python之多线程

python之多线程声明:示例来源《python核心编程》前言单线程处理多个外部输入源的任务只能使用I/O多路复用,如:select,poll,epoll。特别值得注意的是:由于一个串行程序需要从每个I/O终端

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

声明:示例来源《python核心编程》

前言

  单线程处理多个外部输入源的任务只能使用I/O多路复用,如:select,poll,epoll。

  特别值得注意的是:由于一个串行程序需要从每个 I/O 终端通道来检查用户的输入,程序在读取 I/O 终端通道时不能阻塞,因为用户输入的到达时间是不确定的,并且阻塞会妨碍其他 I/O 通道的处理。

  select,poll,epoll本质上都是同步I/O,因为他们都需要在读写事件就绪后自己负责进行读写,也就是说这个读写过程是阻塞的,而异步I/O则无需自己负责进行读写,异步I/O的实现只负责把数据从内核拷贝到用户空间。

为此就引出了我们的主体多线程,多线程的特点:

  1. 本质上是异步的
  2. 需要多个并发活动
  3. 每个活动的处理顺序可能是不确定的,或者说是随机的、不可预测的。

什么是进程?
进程就是一个执行中的程序。每个进程都拥有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据。操作系统管理其上所有进程的执行,并为这些进程合理地分配时间。进程也可以通过派生( fork 或 spawn)新的进程来执行其他任务,不过因为每个新进程也都拥有自己的内存和数据栈等,所以只能采用进程间通信( IPC)的方式共享信息。

什么是线程?
线程(有时候称为轻量级进程)与进程类似,不过它们是在同一个进程下执行的,并共享相同的上下文。可以将它们认为是在一个主进程或“主线程”中并行运行的一些“迷你进程”。

python中的多线程实现

threading模块中的对象列表

<span role="heading" aria-level="2">python之多线程

ps:我们通过python实现多线程编程,主要用到的是threading.Thread对象

Thread对象常用属性和方法

<span role="heading" aria-level="2">python之多线程

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多线程示例

context: python2.7.13

python通过Thread对象创建一个多线程实例,主要有3种方式:

  1. 创建 Thread 的实例,传给它一个函数。
  2. 创建 Thread 的实例,传给它一个可调用的类实例。
  3. 派生 Thread 的子类,并创建子类的实例。

ps:我们通常会选择第一个或第三个方案。当你需要一个更加符合面向对象的接口时,会选择后者。所以,建议使用第三种方案,它是最适合你的应用和未来扩展的方法

示例1:创建 Thread 的实例,传给它一个函数。

 1 #!/usr/bin/env python
 2 #-*- coding:utf-8 -*-
 3 import threading
 4 from time import sleep,ctime
 5 
 6 loops = [4,2]
 7 
 8 def loop(nloop,nsec):
 9     print "start loop",nloop,"at:",ctime()
10     sleep(nsec)
11     print "loop",nloop,'done at:',ctime()
12 
13 def main():
14     print "Starting at:",ctime()
15     threads = []
16     nloops = range(len(loops))
17     #完成所有线程分配,并不立即开始执行
18     for i in nloops:
19         t = threading.Thread(target=loop,args=(i,loops[i]))
20         threads.append(t)
21     #开始调用start方法,同时开始所有线程
22     for i in nloops:
23         threads[i].start()
24     #join方法:主线程等待所有子线程执行完成,再执行主线程接下来的操作。
25     for i in nloops:
26         threads[i].join()
27 
28     print "All done at:",ctime()
29 if __name__=="__main__":
30     main()
<span role="heading" aria-level="2">python之多线程
<span role="heading" aria-level="2">python之多线程

Starting at: Sun Jun 18 10:00:49 2017
start loop 0 at: Sun Jun 18 10:00:49 2017
start loop 1 at: Sun Jun 18 10:00:49 2017
loop 1 done at: Sun Jun 18 10:00:51 2017
loop 0 done at: Sun Jun 18 10:00:53 2017
All done at: Sun Jun 18 10:00:53 2017

Process finished with exit code 0

resault

示例2:创建 Thread 的实例,传给它一个可调用的类实例

<span role="heading" aria-level="2">python之多线程
<span role="heading" aria-level="2">python之多线程

#!/usr/bin/env python
#-*- encoding:utf-8 -*-
import threading
from time import sleep,ctime

loops = [4,2]
class ThreadFunc(object):
    def __init__(self,func,args,name=""):
        self.name = name
        self.func = func
        self.args = args
    #使类具有函数行为,就像函数的代理(proxy)
    def __call__(self):
        self.func(*self.args)

def loop(nloop,nsec):
    print "start loop",nloop,"at:",ctime()
    sleep(nsec)
    print "loop",nloop,'done at:',ctime()

def main():
    print "Starting at:",ctime()
    threads = []
    nloops = range(len(loops))
    #完成所有线程分配,并不立即开始执行
    for i in nloops:
        t = threading.Thread(target=ThreadFunc(loop,(i,loops[i]),loop.__name__))
        threads.append(t)
    #开始调用start方法,同时开始所有线程
    for i in nloops:
        threads[i].start()
    #join方法等待子线程执行完成,再执行主线程接下来的操作。
    for i in nloops:
        threads[i].join()

    print "All done at:",ctime()
if __name__=="__main__":
    main()

传入类实例

<span role="heading" aria-level="2">python之多线程
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Starting at: Sun Jun 18 10:03:52 2017
start loop 0 at: Sun Jun 18 10:03:52 2017
start loop 1 at: Sun Jun 18 10:03:52 2017
loop 1 done at: Sun Jun 18 10:03:54 2017
loop 0 done at: Sun Jun 18 10:03:56 2017
All done at: Sun Jun 18 10:03:56 2017

Process finished with exit code 0

resault

示例3:派生 Thread 的子类,并创建子类的实例。

自定义类MyThread

  1. 文件名:mythread.py,
  2. 内容:MyThread为threading.Thread的派生类
#!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-import threadingfrom time import sleep,ctimeclass MyThread(threading.Thread):    def __init__(self,func,args,name=""):        threading.Thread.__init__(self)        self.name = name        self.func = func        self.args = args    def get_res(self):        return self.res    def run(self):        print "Starting",self.name,"at:",ctime()        self.res = self.func(*self.args)        print self.name,"finish at:",ctime()

菲波那切数列,阶乘,累加单线程也多线程对比

#!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-#MyThread为自定义的threading.Thread的派生类from mythread import MyThreadfrom time import sleep,ctime#斐波那契数列def fib(x):    sleep(0.005)    if x < 2:return 1    return (fib(x-2)+fib(x-1))#阶乘def fac(x):    sleep(0.1)    if x < 2:return 1    return (x*fac(x-1))#累加def sum(x):    sleep(0.1)    if x < 2:return 1    return (x + sum(x-1))funcs = [fib,fac,sum]n = 12def main():    nfuncs = range(len(funcs))    print "---SINGLE THREAD---"    for i in nfuncs:        print "Starting",funcs[i].__name__,"at:",ctime()        print funcs[i](n)        print funcs[i].__name__,"finish at:",ctime()    print "\n---MULTIPLE THREADS---"    threads = []    for i in nfuncs:        t = MyThread(funcs[i],(n,),funcs[i].__name__)        threads.append(t)    for i in nfuncs:        threads[i].start()    for i in nfuncs:        threads[i].join()        print threads[i].get_res()    print "All Done!"if __name__ == '__main__':    main()
<span role="heading" aria-level="2">python之多线程
<span role="heading" aria-level="2">python之多线程

---SINGLE THREAD---
Starting fib at: Sun Jun 18 09:12:17 2017
233
fib finish at: Sun Jun 18 09:12:24 2017
Starting fac at: Sun Jun 18 09:12:24 2017
479001600
fac finish at: Sun Jun 18 09:12:26 2017
Starting sum at: Sun Jun 18 09:12:26 2017
78
sum finish at: Sun Jun 18 09:12:27 2017

---MULTIPLE THREADS---
Starting fib at: Sun Jun 18 09:12:27 2017
Starting fac at: Sun Jun 18 09:12:27 2017
Starting sum at: Sun Jun 18 09:12:27 2017
fac finish at: Sun Jun 18 09:12:28 2017
sum finish at: Sun Jun 18 09:12:28 2017
fib finish at: Sun Jun 18 09:12:34 2017
233
479001600
78
All Done!

Process finished with exit code 0

resault

  以单线程模式运行时,只是简单地依次调用每个函数,并在函数执行结束后立即显示相应的结果。

  而以多线程模式运行时,并不会立即显示结果。 因为我们希望让 MyThread 类越通用越好(有输出和没有输出的调用都能够执行),我们要一直等到所有线程都执行结束,然后调用get_res()方法来最终显示每个函数的返回值。

 

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    2022年10月13日

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