Python的多线程

发布时间:2022-01-07 09:51:44 人气:95 作者:多测师

  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。

  线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进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。

  线程模块

  Python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。

  threading 模块提供的其他方法:

  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。

Python的多线程

  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。

  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。

  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

  以上内容为大家介绍了Python的多线程,希望对大家有所帮助,如果想要了解更多Python相关知识,请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/

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