Python之多线程：Threading模块

1、Threading模块提供的类

Thread，Lock，Rlock，Condition，Semaphore，Event，Timer，local

2、threading模块提供的常用的方法

（1）threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。

（2）threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的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。

（3）threading.activeCount():返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果

 

一、Thread 线程类

1、t1=threading.Thread(target=,name=,args=,kwargs=)

参数说明：

•group：线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；

•target：要执行的方法；

•name：线程名；

•args/kwargs：要传入方法的参数。

 

import threading

import time

def func1(a=None,b=None):

print a,b

time.sleep(1)

 

t1=threading.Thread(target=func1,args=('hello','world')) //这句话只是创建了一个线程，并未执行这个线程，此时线程处于新建状态。

t1.isAlive() 线程是否在运行

t1.getName 取线程名

t1.setName('test1') 设置线程名

t1.start() 启动线程,此时线程仍未处于运行状态，只是处于准备状态。

t1.join() 等待线程执行完

 

进程所在的线程是主线程

2、守护线程

t1.setDaemon(True)

主进程执行结束时，如果是守护线程，且守护线程没有执行结束，也一并随着主线程退出

# encoding=utf-8

import threading

import time

 

def func1(a=None, b=None):

print a,b

print 'enter func1'

time.sleep(5)

print 'exit func1'

 

t1 = threading.Thread(target=func1, args=('Hello ','World!'))

print t1.isAlive()

print t1.getName()

t1.setDaemon(True)

print 'daemon:',t1.isDaemon()

t1.setName('test1')

print t1.getName()

t1.start()

time.sleep(1.1)

print t1.isAlive()

print 'main thread end'

 

3、threading.currentThread() 主线程MainThread

二、多线程编程的方式

1、创建线程的两种方式

方式一：Thread的方式，新建一个线程实例，通过target传入执行流。通过args传入参数

方式二：Thread类通过重写的方式，t1.start()(内部调用了run())。所以可以重写run()方法，达到我们想要的效果

 

2、方式二:重写Thread类

import threading

class Mythread(threading.Thread):

def __init__(self,a):

threading.Thread.__init__(self):

self.a=a

def run(self):

print 'now sleep',self.a,'seconds'

time.sleep(a)

print 'sleep end'

 

t1=MyThread(3)

t2=MyThread(2)

t1.start()

t2.start()

t1.join()

t2.join()

 

#隐含问题：对于线程的执行结果，主线程如何获取？

（1）通过队列的方式

（2）通过全局变量的方式

 

3、并发与并行

并发是指一个时间段内同时运行，表示的是一个区间

而并行是指在同一个时间点上都在运行，是一个点，并且并发在同一时间点上只能有一个程序在运行

并发线程的两种关系：同步与互斥。

 

三、线程池

from multiprocessing.dummy import Pool

def func(a):

time.sleep(1)

print a

if __name__=='__main__':

lista=[1,2,'a','b','5']

pool=Pool(5)

pool.map(func,lista)

pool.close() #线程池不接受新线程的请求

pool.join() #等待线程全部执行完