多线程threading 模块创建线程创建自己的线程类线程通信线程同步互斥方法线程锁@需要了解!!!
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什么是线程?
- 线程也是一种多任务的编程方法,可以利用计算机多核资源完成程序的并发运行。
- 线程又被称为轻量级进程
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线程的特征
- 线程是计算机多核分配的最小单位
- 一个进程可以包含多个线程
- 线程也是一个运行的过程,消耗计算机资源,多个线程共享进程的资源和空间
- 线程的创建删除消耗的资源都远远比进程小
- 多个线程之间执行互不干扰
- 线程也有自己的特有属性,比如指令集ID
threading 模块创建线程
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t=threading.Thread()
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功能:创建线程对象
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参数
- name:线程名称,如果为空则为默认值,Tread-1,Tread-2,Tread-3
- target:线程函数
- args:元组,给线程函数按照位置传参
- kwargs:字典,给县城函数按照键值传参
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t.start()
:启动线程,自动运行线程函数 -
t.join([timeout])
:回收进程 -
t.is_alive()
:查看线程状态 -
t.name()
:查看线程名称 -
t.setName()
:设置线程名称 -
t.daemon属性
:默认主线成退出不影响分支线程继续执行,如果设置为True则分支线程随着主线程一起退出-
设置方法
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t.daemon = True
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t.setDaemon(Ture)
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1 #!/usr/bin/env python3 2 from threading import Thread 3 from time import sleep 4 import os 5 6 # 创建线程函数 7 def music(): 8 sleep(2) 9 print("分支线程") 10 11 t = Thread(target = music) 12 # t.start() # ****************************** 13 print("主线程结束---------") 14 15 '''没有设置的打印结果 16 主线程结束--------- 17 分支线程 18 ''' 19 20 '''设置为True打印结果 21 主线程结束--------- 22 '''
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threading.currentThread
:获取当前线程对象
@此处代码示意子线程共享同一个进程内的变量
1 #!/usr/bin/env python3
2 from threading import Thread
3 from time import sleep
4 import os
5
6 # 创建线程函数
7 def music():
8 global a
9 print("a=",a)
10 a = 10000
11 for i in range(5):
12 sleep(1)
13 print("1212")
14
15 a = 1
16 t = Thread(target = music)
17 t.start()
18 t.join()
19 print("主线程的a =",a)
创建自己的线程类
考察点:类的使用,调用父类的__init__
方法,函数*传参和**传参
1
2
3 from threading import Thread
4 import time
5
6 class MyThread(Thread):
7 name1 = 'MyThread-1'
8 def __init__(self,target,args=(), kwargs={}, name = 'MyThread-1'):
9 super().__init__()
10 self.name = name
11 self.target = target
12 self.args = args
13 self.kwargs = kwargs
14 def run(self):
15 self.target(*self.args,**self.kwargs)
16
17 def player(song,sec):
18 for i in range(2):
19 print("播放 %s:%s"%(song,time.ctime()))
20 time.sleep(sec)
21
22 t =MyThread(target = player, args = ('亮亮',2))
23
24 t.start()
25 t.join()
26
线程通信
通信方法:由于多个线程共享进程的内存空间,所以线程间通信可以使用全局变量完成
注意事项:线程间使用全局变量往往要同步互斥机制保证通信的安全
线程同步互斥方法
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event
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e = threading.Event()
:创建事件对象 -
e.wait([timeout])
:设置状态,如果已经设置,那么这个函数将阻塞,timeout为超时时间 -
e.set
:将e变成设置状态 -
e.clear
:删除设置状态
import threading
from time import sleep
def fun1():
print("bar拜山头")
global s
s = "天王盖地虎"
def fun2():
sleep(4)
global s
print("我把限制解除了")
e.set() # 解除限制,释放资源
def fun3():
e.wait() # 检测限制
print("说出口令")
global s
if s == "天王盖地虎":
print("宝塔镇河妖,自己人")
else:
print("打死他")
s = "哈哈哈哈哈哈"
# 创建同步互斥对象
e = threading.Event()
# 创建新线程
f1 = threading.Thread(target = fun1)
f3 = threading.Thread(target = fun3)
f2 = threading.Thread(target = fun2)
# 开启线程
f1.start()
f3.start()
f2.start()
#准备回收
f1.join()
f3.join()
f2.join()
线程锁
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lock = threading.Lock()
:创建锁对象 -
lock.acquire()
:上锁 -
lock.release()
:解锁
也可以用过with
来上锁
1 with lock:
2 ...
3 ...
@需要了解!!!
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Python线程的GIL问题(全局解释器):
python---->支持多线程---->同步互斥问题---->加锁解决---->超级锁(给解释器加锁)---->解释器同一时刻只能解释一个线程--->导致效率低下
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后果:
一个解释器同一时刻只能解释执行一个线程,所以导致Python线程效率低下,但是当遇到IO阻塞时线程会主动让出解释器,因此Pyhton线程更加适合高延迟的IO程序并发
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解决方案
- 尽量使用进程完成并发(和没说一样)
- 不适当用C解释器 (用C# ,JAVA)
- 尽量使用多种方案组合的方式进行并发操作,线程用作高延迟IO
个性签名:青春用来挥霍,白头不知所措!
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