大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
前言
①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。(在用户等待程序响应结束的同时,后台同时在执行释放内存占用的任务)
②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。
③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。
④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。
⑤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。
⑥python3 线程中常用的两个模块为:
- _thread
- threading (推荐使用)
【注意】
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
线程和进程
进程和线程简单举例:
①进程:对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程.
②线程:有些进程还不止同时干一件事,比如Word,它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部,要同时干多件事,就需要同时运行多个《子任务》,我们把进程内的这些《子任务》称为线程(Thread)。
线程与进程的区别:
①简而言之,一个程序至少有一个进程;一个进程至少有一个线程。
②进程就是一个应用程序在处理机上的一次执行过程,它是一个动态的概念,而线程是进程中的一部分,进程包含多个线程在运行。
③多线程可以共享全局变量,多进程不能。多线程中,所有子线程的进程号相同;多进程中,不同的子进程进程号不同。
怎样理解线程:
线程可以是一个python程序,也可以是python文件里的一个函数。如果python程序或者函数开始执行了,你也可以说线程开始执行了。
并行和并发:
并行处理:是计算机系统中能同时执行两个或更多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。
【①同个CPU,同一时间,执行多个线程;②多个CPU,同一时间,执行多个进程(进程与CPU一一对应)】
并发处理:指一个时间段内有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机(CPU)上运行,但是任意一个时刻点上只有一个程序在处理机(CPU)上运行。
【同个cpu,同一时间间隔(时间窗),执行多个线程】
总结:
python的多线程原理是并发
python多线程:在python中,同个CPU里同一时间点只能运行一个线程;为了数据安全,引入全局解释锁(GIL),相当于一张通行证;没有GIL的线程不进入CPU运行。
python多线程原理:一个程序运行,其他的程序不运行;当运行的线程需要等待的时候(如网络,IO等),该线程被挂起【通行证(GIL)被拿走】等待,其他线程竞争GIL;先拿到的GIL的线程先运行。
【挂起、竞争GIL的操作是由系统调度,不需要我们管;当线程挂起、竞争、另一个线程开始执行,这个过程会消耗一点时间,称为切换时间】
【若切换时间<等待时间,则多线程提高了效率;若切换时间与等待时间差不多,就没有什么必要使用python多线程了】
同步与异步
同步:指一个进程在执行某个请求的时候,若该请求需要一段时间才能返回信息,那么这个进程将会一直等待下去,直到收到返回信息才继续执行下去。
异步:指进程不需要一直等待下去,而是继续执行下面的操作,不管其他进程的状态,当有消息返回时系统会通知进程进行处理,这样可以提高执行效率。
主进程与子进程:
Threading.Thread封装的函数 == 子进程 ; 其他部分 == 主进程
子线程其实就是并发(同一时间段内执行多个操作)的任务;
这些任务一般都会写进一个函数func或者类里面,然后两步走,如下代码示例:
thread = Threading.Thread(target=函数func, args=(参数1,参数2)) #用Thread类包(封装)起来
thread.start() #start之后就开始跑了
setDaemon(Ture) :设置子进程为守护进程 == 主进程关闭,子进程随即关闭【当你觉得一些线程不重要的时候,可以设置守护线程。】
Join() :设置阻塞 == 该子进程执行完才能执行主线程【当一些任务要先于另一些任务完成的时候,可以用】
对于非守护线程,就算主线程执行完了,也要等非守护进程完成才能退出
单线程:
在好些年前的MS-DOS时代,操作系统处理问题都是单任务的。比如我想做听音乐和看电影两件事儿,那么一定要先排一下顺序。
from time import ctime,sleep def music(): for i in range(2): print "I was listening to music. %s" %ctime() sleep(1) def movie(): for i in range(2): print "I was at the movies! %s" %ctime() sleep(5) if __name__ == '__main__': music() movie() print "all over %s" %ctime()
我们先听了一首音乐,通过for循环来控制音乐的播放了两次,每首音乐播放需要1秒钟,sleep()来控制音乐播放的时长。接着我们又看了一场电影。
每一场电影需要5秒钟,因为太好看了,所以我也通过for循环看两遍。在整个休闲娱乐活动结束后,我通过 print “all over %s“ %ctime() 看了一下当前时间,差不多该睡觉了。
运行结果:
>>=========================== RESTART ================================ >>> I was listening to music. Thu Apr 17 10:47:08 2014 I was listening to music. Thu Apr 17 10:47:09 2014 I was at the movies! Thu Apr 17 10:47:10 2014 I was at the movies! Thu Apr 17 10:47:15 2014 all over Thu Apr 17 10:47:20 2014
其实,music()函数和move()函数更应该被看作是音乐和视频播放器,至于要播放什么歌曲和视频应该由我们使用时决定。
所以对上述代码进行适当改造:
#coding=utf-8 import threading from time import ctime,sleep def music(func): for i in range(2): print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime()) sleep(1) def move(func): for i in range(2): print "I was at the %s! %s" %(func,ctime()) sleep(5) if __name__ == '__main__': music(u'爱情买卖') move(u'阿凡达') print "all over %s" %ctime()
运行结果:
>>> ======================== RESTART ================================ >>> I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 11:48:59 2014 I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 11:49:00 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 11:49:01 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 11:49:06 2014 all over Thu Apr 17 11:49:11 2014
多线程1:
Python中使用线程有两种方式:函数或者用类来包装线程对象。
1、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,必须是个tuple类型。
- kwargs – 可选参数。
实例:
# -*- encoding:utf-8 -*- 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
运行结果:执行以上程后可以按下 ctrl-c 退出。
threading 线程模块
①Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。
②_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。
③ 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列表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 线程模块创建线程
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threading线程模块中的Thread类中的 start() 方法:
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")
运行结果:
线程同步
①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。
②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:
③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。
④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:
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")
运行结果:
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:
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")
运行结果:
多线程2
科技在发展,时代在进步,我们的CPU也越来越快,CPU抱怨,P大点事儿占了我一定的时间,其实我同时干多个活都没问题的;于是,操作系统就进入了多任务时代。我们听着音乐吃着火锅的不在是梦想。
继续对上面的例子进行改造,引入threadring来同时播放音乐和视频:
#coding=utf-8 import threading from time import ctime,sleep def music(func): for i in range(2): print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime()) sleep(1) def move(func): for i in range(2): print "I was at the %s! %s" %(func,ctime()) sleep(5) threads = [] t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',)) threads.append(t1) t2 = threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',)) threads.append(t2) if __name__ == '__main__': for t in threads: t.setDaemon(True) t.start() print "all over %s" %ctime()
运行结果:
>>> ========================= RESTART ================================
>>>
I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 12:51:45 2014
I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 12:51:45 2014
all over Thu Apr 17 12:51:45 2014
从执行结果来看,子线程(muisc() 、movie() )和主线程(print “all over %s” %ctime())都是同一时间启动,但由于主线程执行完结束,所以导致子线程也终止。
继续调整程序:
... if __name__ == '__main__': for t in threads: t.setDaemon(True) t.start() for t in threads: t.join() print "all over %s" %ctime()
我们只对上面的程序加了个join()方法,用于等待线程终止。
join()的作用是,在子线程完成运行之前,这个子线程的父线程将一直被阻塞。
注意: join()方法的位置是在for循环外的,也就是说必须等待for循环里的两个进程都结束后,才去执行主进程。
运行结果:
>>> ========================= RESTART ================================ >>> I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:04:11 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:04:11 2014 I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:04:12 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:04:16 2014 all over Thu Apr 17 13:04:21 2014
从执行结果可看到,music() 和movie() 是同时启动的。
开始时间4分11秒,直到调用主进程为4分22秒,总耗时为10秒。从单线程时减少了2秒,我们可以把music的sleep()的时间调整为4秒。
... def music(func): for i in range(2): print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime()) sleep(4) ...
执行结果:
>>> ====================== RESTART ================================ >>> I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:11:27 2014I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:11:27 2014 I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:11:31 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:11:32 2014 all over Thu Apr 17 13:11:37 2014
子线程启动11分27秒,主线程运行11分37秒。
虽然music每首歌曲从1秒延长到了4 ,但通多程线的方式运行脚本,总的时间没变化。
详细解释:
import threading #首先导入threading 模块,这是使用多线程的前提。 threads = [] t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',)) #创建了threads数组,创建线程t1,使用threading.Thread()方法,在这个方法中调用music方法target=music,args方法对music进行传参。 把创建好的线程t1装到threads数组中。 threads.append(t1) #接着以同样的方式创建线程t2,并把t2也装到threads数组。 t2 = threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',)) threads.append(t2) #最后通过for循环遍历数组。(数组被装载了t1和t2两个线程) for t in threads: t.setDaemon(True) t.start() #setDaemon(True)将线程声明为守护线程,必须在start() 方法调用之前设置,如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。子线程启动后,父线程也继续执行下去,当父线程执行完最后一条语句print "all over %s" %ctime()后,没有等待子线程,直接就退出了,同时子线程也一同结束。 setDaemon() #开始线程活动。 start()
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