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threading多线程模块

发布时间:2020-12-20 10:11:26 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:基本使用 Python中提供了 threading 模块用来实现线程并发编程,使用方法有两种,一种是将 threading 模块下的 Therad 类进行实例化的方式实现,一种是通过继承 threading 模块下的 Therad 类并覆写 run() 方法实现。 官方中文文档 实例化Therad类创建子线程

基本使用

  Python中提供了threading模块用来实现线程并发编程,使用方法有两种,一种是将threading模块下的Therad类进行实例化的方式实现,一种是通过继承threading模块下的Therad类并覆写run()方法实现。

  官方中文文档

实例化Therad类创建子线程

  这种方式是最常用的也是推荐使用的方式。先来介绍一个Therad类中的方法,然后再看代码。

  start():开始线程活动。

  它在一个线程里最多只能被调用一次。它安排对象的 run() 方法在一个独立的控制进程中调用。如果同一个线程对象中调用这个方法的次数大于一次,会抛出 RuntimeError

  PS:该方法不会立即执行,只是告诉CPU说你可以调度我了,我准备好了,一定要注意不是立即执行!

import threading
 time

print("主线程任务开始处理")


def task(th_name):
    子线程任务开始处理,参数:{0}.format(th_name))
    time.sleep(3)  # <-- 这里睡眠了三秒,可以看见主线程继续往下走了
    子线程任务处理完毕if __name__ == '__main__':
    
     ==== 实例化出Thread类并添加子线程任务以及参数 ====

    t1 = threading.Thread(target=task,args=(线程[1]",))   <-- 参数必须添加逗号。因为是args所以会打散,如果不加逗号则不能进行打散会抛出异常
    t1.start()   等待CPU调度..请注意这里不是立即执行
    
    主线程任务处理完毕)

 ==== 执行结果 ====
    
"""
主线程任务开始处理
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
主线程任务处理完毕
子线程任务处理完毕
"""

  我们可以看见,在进行time.sleep()的时候线程做了一次切换,这是因为该方法是属于IO操作,所以GIL锁将执行权限丢给了主线程。还有一点要注意的就是主线程任务处理完毕后不会立马结束掉,而是等子线程任务处理完毕后才会真正将主线程连同子线程一起kill掉。

  图示:

image-20200701030622391

自定义类继承Therad并覆写run方法

  这种方法并不常见,但是还是要举例说出来。我们可以看到第一种方法是实例化出了Therad类,并且执行了其start()方法,然后子线程就可以被调度了,其实在内部是通过start()方法调用了Therad类下的run()方法的。

  run():代表线程活动的方法。

  你可以在子类型里重载这个方法。 标准的 run() 方法会对作为 target 参数传递给该对象构造器的可调用对象(如果存在)发起调用,并附带从 argskwargs 参数分别获取的位置和关键字参数。

  那么我们就可以自定义一个类并继承Therad类,再覆写run()方法

class Threading(threading.Thread):
    自定义类"""


    def __init__(self,th_name):
        self.th_name = th_name
        super(Threading,self).()

     run(self):
        .format(self.th_name))
        time.sleep(3)   <-- 这里睡眠了三秒,可以看见主线程继续往下走了
        :
    
    t1 = Threading()
    t1.start()  """

  注意现在依然是主线程任务处理完毕后现在是不会立马结束掉的,而是等子线程任务处理完毕后才会真正将主线程kill掉。其实原则上这两种创建线程的方式都一模一样。

源码浅析-选读

  这个源码浅析非常浅,主要是来看一下基于实例化Therad类创建子线程内部是如何做的。

  那么我们看一下其Thread类的源码,:

class threading.Thread(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={},***,daemon=None)

  调用这个构造函数时,必需带有关键字参数。参数如下:

  group 应该为 None;为了日后扩展 ThreadGroup 类实现而保留。

  target 是用于 run() 方法调用的可调用对象。默认是 None,表示不需要调用任何方法。

  name 是线程名称。默认情况下,由 "Thread-N" 格式构成一个唯一的名称,其中 N 是小的十进制数。

  args 是用于调用目标函数的参数元组。默认是 ()

  kwargs 是用于调用目标函数的关键字参数字典。默认是 {}

  如果不是 Nonedaemon 参数将显式地设置该线程是否为守护模式。 如果是 None (默认值),线程将继承当前线程的守护模式属性。

  如果子类型重载了构造函数,它一定要确保在做任何事前,先发起调用基类构造器(Thread.__init__())。

 Thread:

    注释被我删掉了"""
    
    _initialized = False   这是一个状态位,来表示该线程是否被被初始化过
__init__(self,group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs=None,*,daemon=None):
                 
        """             
      
        assert group is None,group argument must be None for now" 如果不是 None,daemon参数将显式地设置该线程是否为守护模式。 如果是 None (默认值),线程将继承当前线程的守护模式属性。
        if kwargs is None:
            kwargs = {}   kwargs 是用于调用目标函数的关键字参数字典。默认是 {}。
        self._target = target   对于第一种调用方式来说,它就是我们的task函数。
        self._name = str(name or _newname())   线程名
        self._args = args   _args是用于调用目标函数的参数元组。默认是 ()。
        self._kwargs = kwargs 
        if daemon is not None:  判断其是否为守护线程
            self._daemonic = daemon
        else:
            self._daemonic = current_thread().daemon
        self._ident = None  这个是线程的编号
        if _HAVE_THREAD_NATIVE_ID:   判断是否具有本地ID
            self._native_id = None
        self._tstate_lock = None   锁定的状态
        self._started = Event()  开始
        self._is_stopped = False  状态位,是否停止
        self._initialized = True   将初始化状态为改为True
         Copy of sys.stderr used by self._invoke_excepthook()
        self._stderr = _sys.stderr
        self._invoke_excepthook = _make_invoke_excepthook()
         For debugging and _after_fork()
        _dangling.add(self)
Thread类的__init__方法

  我们可以看见其__init__方法大多都是做了一些初始化的东西。下面我们来看run()方法,它才是离我们最近的一个方法。

 run(self):

    """
    
    try:
        if self._target:   简单吧,这个方法,就是判断你有没有传入一个函数。即我们定义的task
            self._target(*self._args,**self._kwargs)   有的话就立即执行,我们传入的name其实就放在了_args中。这里将它打散出来了,所以我们的task函数中的第一个参数name能收到。
    finally Avoid a refcycle if the thread is running a function with
         an argument that has a member that points to the thread.
        del self._target,self._args,self._kwargs   不管处不出错,都会清理他们。当然,如果有则是执行完成后清理
TCPServer中的run()方法

  好了,其实看到这里就行了。其实我们自定义类的传参也可以不用覆写__init__再去调用父类方法初始化进行传参,我们完全以另一种方式,但是我个人不太推荐。

主线程任务开始运行"""

    print(self._args)   ('线程[1]',)
        print(self._kwargs)   {}

        .format(self._args[0]))
        time.sleep(3)  子线程任务运行完毕)



:
    
    t1 = Threading(args=(,))
    t1.start()   等待CPU调度..请注意这里不是立即执行
    
    
    
主线程任务开始处理
('线程[1]',)
主线程任务处理完毕
{}
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
子线程任务处理完毕
"""
自定义类继承Therad并覆写run方法的其他方式参数传入

threading模块方法大全

thrading模块方法大全
方法/属性名称 功能描述
threading.active_count() 查看当前进程下一共存活了多少个线程的数量,返回的是一个int值。
threading.current_thread() 获取当前线程对象。
threading.currentThread() 同上
threading.excepthook(args,/) 处理由 Thread.run() 引发的未捕获异常。
threading.get_ident() 返回当前线程对象的编号。
threading.get_native_id() 返回当前线程对象的编号。和threading.get_ident()相同。
threading.enumerate() 查看当前进程存活了的所有线程对象,以列表形式返回。
threading.main_thread() 返回主线程对象。
threading.settrace(func) 不太清楚..好像是测试用的。
threading.stack_size([size]) 返回创建线程时使用的堆栈大小。
threading.TIMEOUT_MAX 规定一个全局的所有阻塞函数的最大时间。

线程对象方法大全

线程对象方法大全(即Thread类的实例对象) ?
方法/属性名称 功能描述
start() 启动线程,该方法不会立即执行,而是告诉CPU自己准备好了,可以随时调度,而非立即启动。
run() 一般是自定义类继承Thread并覆写的方法,即线程的详细任务逻辑。
join(timeout=None) 主线程默认会等待子线程运行结束后再继续执行,timeout为等待的秒数,如不设置该参数则一直等待。
name 可以通过 = 给该线程设置一个通俗的名字。如直接使用该属性则返回该线程的默认名字。
getName() 获取该线程的名字。
setName() 设置该线程的名字。
ident 获取线程的编号。
native_id 获取线程的编号,和ident相同。
is_alive() 查看线程是否存活,返回布尔值。
isAlive( ) 同上,但是不推荐使用这种方法。
daemon 查看线程是否为一个守护线程,返回布尔值。默认为False
isDaemon() 查看线程是否为一个守护线程,返回布尔值。默认为False
setDaemon()

设置一个线程为守护线程,参数如果为True则表示该线程被设置为守护线程,默认为False

当主线程运行完毕之后设置为守护线程的子线程便立即结束执行...

常用方法示例

  由于方法太多了,所以这里就只例举一些非常常用的。

守护线程setDaemon()

  setDaemon() :设置一个线程为守护线程,参数如果为True则表示该线程被设置为守护线程,默认为False。当主线程运行完毕之后设置为守护线程的子线程便立即结束执行...

  我们对比上面的图,现在子线程是没有设置为守护线程的:

image-20200701030701850

  当他设置为守护线程之后会是这样的:

image-20200701031136387

  代码如下:

.format(th_name))
    time.sleep(3)
    :
    
    t1 = threading.Thread(target=task,))
    
    t1.setDaemon(True)   <-- 设置线程对象t1为守护线程,注意这一步一定要放在start之前。
    
    t1.start()  """

线程阻塞join()

  join(timeout=None):主线程默认会等待子线程运行结束后再继续执行,timeout为等待的秒数,如不设置该参数则一直等待。

  图示如下:(未设置超时时间)

image-20200701032331066

  代码如下:

:

    t1 = threading.Thread(target=task,))

    t1.start()    等待CPU调度..请注意这里不是立即执行

    t1.join()   <--- 放在start()下面,死等

     ==== 执行结果 ====

"""

  图示如下:(设置超时时间)

image-20200701032942587

  代码如下:


    t1.join(2)   <--- 放在start()下面,等2秒后主线程继续执行

    """

注意,join()方法可以多次设置!

join()与setDaemon(True)共存

  如果同时设置setDaemon(True)join()方法会怎么样呢?有两种情况:

    1.join()方法没有设置timeout(没有设置即表示死等)或者timeout的时间比子线程作业时间要长,这代表子线程会死在主线程之前,setDaemon(True)也就没有了意义,即失效了。

    2.join()设置了timeout并且timeout的时间比子线程作业时间要短,这代表主线程会死在子线程之前,setDaemon(True)生效,子线程会跟着主线程一起死亡。

 ==== 情况一 ====

 <--- 放在start()上面,主线程运行完后会立即终止子线程的运行。但是由于有join(),故不生效。

    t1.start()  """
情况一

 ==== 情况二 ====

"""
情况二

设置与获取线程名

  我们来看一下如何设置与获取线程名。

  threading.current_thread() :获取当前线程对象。

  getName() :获取该线程的名字。

  setName() :设置该线程的名字。

  name :可以通过 = 给该线程设置一个通俗的名字。如直接使用该属性则返回该线程的默认名字。

.format(th_name))
    obj  =  threading.current_thread()   获取当前线程对象
    获取当前的线程名:{0}.format(obj.getName()))
    开始设置线程名)
    obj.setName(yyy获取修改后的线程名:{0}.format(obj.getName()))
    time.sleep(3)  :
     ==== 第一步:实例化出Thread类并添加子线程任务以及参数 ====
    t1 = threading.Thread(target=task,),name=xxx")   可以在这里设置,如果不设置则为默认格式:Thread-1 数字是按照线程个数来定的
    t1.start()   等待CPU调度..请注意这里不是立即执行

    主线程名: 直接使用属性 name
    """

多线程的应用场景

  由于GIL锁的存在,Python中对于I/O操作来说可以使用多线程编程,如果是计算密集型的操作则不应该使用多线程进行处理,因为没有I/O操作就不能通过I/O切换来执行其他线程,故对于计算密集型的操作来说多线程没有什么优势。甚至还可能比普通串行还慢(因为涉及到线程切换,虽然是毫秒级别,但是计算的数值越大这个切换也就越密集,GIL锁是100个CPU指令切换一次的)

  注意:我们是在Python2版本下进行此次测试,Python3版本确实相差不大,但是,从本质上来说依然是这样的。

 time

num = 0
 add():
    global num
    for i in range(10000000):  一千万次
        num += 1

 sub():
    in range(10000000):   一千万次
        num -= 1

:
    start_time = time.time()

    add()
    sub()

    end_time = time.time()
    执行时间: start_time)
    
 ==== 执行结果 ==== 三次采集


大约在 1.3 - 1.4 秒
"""
计算密集型程序的普通串行运行时间

 coding:utf-8

 time.time()

    t1 = threading.Thread(target=add,)
    t2 = threading.Thread(target=sub,)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

    end_time =print(u start_time)


大约 4 - 5 秒
"""
计算密集型程序的多线程并发运行时间

补充:Timer线程延迟启动

 threading

 task():
    print(threading.current_thread().getName(),end=""启动了...:
    t1 = threading.Timer(3 线程任务三秒后准备就绪,可以被CPU调度执行。
    t2.start()
    

Thread-1启动了...
Thread-2启动了...
"""
Timer线程延迟启动

(编辑:李大同)

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