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