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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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