码迷,mamicode.com
首页 > 编程语言 > 详细

Python多线程学习(上)

时间:2018-04-12 22:28:30      阅读:220      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:__call__   需要   异步   AC   判断   运行   datetime   ali   函数   

最近在学习python多线程,写一下随笔就当复习了。另外强烈推荐大家看一下《Python核心编程》这本书,这本书里面可以帮你学习python进阶。

一。基本概念:

1.线程:

线程又称为轻量级进程,线程之间可以进行信息共享,线程可以看成是主进程或‘主线程’的迷你进程。

2.进程:

进程又称为重量级进程,进程之间是独立的,进程间共享信息要通过  ‘进程间通信(IPC)’  来进行。

3.同步:

同步是指一个任务执行完成后,另一个任务接着进行,就是一个挨着一个,比如你在食堂打饭,一号窗口的菜好吃,有很多人排队,只有前一个打完饭,后一个才可以打饭。

4.异步:

异步是指多个任务同时进行,比如:食堂有很多打饭窗口,很多人可以同时进行打饭。

5. I/O:

I/O是 input/output 的缩写,代表的含义是读写。

6. I/O密集型代码(I/O bound):

I/O密集型是指程序进行读写操作要很多,计算相对较少。

7. 计算密集型代码(CPU bound):

计算密集型是指程序主要进行计算,而读写操作要少。

8. 并发和并行:

并发  CPU数量<线程数,并发是指相同时间间隔内执行任务。

并行 CPU数量>线程数,并行是指多个任务同时执行。

 

二。python和线程:

python代码的执行由python虚拟机(解释器主循环)来进行控制。

Python还有一个GIL(全局解释器锁),用来控制程序只有一个线程在执行。

GIL锁执行过程:

锁定

执行

释放

返回第一步。

python执行多线程时,其实是在相同时间间隔内对任务进行执行,每个任务执行一小段时间,然后挂起,在执行下一个,一直到最后一个,然后在从第一个开始,如此往复,直至结束。

python对于I/O密集型比计算密集型要友好。原因:python在执行I/O密集型程序时,主要进行文件读写,而计算较少,每个任务在计算的同时可以进行对其他以完成的计算读写,而计算密集型对于计算较多,一直占用CPU,导致处理效率不高,所以对于计算密集型并不友好。

三。threading模块

对于多线程有thread模块和threading模块。thread模块在执行多线程时,在不加锁的情况下,如果主线程结束,而子线程还未结束时,子线程会被强制停止,造成得不到运行结果。在进行多线程学习时推荐使用threading模块。

1.添加线程:  threading.Thread(target=函数名,args=(需要传入的参数))

Thread类还可以传入name,给线程命名。

2.判断线程是否激活状态: is_alive()

3.获取线程数量:  threading.active_count()

4.获取当前线程:threading.current_thread()

5.获得线程名字:.name

6.等待线程:。join()

等待与不等待:

等待:

 1 def a_1():
 2     print(aaaaa)
 3     time.sleep(3)
 4     print(aaaaa)
 5 def a_2():
 6     print(bbbbb)
 7     time.sleep(5)
 8     print(bbbbb)
 9 def main():
10     print(....start....)
11     t1 = threading.Thread(target=a_1)
12     t2 = threading.Thread(target=a_2)
13     t1.start()
14     t2.start()
15     print(....end....)
16 
17 if __name__ == __main__:
18     main()
19 
20 
21 运行结果:
22 
23 ....start....
24 aaaaa
25 bbbbb
26 ....end....
27 aaaaa
28 bbbbb
29 
30 Process finished with exit code 0

从运行结果可以看出,在不添加等待时,运行结果并不是我们想要的结果。

下面是不用 .join()的等待:

def main():
    print(....start....)
    t1 = threading.Thread(target=a_1)
    t2 = threading.Thread(target=a_2)
    t1.start()
    t2.start()
    time.sleep(8)
    print(....end....)

if __name__ == __main__:
    main()

运行结果:
....start....
aaaaa
bbbbb
aaaaa
bbbbb
....end....

Process finished with exit code 0

通过添加time.sleep()语句使主线程等待子线程运行结束再运行下一步操作。打印内容均在...start....和...end...之间。

下面是运用  .join()进行等待。

def main():
    print(‘....start....‘)
    t1 = threading.Thread(target=a_1)
    t2 = threading.Thread(target=a_2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print(‘....end....‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    main()

运行结果:
....start....
aaaaa
bbbbb
aaaaa
bbbbb
....end....

Process finished with exit code 0

通过该结果可以看出,添加sleep()和join()效果一样,但是推荐使用.join() ,因为在运行程序的时候用sleep()等待,还得知道等待时间,比较麻烦。join()较为方便。

 

 

 

创建线程方法:

<1> 给Thread类传入函数

<2>给Thread类传入一个实例类

<3>创建一个子类,继承Thread类,然后将函数传入子类中

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

在不用多线程时:

import datetime
def num_1():
print(‘start...1‘)
time.sleep(2)
print(‘end...1‘)
def num_2():
print(‘start...2‘)
time.sleep(4)
print(‘end...2‘)

def main():
a = datetime.datetime.now()
print(‘.............start...........‘)
num_1()
num_2()
print(‘..............end............‘)
b = datetime.datetime.now()
p = (b - a).seconds
print(‘运行%s秒 ‘ % p)
if __name__ == ‘__main__‘:
main()

创建两个函数,分别打印不同内容,并在程序执行完成打印执行时间。

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

对于<1>

下面是示范代码:   .join()是主线程等待子线程完成后在执行下一步操作。

 1 import threading
 2 import datetime
 3 #传递函数(1)
 4 def num(nu,se):
 5     print(%s  start % nu)
 6     time.sleep(se)
 7     print(%s  end % nu)
 8 
 9 time_list = [2,4]
10 def main():
11     a = datetime.datetime.now()
12     print(.....start.....)
13     thread_list = []
14     for x in range(len(time_list)):
15         t = threading.Thread(target=num,args=(x,time_list[x]))
16         thread_list.append(t)
17     for x in thread_list:
18         x.start()
19     for x in thread_list:
20         x.join()
21     print(.....end.....)
22     b = datetime.datetime.now()
23     p = (b - a).seconds
24     print(运行%s秒 % p)
25 if __name__ == __main__:
26     main()

 

<2>添加一个实例类。

class New_1():
    def __init__(self,num,se):
        self.num = num
        self.se = se
    def __call__(self):
        return self.num(*self.se)
    pass

def main():
    a = datetime.datetime.now()
    print(...start...)
    thread_list = []
    for x in range(len(time_list)):
        t = threading.Thread(target=New_1(num,(x+1,time_list[x])))
        thread_list.append(t)
    for x in thread_list:
        x.start()
    for x in thread_list:
        x.join()
    print(...end...)
    b = datetime.datetime.now()
    p = (b-a).seconds
    print(运行%s秒 % p)
    
if __name__ == __main__:
    main()
运行结果:

...start...
1 start
2 start
1 end
2 end
...end...
运行4秒


Process finished with exit code 0

3.继承Thread类,将内容传递进子类中。

下面是代码:

#传递函数(1)
def num(nu,se):
    print(‘%s  start‘ % nu)
    time.sleep(se)
    print(‘%s  end‘ % nu)
time_list = [2,4]
class New_2(threading.Thread):
    def __init__(self,num,se):
        super().__init__()
        self.num = num
        self.se = se
    def run(self):
        return self.num(*self.se)
    pass

def main():
    a = datetime.datetime.now()
    print(‘...start...‘)
    thread_list = []
    for x in range(len(time_list)):
        t = New_2(num,(x,time_list[x]))
        thread_list.append(t)
    for x in thread_list:
        x.start()
    for x in thread_list:
        x.join()
    print(‘...end...‘)
    b = datetime.datetime.now()
    p = (b-a).seconds
    print(‘运行%s秒‘ % p)
if __name__ == ‘__main__‘:
    main()

运行结果:
...start...
0  start
1  start
0  end
1  end
...end...
运行4秒

Process finished with exit code 0

对于以上三种添加线程的方法,可以根据自己喜好自行选择,其他的做了解即可。

 

如果有不对的地方,还请各位给予指正。

感谢大家的阅读。

 

Python多线程学习(上)

标签:__call__   需要   异步   AC   判断   运行   datetime   ali   函数   

原文地址:https://www.cnblogs.com/sniper-huohuohuo/p/8777374.html

(0)
(0)
   
举报
评论 一句话评论(0
登录后才能评论!
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!