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python学习笔记之--多线程编程

python学习笔记之--多线程编程

作者: itsenlin | 来源:发表于2022-04-09 23:15 被阅读0次

简介

现代计算机基本上都是多CPU架构,为了更好的利用CPU资源,都绕不开并发执行理论支持。当前的操作系统基本上都是运行多进程,进程中又会启动多个线程。进程之间相互隔离,同进程的线程之间有单独的栈空间,大部分共享进程的资源。操作系统以线程作为调度的最小单元,最大化的实现了并发执行。

本文就学习一下python语言中多线程编程相关的内容。

python多线程特点

  • 全局解释器锁
    python代码的执行由python虚拟机来控制。python在设计之初考虑到要在主循环中同时只有一个线程在执行(就像单CPU),引入了全局解释器锁来保证。所以python语言中的多线程并不能真正的并发执行(只能通过多进程来实现,不在这里讲述)。
    但是python的多线程也并不是毫无用处,在I/O密集型的应用场景可以使用多线程模型

  • 守护线程
    python实现中,当主线程退出时,所有的子线程(不论它们是否还在工作)都会被强行退出,并且没有任何警告。这就引入了守护线程。
    守护线程一般是一个等待客户请求的服务器,如果没有客户请求,就一直等待。当一个线程设置成为守护线程表示这个线程不重要。主线程退出时不用等待此线程的退出。

多线程编程方法

在python语言中通过threading模块来支持多线程编程。常用的方法有三种

  • 创建一个threading.Thread类的实例,传入一个函数
    import threading
    
    def func(str):
       print(f'Hello {str}: {threading.get_native_id()}')
    
    def main():
       print(f"main thread: {threading.get_native_id()}")
    
       t = threading.Thread(target=func, args=('alex',))
       t.start()
       
    if __name__ == '__main__':
       main()
    
  • 创建一个threading.Thread类的实例,传入一个可调用的类对象
    import threading
    
    class MyThreadFunc:
        def __init__(self, func, args):
            self.func = func
            self.args = args
    
        def __call__(self):
            self.func(self.args)
    
    def f(str):
        print(f'Hello {str}: {threading.get_native_id()}')
    
    def main():
        print(f"main thread: {threading.get_native_id()}")
    
        t = threading.Thread(target=MyThreadFunc(f, ('alex',)))
        t.start()
        
    if __name__ == '__main__':
        main()
    
  • threading.Thread类派生一个子类,并实现run接口实现线程的运行逻辑
    import threading
    
    class MyThread(threading.Thread):
        def __init__(self, func, args):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.func = func
            self.args = args
    
        def run(self):
            self.func(self.args)
    
    def func(str):
        print(f'Hello {str}: {threading.get_native_id()}')
    
    def main():
        print(f"main thread: {threading.get_native_id()}")
    
        t = MyThread(func, ('alex',))
        t.start()
        
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

其实前两种可以合并为一种,函数也是一种可调用对象。另外最常用的是第三种方式

Thread类

threading模块的Thread类原型如下:

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

常用的方法如下

方法 说明
start() 开始线程的执行,它在一个线程里最多只能被调用一次
run() 线程逻辑实现接口,一般被子类重写
join(timeout=None) 将调用此接口的线程挂起,并等待此线程结束
setDeamon() 设置线程为守护线程,后面会直接以特征属性方式使用

同步

并发执行肯定会遇到多个线程操作同一个资源,这就需要同步机制来保证资源被正确的操作。
在threading模块中提供了多种同步机制

  • 锁Lock
  • 可重入锁RLock
  • 条件变量Condition
  • 事件Event
  • 信号量Semaphone、BoundedSemaphone
  • 定时器Timer
  • 栅栏对象

详细说明,可以参考官方文档

线程间通讯--queue模块

python给线程间通讯提供了一个专门的模块queue,此模块提供一个线程安全的队列(与数据结构中的队列不一样)。

queue模块接口内部已经使用了同步机制,所以可以在多线程场景下安全的操作,而无需考虑同步问题。此模块特别适合生产者--消费者问题
详细说明参考官方文档

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