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Python3多线程基础知识点

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,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。每个独立的线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。

线程可以分为:

  • 内核线程:由操作系统内核创建和撤销。
  • 用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。

Python3 线程中常用的两个模块为:

  • _thread
  • threading(推荐使用)

thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性,Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。

开始学习Python线程

Python中使用线程有两种方式:函数或者用类来包装线程对象。

函数式:调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

参数说明:

  • function - 线程函数。
  • args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
  • kwargs - 可选参数。

实例:

#!/usr/bin/python3

import _thread
import time

# 为线程定义一个函数
def print_time( threadName, delay):
 count = 0
 while count < 5:
  time.sleep(delay)
  count += 1
  print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))

# 创建两个线程
try:
 _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
 _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
 print ("Error: 无法启动线程")

while 1:
 pass

执行以上程序输出结果如下:

Thread-1: Wed Apr 6 11:36:31 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:36:33 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:36:33 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:36:35 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:36:37 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:36:37 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:36:39 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:36:41 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:36:45 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:36:49 2016

执行以上程后可以按下 ctrl-c to 退出。

线程模块

Python3 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,它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。
threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外,还提供的其他方法:

  • 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。

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。

使用 threading 模块创建线程

我们可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类,并实例化后调用 start() 方法启动新线程,即它调用了线程的 run() 方法:

#!/usr/bin/python3

import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
 def __init__(self, threadID, name, counter):
  threading.Thread.__init__(self)
  self.threadID = threadID
  self.name = name
  self.counter = counter
 def run(self):
  print ("开始线程:" + self.name)
  print_time(self.name, self.counter, 5)
  print ("退出线程:" + self.name)

def print_time(threadName, delay, counter):
 while counter:
  if exitFlag:
   threadName.exit()
  time.sleep(delay)
  print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
  counter -= 1

# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print ("退出主线程")

以上程序执行结果如下;

开始线程:Thread-1
开始线程:Thread-2
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:46 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:47 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:47 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:48 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:49 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:49 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:50 2016
退出线程:Thread-1
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:51 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:53 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:55 2016
退出线程:Thread-2
退出主线程

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。

实例:

#!/usr/bin/python3

import threading
import time

class myThread (threading.Thread):
 def __init__(self, threadID, name, counter):
  threading.Thread.__init__(self)
  self.threadID = threadID
  self.name = name
  self.counter = counter
 def run(self):
  print ("开启线程: " + self.name)
  # 获取锁,用于线程同步
  threadLock.acquire()
  print_time(self.name, self.counter, 3)
  # 释放锁,开启下一个线程
  threadLock.release()

def print_time(threadName, delay, counter):
 while counter:
  time.sleep(delay)
  print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
  counter -= 1

threadLock = threading.Lock()
threads = []

# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()

# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

# 等待所有线程完成
for t in threads:
 t.join()
print ("退出主线程")

执行以上程序,输出结果为:

开启线程: Thread-1
开启线程: Thread-2
Thread-1: Wed Apr 6 11:52:57 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:52:58 2016
Thread-1: Wed Apr 6 11:52:59 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:53:01 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:53:03 2016
Thread-2: Wed Apr 6 11:53:05 2016
退出主线程

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

实例:

#!/usr/bin/python3

import queue
import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
 def __init__(self, threadID, name, q):
  threading.Thread.__init__(self)
  self.threadID = threadID
  self.name = name
  self.q = q
 def run(self):
  print ("开启线程:" + self.name)
  process_data(self.name, self.q)
  print ("退出线程:" + self.name)

def process_data(threadName, q):
 while not exitFlag:
  queueLock.acquire()
  if not workQueue.empty():
   data = q.get()
   queueLock.release()
   print ("%s processing %s" % (threadName, data))
  else:
   queueLock.release()
  time.sleep(1)

threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1

# 创建新线程
for tName in threadList:
 thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
 thread.start()
 threads.append(thread)
 threadID += 1

# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
 workQueue.put(word)
queueLock.release()

# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
 pass

# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1

# 等待所有线程完成
for t in threads:
 t.join()
print ("退出主线程")

以上程序执行结果:

开启线程:Thread-1
开启线程:Thread-2
开启线程:Thread-3
Thread-3 processing One
Thread-1 processing Two
Thread-2 processing Three
Thread-3 processing Four
Thread-1 processing Five
退出线程:Thread-3
退出线程:Thread-2
退出线程:Thread-1
退出主线程