Python学习 :多线程
2019-04-11 10:32:36来源:博客园 阅读 ()
多线程
什么是线程?
- 能独立运行的基本单位——线程(Threads)。
- 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。
- 一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。
- 就好比生产的工厂,一个车间的工作过程是一个进程,车间中的一条条流水线工作的过程是不同的线程。
下面的图片就是线程与进程之间的关系
注意:进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位.
每一个进程中至少有一个线程。
线程与进程的区别可以归纳为以下4点:
1)地址空间和其它资源(如打开文件):进程间的地址空间相互独立,同一进程的各线程间共享进程的地址空间。某进程内的线程在其它进程不可见
2)通信:进程间通信IPC,线程间可以直接读写进程数据段(如全局变量)来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助,以保证数据的一致性
3)调度和切换:线程上下文切换比进程上下文切换要快得多
4)在多线程操作系统中,进程不是一个可执行的实体
创建多线程简例
import time import threading def foo(n): print('线程%s'%n) time.sleep(3) print('线程%s结束' % n) def bar(n): print('线程%s' % n) time.sleep(2) print('线程%s结束' % n) begin = time.time() print('------------主线程------------') # 创建线程对象 t1 = threading.Thread(target = foo,args = (1,)) t2 = threading.Thread(target = bar,args = (2,)) # 通过 os 调度来抢占 cpu资源 t1.start() t2.start() # 线程不结束就不会继续向下进行 t1.join() t2.join() end = time.time() print(end-begin)
join()方法
- join()方法会使线程在join处进行阻塞,倘若线程没完成就不会继续向下运行
import time import threading from time import ctime,sleep def music(func): for i in range(2): print ("Begin listening to %s. %s" %(func,ctime())) sleep(4) print("----------end listening %s----------"%ctime()) def moive(func): for i in range(2): print ("Begin watching at the %s! %s" %(func,ctime())) sleep(5) print('----------end watching %s----------'%ctime()) threads = [] t1 = threading.Thread(target=music,args=('晴天',)) threads.append(t1) t2 = threading.Thread(target=moive,args=('肖申克的救赎',)) threads.append(t2) if __name__ == '__main__': start = time.time() for t in threads: t.start() #t.join() # t 先取的值为 t1 ,t1不结束就不会继续向下走,此时相当于串行 #t1.join() # 与 t.join() 效果一致 t.join() # 在python中不会报错,此时取值为 t2 #t2.join() # 在 t2 运行完成后,才会完成后续代码 print ("all over %s" %ctime()) end = time.time() print(end - start)
守护线程 Daemon
- 守护线程setDaemon(True),必须在start() 方法调用之前设置,否则将会报错
- 如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。这个方法基本和join是相反的。
- 主线程一旦结束,子线程也同时结束
- 当主线程完成时不需要某个子线程完全运行完就要退出程序,那么就可以将这个子线程设置为守护线程,
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, num): threading.Thread.__init__(self) self.num = num def run(self): # 定义每个线程要运行的函数 print("running on number:%s" % self.num) time.sleep(10) if __name__ == '__main__': begin = time.time() t1 = MyThread(1) t2 = MyThread(2) threads = [t1, t2] for t in threads: t.setDaemon(True) t.start() print('进程结束!') end = time.time() print(end-begin)
队列 queue
- queue类的方法
创建一个“队列”对象 import Queue q = Queue.Queue(maxsize = 10) Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。 将一个值放入队列中 q.put(10) 调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数,第一个item为必需的,为插入项目的值;第二个block为可选参数,默认为 1。如果队列当前为空且block为1,put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0,put方法将引发Full异常。 将一个值从队列中取出 q.get() 调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block,默认为True。如果队列为空且block为True,get()就使调用线程暂停,直至有项目可用。如果队列为空且block为False,队列将引发Empty异常。 Python Queue模块有三种队列及构造函数: 1、Python Queue模块的FIFO队列先进先出。 class queue.Queue(maxsize) 2、LIFO类似于堆,即先进后出。 class queue.LifoQueue(maxsize) 3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。 class queue.PriorityQueue(maxsize) 此包中的常用方法(q = Queue.Queue()): q.qsize() 返回队列的大小 q.empty() 如果队列为空,返回True,反之False q.full() 如果队列满了,返回True,反之False q.full 与 maxsize 大小对应 q.get([block[, timeout]]) 获取队列,timeout等待时间 q.get_nowait() 相当q.get(False) 非阻塞 q.put(item) 写入队列,timeout等待时间 q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False) q.task_done() 在完成一项工作之后,q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号 q.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作
队列的简例
import threading,queue from time import sleep from random import randint class Production(threading.Thread): def run(self): while True: r = randint(0,100) q.put(r) print("生产出来%s号包子"%r) sleep(1) class Proces(threading.Thread): def run(self): while True: re = q.get() print("吃掉%s号包子"%re) if __name__=="__main__": q = queue.Queue(10) threads = [Production(),Production(),Production(),Proces()] for t in threads: t.start()
原文链接:https://www.cnblogs.com/ArticleYeung/p/10657958.html
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