python中的多线程实例教程
本文以实例形式较为详细的讲述了Python中多线程的用法,在Python程序设计中有着比较广泛的应用。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下: python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现,其中thread模块在Py3中已经改名为_thread,不再推荐使用。而threading模块是在thread之上进行了封装,也是推荐使用的多线程模块,本文主要基于threading模块进行介绍。在某些版本中thread模块可能不存在,要使用dump_threading来代替threading模块。 一、线程创建 threading模块中每个线程都是一个Thread对象,创建一个线程有两种方式,一种是将函数传递到Thread对象中执行,另一种是从Thread继承,然后重写run方法(是不是跟Java很像)。 下面使用这两种方法分别创建一个线程并同时执行 import random,threading def threadFunction(): for i in range(10): print 'ThreadFuction - %d'%i time.sleep(random.randrange(0,2)) class ThreadClass(threading.Thread): def __init__(self): threading.Thread.__init__(self); def run(self): for i in range(10): print 'ThreadClass - %d'%i time.sleep(random.randrange(0,2)) if __name__ == '__main__': tFunc = threading.Thread(target = threadFunction); tCls = ThreadClass() tFunc.start() tCls.start() 执行结果如下,可以看到两个线程在交替打印。至于空行和一行多个输出,是因为Py的print并不是线程安全的,在当前线程的print打印了部分内容后,准备打印换行之前,被别的线程中的print抢先,在换行之前打印了其它的内容。 ThreadFuction - 0 ThreadFuction - 1 ThreadFuction - 2 ThreadClass - 0 ThreadFuction - 3 ThreadClass - 1 ThreadFuction - 4 ThreadClass - 2 ThreadClass - 3 ThreadClass - 4ThreadFuction - 5 ThreadClass - 5 ThreadClass - 6 ThreadClass - 7 ThreadClass - 8 ThreadFuction - 6ThreadClass - 9 ThreadFuction - 7 ThreadFuction - 8 ThreadFuction - 9 Thread类的构造函数定义如下 class threading.Thread(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={}) group: 留作ThreadGroup扩展使用,一般没什么用 Thread类的成员变量和函数如下 start() 启动一个线程 这里的守护线程与Linux中的守护进程并不是一个概念。这里是指当所有守护线程退出后主程序才会退出,否则即使线程任务没有结束,只要不是守护线程,都会跟着主程序一起退出。而Linux中的守护进程定义正好相反,守护进程已经脱离父进程,不会随着父进程的结束而退出。 二、线程同步 线程同步是多线程中的一个核心问题,threading模块对线程同步有着良好的支持、包括线程特定数据、信号量、互斥锁、条件变量等。 1.线程特定数据 简而言之,线程特定数据就是线程独自持有的全局变量,相互之间的修改不会造成影响。 threading模块中使用local()方法生成一个线程独立对象,举例如下,其中sleep(1)是为了保证让子线程先运行完再运行接下来的语句。 data = threading.local() def threadFunction(): global data data.x = 3 print threading.currentThread(),data.x if __name__ == '__main__': data.x = 1 tFunc = threading.Thread(target = threadFunction).start(); time.sleep(1) print threading.current_thread(),data.x <Thread(Thread-1,started 36208)> 3 <_MainThread(MainThread,started 35888)> 1 输出如上,可以看到,Thread-1中对data.x的修改并没有影响到主线程中data.x的值。 2.互斥锁 threading中定义了两种锁:threading.Lock和threading.RLock。两者的不同在于后者是可重入锁,也就是说在一个线程内重复LOCK同一个锁不会发生死锁,这与POSIX中的PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE也就是可递归锁的概念是相同的。 关于互斥锁的API很简单,只有三个函数――――分配锁,上锁,解锁。 threading.Lock() 分配一个互斥锁 def threadFunction(arg): while True: lock.acquire() print 'ThreadFuction - %d'%arg lock.release() if __name__ == '__main__': lock = threading.Lock() threading.Thread(target = threadFunction,args=(1,)).start(); threading.Thread(target = threadFunction,args=(2,)).start(); 3.条件变量 条件变量总是与互斥锁一起使用的,threading中的条件变量默认绑定了一个RLock,也可以在初始化条件变量的时候传进去一个自己定义的锁。 可用的函数如下 threading.Condition([lock]) 分配一个条件变量 acquire(*args) 条件变量上锁 release() 条件变量解锁 wait([timeout]) 等待唤醒,timeout表示超时 notify(n=1) 唤醒最大n个等待的线程 notifyAll()、notify_all() 唤醒所有等待的线程 下面这个例子使用条件变量来控制两个线程交替运行 num = 0 def threadFunction(arg): global num while num < 10: cond.acquire() while num % 2 != arg: cond.wait() print 'Thread %d - %d' %(arg,num) num += 1 cond.notify() cond.release() if __name__ == '__main__': cond = threading.Condition() threading.Thread(target = threadFunction,args=(0,)).start(); 输出如下 Thread 0 - 0 Thread 1 - 1 Thread 0 - 2 Thread 1 - 3 Thread 0 - 4 Thread 1 - 5 Thread 0 - 6 Thread 1 - 7 Thread 0 - 8 Thread 1 - 9 Thread 0 - 10 其实上面这个程序是有问题的,我们想打印的是0~9,但实际上10也被打印了出来,原因很简单,因为两个线程交替打印,使得num在一个线程中可能加2,从而导致10被打印出来,所以必须在打印前再次check。 相信本文所述对大家的Python程序设计有一定的借鉴价值。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |