Python多线程编程,线程锁 多线程

  • 什么是线程?

    1. 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。
    2. 线程又被称为轻量级进程
  • 线程的特征

    1. 线程是计算机多核分配的最小单位
    2. 一个进程可以包含多个线程
    3. 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
    4. 线程的创建删除消耗的资源都远远比进程小
    5. 多个线程之间执行互不干扰
    6. 线程也有自己的特有属性,比如指令集ID

threading 模块创建线程

  • t=threading.Thread()

    • 功能:创建线程对象

    • 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
  • 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

      • t.daemon = True

      • t.setDaemon(Ture)

         
  •  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 '''
  • 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

  • event

  • 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

  • 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!!!

  • 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

  • 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

  • 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
作者:Banl
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个性签名:青春用来挥霍,白头不知所措!

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