【Python技术学习指南】Python多线程深度解析

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,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。
  • 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。但是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。

    每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

    指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

  • 线程可以被抢占(中断)。
  • 在其他线程正在运行时,线程可以暂时搁置(也称为睡眠) — 这就是线程的退让。
  • 线程可以分为:

  • 内核线程:由操作系统内核创建和撤销。
  • 用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。
  • Python3 线程中常用的两个模块为:

  • _thread
  • threading(推荐使用)
  • 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"。

    开始学习Python线程

    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,他必须是个tuple类型。
  • kwargs – 可选参数。
  • 实例

    #!/usr/bin/python3

    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: 无法启动线程")

    while 1:
       pass

    执行以上程序输出结果如下:

    Thread-1: Wed Jan  5 17:38:08 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:38:10 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:38:10 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:38:12 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:38:14 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:38:14 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:38:16 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:38:18 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:38:22 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:38:26 2022
    

    执行以上程后可以按下 ctrl-c 退出。


    线程模块

    Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。

    _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.current_thread(): 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列表。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.active_count(): 返回正在运行的线程数量,与 len(threading.enumerate()) 有相同的结果。
  • threading.Thread(target, args=(), kwargs={}, daemon=None)
  • 创建Thread类的实例。
  • target:线程将要执行的目标函数。
  • args:目标函数的参数,以元组形式传递。
  • kwargs:目标函数的关键字参数,以字典形式传递。
  • daemon:指定线程是否为守护线程。
  • threading.Thread 类提供了以下方法与属性:

    1. __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

    2. 初始化Thread对象。
    3. group:线程组,暂时未使用,保留为将来的扩展。
    4. target:线程将要执行的目标函数。
    5. name:线程的名称。
    6. args:目标函数的参数,以元组形式传递。
    7. kwargs:目标函数的关键字参数,以字典形式传递。
    8. daemon:指定线程是否为守护线程。
    9. start(self)

    10. 启动线程。将调用线程的run()方法。
    11. run(self)

    12. 线程在此方法中定义要执行的代码。
    13. join(self, timeout=None)

    14. 等待线程终止。默认情况下,join()会一直阻塞,直到被调用线程终止。如果指定了timeout参数,则最多等待timeout秒。
    15. is_alive(self)

    16. 返回线程是否在运行。如果线程已经启动且尚未终止,则返回True,否则返回False
    17. getName(self)

    18. 返回线程的名称。
    19. setName(self, name)

    20. 设置线程的名称。
    21. ident属性:

    22. 线程的唯一标识符。
    23. daemon属性:

    24. 线程的守护标志,用于指示是否是守护线程。
    25. isDaemon()方法:

    一个简单的线程实例:

    实例

    import threading
    import time

    def print_numbers():
        for i in range(5):
            time.sleep(1)
            print(i)

    # 创建线程
    thread = threading.Thread(target=print_numbers)

    # 启动线程
    thread.start()

    # 等待线程结束
    thread.join()

    输出结果为:

    0
    1
    2
    3
    4

    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:

    实例

    #!/usr/bin/python3

    import threading
    import time

    exitFlag = 0

    class myThread (threading.Thread):
        def __init__(self, threadID, name, delay):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.threadID = threadID
            self.name = name
            self.delay = delay
        def run(self):
            print ("开始线程:" + self.name)
            print_time(self.name, self.delay, 5)
            print ("退出线程:" + self.name)

    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()
    thread1.join()
    thread2.join()
    print ("退出主线程")

    以上程序执行结果如下;

    开始线程:Thread-1
    开始线程:Thread-2
    Thread-1: Wed Jan  5 17:34:54 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:34:55 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:34:55 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:34:56 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:34:57 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:34:57 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:34:58 2022
    退出线程:Thread-1
    Thread-2: Wed Jan  5 17:34:59 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:35:01 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:35:03 2022
    退出线程:Thread-2
    退出主线程
    

    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:

    多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。

    考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是 0,线程 "set" 从后向前把所有元素改成 1,而线程 "print" 负责从前往后读取列表并打印。

    那么,可能线程"set"开始改的时候,线程"print"便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步。为了避免这种情况,引入了锁的概念。

    锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时,必须先获得锁定;如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了,那么就让线程"set"暂停,也就是同步阻塞;等到线程"print"访问完毕,释放锁以后,再让线程"set"继续。

    经过这样的处理,打印列表时要么全部输出0,要么全部输出1,不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

    实例

    #!/usr/bin/python3

    import threading
    import time

    class myThread (threading.Thread):
        def __init__(self, threadID, name, delay):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.threadID = threadID
            self.name = name
            self.delay = delay
        def run(self):
            print ("开启线程: " + self.name)
            # 获取锁,用于线程同步
            threadLock.acquire()
            print_time(self.name, self.delay, 3)
            # 释放锁,开启下一个线程
            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 ("退出主线程")

    执行以上程序,输出结果为:

    开启线程: Thread-1
    开启线程: Thread-2
    Thread-1: Wed Jan  5 17:36:50 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:36:51 2022
    Thread-1: Wed Jan  5 17:36:52 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:36:54 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:36:56 2022
    Thread-2: Wed Jan  5 17:36:58 2022
    退出主线程
    

    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
  • 实例

    #!/usr/bin/python3

    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")

    以上程序执行结果:

    开启线程:Thread-1
    开启线程:Thread-2
    开启线程:Thread-3
    Thread-3 processing One
    Thread-1 processing Two
    Thread-2 processing Three
    Thread-3 processing Four
    Thread-1 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

    作者:xiaoli8748_软件开发

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