("Exiting " + self.name) def print_time(threadName, delay, counter): while counter: if exitFlag: (threading.Thread).exit() time.sleep(delay) print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1 # 创建新线程 thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # 开启线程 thread1.start() thread2.start() print ("Exiting Main Thread")
线程同步
如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。
使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步,这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。如下:
import threading import time class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): print ("Starting " + self.name) # 获得锁,成功获得锁定后返回True # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定 # 否则超时后将返回False threadLock.acquire() print_time(self.name, self.counter, 3) # 释放锁 threadLock.release() def print_time(threadName, delay, counter): while counter: time.sleep(delay) print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1 threadLock = threading.Lock() threads = [] # 创建新线程 thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # 开启新线程 thread1.start() thread2.start() # 添加线程到线程列表 threads.append(thread1) threads.append(thread2) # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() print ("Exiting Main Thread")
线程优先级队列(Queue)
Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括 FIFO(先入先出)队列 Queue,LIFO(后入先出)队列 LifoQueue 和优先级队列 PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。
Queue 模块中的常用方法:
- Queue.qsize() 返回队列的大小
- Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
- Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False
- Queue.full 与 maxsize 大小对应
- Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间
- Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
- Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
- Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
- Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
- Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作
import Queue import threading import time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, q): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.q = q def run(self): print ("Starting " + self.name) process_data(self.name, self.q) print ("Exiting " + self.name) def process_data(threadName, q): while not exitFlag: queueLock.acquire() if not workQueue.empty(): data = q.get() queueLock.release() print ("%s processing %s" % (threadName, data)) else: queueLock.release() time.sleep(1) threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"] nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"] queueLock = threading.Lock() workQueue = Queue.Queue(10) threads = [] threadID = 1 # 创建新线程 for tName in threadList: thread = myThread(threadID, tName, workQueue) thread.start() threads.append(thread) threadID += 1 # 填充队列 queueLock.acquire() for word in nameList: workQueue.put(word) queueLock.release() # 等待队列清空 while not workQueue.empty(): pass # 通知线程是时候退出 exitFlag = 1 # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() print ("Exiting Main Thread")
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