python多线程菜鸟教程,python的多进程和多线程

　　这篇文章带给你一些关于python的知识，包括关于多线程的知识。多线程类似于同时执行几个不同的程序，它有很多优点。下面就来看看吧，希望对你有帮助。

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　　00-1010多线程类似于同时执行多个不同的程序。多线程具有以下优势：

　　使用线程可以将程序中占用很长时间的任务放到后台处理。用户界面可以更有吸引力。例如，当用户单击一个按钮来触发某些事件的处理时，可以弹出一个进度条来显示处理进度。可以加快程序的运行速度。线程在一些等待任务的实现上更有用，比如用户输入、文件读写、网络数据收发等。在这种情况下，我们可以释放一些宝贵的资源如内存占用等等。在执行过程中，线程不同于进程。每个独立的线程都有一个程序运行的入口、一个顺序执行序列和一个程序出口。但是线程不能独立执行，所以必须由应用程序提供的多个线程来控制。

　　每个线程都有自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文。这个上下文反映了上一次线程的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。线程总是在进程的上下文中运行。这些地址用于标记拥有该线程的进程的地址空间中的内存。

　　线程可以被抢占(中断)。

　　当其他线程正在运行时，线程可以暂停(也称为睡眠)——这是线程的特权。

　　线程可以分为：

　　内核：由操作系统的内核创建和撤销。用户线程：在没有内核支持的用户程序中实现的线程。3 python 3线程中两个常用的模块是：

　　_threadthreading(推荐)线程模块已被放弃。用户可以使用线程模块来代替。因此，Python3中不能再使用“线程”模块。为了兼容，Python3将thread重命名为“_thread”。

　　00-1010在Python中有两种使用线程的方法：函数或者用类包装线程对象。

　　函数：调用_thread模块中的start _ new _thread()函数，生成一个新线程。语法如下：

　　_ thread . start _ new _ thread(function，args [，kwargs])参数描述3360

　　函数-线程函数。args-传递给线程函数的参数。它必须是元组类型。kwargs-可选参数。示例：

　　#!/usr/bin/python3

　　导入线程

　　导入时间

　　#为线程定义一个函数

　　def print_time(线程名，延迟):

　　计数=0

　　当计数5:时

　　time.sleep(延迟)

　　计数=1

　　打印( %s: %s % (threadName，time.ctime(time.time()))

　　#创建两个线程

　　尝试：

　　_ Thread . start _ new _ Thread(print _ time，( Thread-1 ，2，) )

　　_ Thread . start _ new _ Thread(print _ time，( Thread-2 ，4，) )

　　例外：

　　打印(“错误：无法启动线程”)

　　而1:

　　Pass执行上面的程序，输出结果如下：

　　00-1010 Python 3通过两个标准库提供对线程的支持_thread和threading。

　　_thread提供了低级的原始线程和一个简单的锁。与线程模块相比，其功能仍然有限。除了_thread模块中的所有方法，线程模块还提供了其他方法：threading.currentThread():返回当前线程变量。threading.enumerate():

　　返回包含正在运行的线程的列表。运行是指开始后结束前的线程，不包括开始前和结束后的线程。threading.activeCount():

　　返回正在运行的线程数，其结果与len(threading.enumerate())相同。

　　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：

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：

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：

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使用 threading 模块创建线程

线程同步

线程优先级队列（Queue）

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