[Python] (Day-23) - 多线程

作者: 已重置2020 | 来源:发表于2017-11-30 11:47 被阅读28次
    If you shut the door to all errors, truth will be shut out. 你如果拒绝面对错误,真相也会被挡在门外。

    多线程类似于同时执行多个不同程序,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

    线程和进程

    • 每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口
    • 线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。

    线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务


    Python3 线程中常用的两个模块为:

    • _thread
    • threading (推荐使用)

    _thread 的简单使用

    thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性,Python3 将 thread 重命名为 "_thread"

    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,他必须是个tuple类型。
    • kwargs - 可选参数。
    # 引入线程模块
    import _thread
    # 时间模块,用于辅助操作
    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: 无法启动线程")
    
    # 让程序一直运行
    while 1:
       pass
    

    输出结果:

    Thread-1: Tue Nov 28 17:26:46 2017
    Thread-2: Tue Nov 28 17:26:48 2017
    Thread-1: Tue Nov 28 17:26:48 2017
    Thread-1: Tue Nov 28 17:26:50 2017
    Thread-2: Tue Nov 28 17:26:52 2017
    Thread-1: Tue Nov 28 17:26:52 2017
    Thread-1: Tue Nov 28 17:26:54 2017
    Thread-2: Tue Nov 28 17:26:56 2017
    Thread-2: Tue Nov 28 17:27:00 2017
    Thread-2: Tue Nov 28 17:27:04 2017
    

    总结:线程1 和线程2 都在运行


    threading 的简单使用

    _thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁,它相比于threading` 模块的功能还是比较有限的。

    threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外,还提供的其他方法:

    • 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。

    除了使用方法外,线程模块同样提供了Thread类来处理线程,Thread类提供了以下方法:

    • run(): 用以表示线程活动的方法。
    • start():启动线程活动。
    • join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
    • isAlive(): 返回线程是否活动的。
    • getName(): 返回线程名。
    • setName(): 设置线程名。
    使用 threading 模块创建线程

    我们可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类,并实例化后调用 start() 方法启动新线程,即它调用了线程的 run() 方法:

    import threading
    import time
    
    # 终止符
    exitFlag = 0
    
    class myThread (threading.Thread):
    
        def __init__(self, threadID, name, counter):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.threadID = threadID
            self.name = name
            self.counter = counter
        
        # threading自带函数,用以表示线程活动的方法
        def run(self):
            print ("开始线程:" + self.name)
            print_time(self.name, self.counter, 5)
            print ("退出线程:" + self.name)
    
    # 为线程准备的方法,用于在线程中执行
    def print_time(threadName, delay, counter):
        while counter:
            if exitFlag:
                threadName.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)
    
    # 开启新线程
    thread1.start()
    thread2.start()
    # 等待至线程中止
    thread2.join()
    thread1.join()
    # 所有线程结束,后执行此操作
    print ("退出主线程")
    

    输出结果:

    开始线程:Thread-1
    开始线程:Thread-2
    Thread-1: Tue Nov 28 17:33:22 2017
    Thread-1: Tue Nov 28 17:33:23 2017
    Thread-2: Tue Nov 28 17:33:23 2017
    Thread-1: Tue Nov 28 17:33:24 2017
    Thread-1: Tue Nov 28 17:33:25 2017
    Thread-2: Tue Nov 28 17:33:25 2017
    Thread-1: Tue Nov 28 17:33:26 2017
    退出线程:Thread-1
    Thread-2: Tue Nov 28 17:33:27 2017
    Thread-2: Tue Nov 28 17:33:29 2017
    Thread-2: Tue Nov 28 17:33:31 2017
    退出线程:Thread-2
    退出主线程
    

    总结:执行 start() 方法开启线程;执行 exit()方法退出线程;执行 join() 加入线程池,等待其完成后,执行后续操作。


    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

    线程锁(互斥锁Mutex)

    使用 Thread 对象的 LockRlock 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 acquirerelease 方法之间。

    不使用线程同步(不加锁)

    示例:

    import time, threading
    
    # 假定这是你的银行存款:
    balance = 0
    
    def change_it(n):
        # 先存后取,结果应该为0:
        global balance
        balance = balance + n
        balance = balance - n
    
    def run_thread(n):
        for i in range(100000):
            change_it(n)
    
    t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
    t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print(balance)
    

    输出结果:我这里是8, 不同的机器输出不一样,结果不固定

    -8
    
    使用线程同步(加锁)
    import time, threading
    
    # 假定这是你的银行存款:
    balance = 0
    # 定义锁对象
    lock = threading.Lock()
    
    def change_it(n):
        # 先存后取,结果应该为0:
        global balance
        balance = balance + n
        balance = balance - n
    
    def run_thread(n):
        for i in range(100000):
            # 先要获取锁:
            lock.acquire()
            try:
                # 放心地改吧:
                change_it(n)
            finally:
                # 改完了释放锁:
                lock.release()
    
    t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
    t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print(balance)
    
    

    输出结果永远是 0


    Semaphore(信号量)

    互斥锁 同时只允许一个线程更改数据,而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据

    import threading,time
     
    def run(n):
        semaphore.acquire()
        time.sleep(1)
        print("run the thread: %s\n" %n)
        semaphore.release()
     
    if __name__ == '__main__':
     
        num= 0
        semaphore  = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行
        for i in range(20):
            t = threading.Thread(target=run,args=(i,))
            t.start()
     
    while threading.active_count() != 1:
        pass #print threading.active_count()
    else:
        print('----all threads done---')
        print(num)
    
    
    run the thread: 4
    run the thread: 2
    run the thread: 3
    run the thread: 0
    run the thread: 1
    
    run the thread: 5
    run the thread: 9
    run the thread: 8
    run the thread: 6
    run the thread: 7
    
    run the thread: 11
    run the thread: 13
    run the thread: 10
    run the thread: 12
    run the thread: 14
    
    run the thread: 15
    run the thread: 19
    run the thread: 17
    run the thread: 18
    run the thread: 16
    
    ----all threads done---
    0
    
    

    总结:每次开启五个线程,顺序随机

    PS: BoundedSemaphore() 改成 1,就变成了单线程,顺序执行


    Timer

    让一个方法在子线程里延迟执行,time.sleep() 是在主线程睡眠

    代码示例:

    import threading
    
    def hello():
        print("hello, world")
    
    t = threading.Timer(30.0, hello)
    t.start()
    
    # 30 秒后, "hello, world" 将会被打印
    

    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

    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

    实例:

    
    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 ("开启线程:" + self.name)
            process_data(self.name, self.q)
            print ("退出线程:" + 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 ("退出主线程")
    

    输出结果:

    开启线程:Thread-1
    开启线程:Thread-2
    开启线程:Thread-3
    Thread-1 processing One
    Thread-2 processing Two
    Thread-3 processing Three
    Thread-1 processing Four
    Thread-2 processing Five
    退出线程:Thread-3
    退出线程:Thread-2
    退出线程:Thread-1
    退出主线程
    

    总结:使用队列后, 线程是先进后出,即:LIFO

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