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多线程和队列

多线程和队列

作者: 啊哈_6377 | 来源:发表于2020-07-26 20:57 被阅读0次

    1、python提供两种方式使用多线程:一个是基于函数:_thread模块或者threading模块。一个是基于类:theading.Thread

    使用多线程函数包装线程对象:_thread

    _thead.start_new_thead(func,*args,**kwargs)

    args,**kwargs是被包装函数的入参,必须传入元祖或字典

    使用多线程函数包装线程对象:threading

    threading._start_new_thread(func,*args,**kwargs):开启线程,带元祖或字典

    threading.currentThread():返回当前线程变量

    threading.enumerate():正在运行的线程列表,不含未启动和已结束线程

    threading.activeCount():返回正在运行的线程数量

    threading.settrace(func):为所有threading模块启动的线程设置追踪函数,在调用run方法之前,func会被传给追踪函数

    threading.setprofile(func):为所有threading模块启动的线程设置性能测试函数,也是在run方法调用前就传递给性能测试函数

    使用多线程类包装线程对象:threading.Thread

    Thread类提供以下方法:

    run():表示线程活动的方法,线程需要控制些什么活动都在这里面定义。当线程对象一但被创建,其活动一定会因调用线程的start()方法开始。这会在独立的控制线程调用run()方法。

    start():开启线程活动

    join():等待线程中止,阻塞当前线程直到被调用join方法的线程中止。线程A调用线程B的join方法,那线程A将会被阻塞至线程B中止。

    isAlive():返回线程是否还活动

    getName():获取线程名字

    setName():设置线程名字

    Lock对象:实例化线程锁,包含acquire方法获取锁 和 release 方法释放锁,在最开始创建锁的时候,锁为未锁定状态,调用acquire方法后锁置为锁定状态,此时其他线程再调用acquire方法就将会被阻塞至其他线程调用release方法释放锁,如果释放一个并未被锁定的锁将会抛出异常。支持上下文管理协议,直接with lock 无需调用锁定,释放方法

    Rlock对象:重入锁,相比lock增加了线程和递归的概念。比如:线程目标函数F,在获得锁之后执行函数G,但函数G也需要先获得锁,此时同一线程,F获得锁,G等待,F等待G执行,就造成了死锁,此时使用rlock可避免。一旦线程获得了重入锁,同一个线程再次获取它将不阻塞;但线程必须在每次获取它时释放一次。

    daemon属性:设置该线程是否是守护线程,默认为none,需要在调用start方法之前设置好

    事件对象:一个线程发出事件信号 ,其他线程收到信号后作出对应活动。实例化事件对象后,初始事件标志为flase。调用其wait方法将阻塞当前所属线程,至事件标志为true时。调用set方法可将事件标志置为true,被阻塞的线程将被执行。调用clear方法可将事件标志置为flase

    注意点:

    1、继承threading.Thread类,初始化时要记得继承父类的__init__方法

    2、run()方法只能有一个入参,故尽量把启动线程时的参数入参到初始化的时候

    3、锁要设定全局的,一个子线程获得一个锁没有意义

    以下实例:有一个列表,线程A从尾到头遍历元素,线程B从头到尾将元素值重置为1,设置线程锁之前线程A遍历到头部的数据已经被修改,设置线程锁之后不会再有数据不一致的情况

    import threading,time

    class tt(threading.Thread):

        def __init__(self,name,func,ll):

            threading.Thread.__init__(self) #继承父级的初始化方法

            self.name=name

            self.func=func  #run方法只能带一个入参,故把方法入参到初始化的时候

            self.ll=ll

        def run(self):

            print(self.name)

            threadlock.acquire() #获得锁

            self.func(self.ll)

            threadlock.release() #释放锁

    def readd(x):

        a=len(x)

        while a>0:

            print(x[a-1])

            a-=1

    def sett(x):

        for i in range(len(x)):

            x[i]=1

        print(x)

    if __name__=="__main__":

        l = [0,0,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]

        threadlock=threading.Lock() #实例化全局锁

        th1=tt("read",readd,l)

        th2=tt("set",sett,l)

        th1.start()

        th2.start()

        th_list=[] 

        th_list.append(th1)

        th_list.append(th2)

        for li in th_list:

            li.join()        #主线程被阻塞,直到两个子线程处理结束

        print("主线程结束")

    2、队列

    queue模块包含queue.Queue(maxsize=0)先入先出队列,queue.LifoQueue()先入后出队列,和queue.PriorityQueue()优先级可设置的队列

    Queue 模块中的常用方法:

    Queue.qsize() 返回队列的大小,获取的数据不可靠,因为一直有线程在操作队列,数据一直变化

    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.put(block=true,timeout=none) 将item数据写入队列,block=True,设置线程是否阻塞,设置阻塞当队列数据满了之后就会阻塞,一直到队列数据不满时继续添加,如果设置不阻塞,当队列满了就会一直到timeout到后报错

    Queue.get([block[, timeout]]) 取出队列数据,block=True,设置线程是否阻塞。设置阻塞,将会等待直到队列不为空有数据可取出,设置不阻塞直到超过timeout等待时间后报错

    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。会在队列有未完成时阻塞,等待队列无未完成的任务,取出数据get()之后还需要配置task_done使用才能让等待队列数-1

    import queue,time

    import threading

    q=queue.Queue(maxsize=5)

    def sett():

        a=0

        while a<20:

            q.put(a,True)

            print("%d被put"%a)

            a+=1

    def gett():

        time.sleep(1)

        while not q.empty(): #只要队列没空,一直取数据

            print("%d被取出"%q.get(True))

            q.task_done() #取出一次数据,将未完成任务-1,不然使用join方法线程会一直阻塞

    if __name__=="__main__":

        th1=threading._start_new_thread(sett,()) #不带参数也要传入空元祖不然会报错

        th2=threading._start_new_thread(gett,())

        time.sleep(1) #延时主线程1S,等待put线程已经put部分数据到队列

        q.join()#阻塞主线程,直到未完成任务为0

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