Python多线程通信_python socket多线程

Python多线程通信_python socket多线程作者:billy版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处创建线程线程(Thread)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。一个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,每个线程并行执行不同的任务。由于线程是操作系统直接支持的执行单元,因此,高级语言(如Python、Java等)通常都内置多线程的支持。Python的标准库提供了两个模块:_thread和threading,_thread

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作者:billy
版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处

创建线程

线程(Thread)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。一个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,每个线程并行执行不同的任务。

由于线程是操作系统直接支持的执行单元,因此,高级语言(如 Python、Java 等)通常都内置多线程的支持。Python 的标准库提供了两个模块:_thread 和 threading,_thread 是低级模块,threading 是高级模块,对 _thread 进行了封装。绝大多数情况下,我们只需要使用 threading 这个模块。

  1. 使用 threading 模块创建线程
    threading 模块提供了一个 Thread 类来代表一个线程对象,其语法如下:
    Thread(group [, target [, name [, args [, kwaegs]]]])
    group:参数未使用,值始终为 None;
    target:表示一个可调用对象,线程启动时,run() 方法将调用此对象,默认值为 None,表示不调用任何内容;
    name:为当前线程名称,默认创建一个 Thread-N 格式的唯一名称;
    args:表示传递给 target 函数的参数元组;
    kwargs:表示传递给 target 函数的参数字典;

对比发现,Thread 类和上一章节中的 Process 类的方法基本相同,直接上案例:

import threading, time

def process():
    for i in range(3):
        time.sleep(1)
        print("thread name is %s" % threading.current_thread().name)

if __name__ == '__main__':
    print("---主线程开始---")
    threads = [threading.Thread(target=process) for i in range(4)]  # 创建 4 个线程,存入列表
    for th in threads:
        th.start()
    for th in threads:
        th.join()
    print("---主线程结束---")

上述例子的运行结果为:

---主线程开始---
thread name is Thread-3
thread name is Thread-2
thread name is Thread-1
thread name is Thread-4
thread name is Thread-4
thread name is Thread-1
thread name is Thread-3
thread name is Thread-2
thread name is Thread-1
thread name is Thread-4
thread name is Thread-2
thread name is Thread-3
---主线程结束---
  1. 使用 Thread 子类创建线程
    Thread 线程类和 Process 进程类使用方式非常相似,也可以通过定义一个子类,使其继承 Thread 线程类来创建线程。

示例:

import threading, time

class SubThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(3):
            time.sleep(1)
            msg = "子线程" + self.name + "执行,i = " + str(i)    # name 为属性中保存的当前线程的名字
            print(msg)

if __name__ == '__main__':
    print("---主线程开始---")
    t1 = SubThread()
    t2 = SubThread()
    t1.start()  # start() 方法开启线程,会自动调用 run() 方法
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print("---主线程结束---")

上述例子的运行结果为:

---主线程开始---
子线程Thread-2执行,i = 0
子线程Thread-1执行,i = 0
子线程Thread-2执行,i = 1
子线程Thread-1执行,i = 1
子线程Thread-1执行,i = 2
子线程Thread-2执行,i = 2
---主线程结束---

互斥锁

在一个进程内的所有线程是共享全局变量的,由于线程可以对全局变量随意修改,这就可能造成多线程之间全局变量的混乱。这就需要用到互斥锁(Mutual exclusion,缩写 Mutex),防止多个线程同时读写某一块内存区域

互斥锁为资源引入一个状态:锁定和非锁定。某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为 “锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成 “非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性

在 threading 模块中使用 Lock 类可以方便处理锁定。Lock 类有两个方法:acquire() 锁定和 release() 释放锁。语法如下:

mutex = threading.Lock()		# 创建锁
mutex.acquire([blocking])		# 锁定
mutex.release()				# 释放锁

示例:

from threading import Thread, Lock
import time

n = 100 # 共 100 张电影票

def task():
    global n
    mutex.acquire()     # 上锁
    temp = n            # 赋值给临时变量
    time.sleep(0.5)     # 睡眠 0.5 秒
    n = temp - 1        # 数量减 1
    print("购买成功,剩余 %d 张电影票" % n)
    mutex.release()     # 释放锁

if __name__ == '__main__':
    mutex = Lock() 
    list = []
    for i in range(10):
        th = Thread(target=task)
        list.append(th)
        th.start()
    for th in list:
        th.join()

上述例子的运行结果为:

购买成功,剩余 99 张电影票
购买成功,剩余 98 张电影票
购买成功,剩余 97 张电影票
购买成功,剩余 96 张电影票
购买成功,剩余 95 张电影票
购买成功,剩余 94 张电影票
购买成功,剩余 93 张电影票
购买成功,剩余 92 张电影票
购买成功,剩余 91 张电影票
购买成功,剩余 90 张电影票

使用队列在线程间通信

我们知道 mutliprocessing 模块的 Queue 队列可以实现进程间通信,同样在线程间也可以使用 Queue 队列实现线程间通信。不同之处在于我们需要使用 queue 模块的 Queue 队列,而不是 multiprocessing 模块的 Queue 队列。但使用方法相同

示例:

from queue import Queue
import random, threading, time

# 生产者类
class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, name, queue):
        threading.Thread.__init__(self, name=name)
        self.data = queue
    def run(self):
        for i in range(5):
            print("生产者 %s 将产品 %d 加入队列" % (self.getName(), i))
            self.data.put(i)
            time.sleep(random.random())
        print("生产者 %s 完成" % self.getName())

# 消费者类
class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self, name, queue):
        threading.Thread.__init__(self, name=name)
        self.data = queue
    def run(self):
        for i in range(5):
            val = self.data.get()
            print("消费者 %s 将产品 %d 从队列中取出" % (self.getName(), val))
            time.sleep(random.random())
        print("消费者 %s 完成" % self.getName())

if __name__ == '__main__':
    print("---主线程开始---")
    queue = Queue()                         # 实例化队列
    producer = Producer("Producer", queue)  # 实例化线程 Producer,并传入队列作为参数
    consumer = Consumer("Consumer", queue)  # 实例化线程 Consumer,并传入队列作为参数
    producer.start()                        # 启动线程 Producer
    consumer.start()                        # 启动线程 Consumer
    producer.join()                         # 等待线程 Producer 结束
    consumer.join()                         # 等待线程 Consumer 结束
    print("---主线程结束---")

上述例子的运行结果为:

---主线程开始---
生产者 Producer 将产品 0 加入队列
消费者 Consumer 将产品 0 从队列中取出
生产者 Producer 将产品 1 加入队列
消费者 Consumer 将产品 1 从队列中取出
生产者 Producer 将产品 2 加入队列
消费者 Consumer 将产品 2 从队列中取出
生产者 Producer 将产品 3 加入队列
生产者 Producer 将产品 4 加入队列
消费者 Consumer 将产品 3 从队列中取出
消费者 Consumer 将产品 4 从队列中取出
生产者 Producer 完成
消费者 Consumer 完成
---主线程结束---

更多请参考

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