threading模块—Python多线程编程
Threading 模块
threading 模块除了提供基本的线程和锁定支持外,还提供了更高级别、功能更全面的线程管理。threading 模块支持守护线程,其工作方式是:守护线程一般是一个等待客户端请求的服务器,如果没有客户端请求,守护线程就是空闲的。如果把一个线程设置为守护线程,就表示这个线程是不重要的,进程退出时不需要等待这个线程完成。(如何设置守护线程?只需执行赋值语句:
thread.daemon = True)
threading 模块的对象:
| 对象 | 描述 |
|---|---|
| Thread | 表示一个执行线程的对象 |
| Lock | 锁原语对象(和 thread 模块中的锁一样) |
| RLock | 可重入锁对象,使单一线程可以(再次)获得已持有的锁(锁递归) |
| Condition | 条件变量对象,使得一个线程等待另一个线程满足特定的“条件”,比如改变状态或者某个数据 |
| Event | 条件变量的通用版本,任意数量的线程等待某个事件的发生,在该事件发生后所有线程将被激活 |
| Semaphore | 为线程间共享的有限资源提供了一个“计数器”,如果没有可用资源时会被阻塞 |
| BoundedSemaphore | 与 Semaphore 相似,不过它不允许超过初始值 |
| Timer | 与 Thread 相似, 不过它要在运行前等待一段时间 |
| Barrier① | 创建一个“障碍”,必须达到指定数量的线程后才可以继续 |
Thread 类
threading 模块的 Thread 类是主要的执行对象,它有 thread 模块中没有的很多函数。
Thread 对象的属性和方法:
| 属性/方法 | 描述 |
|---|---|
| Thread 对象数据属性 | |
| name | 线程名 |
| ident | 线程的标识符 |
| daemon | 布尔标志,表示这个线程是否是守护线程 |
| Thread 对象方法 | |
| _init_(group=None, tatget=None, name=None, args=(), kwargs={}, verbose=None, daemon=None) | 实例化一个线程对象,需要有一个可调用的 target,以及其参数 args 或 kwargs 。还可以传递 name 或 group 参数,不过后者还未实现。此外, verbose 标志也是可接受的。 而 daemon 的值将会设定 thread.daemon 属性/标志 |
| start() | 开始执行线程 |
| run() | 定义线程功能的方法(通常在子类中被应用开发者重写) |
| join(timeout=None) | 直至启动的线程终止之前一直挂起,除非给出了 timeout (单位为秒),否则会一直阻塞 |
| is_alive() | 布尔标志,表示这个线程是否还存活 |
使用 Thread 类可以有很多种方法创建线程,比如:
创建 Thread 的实例,传给它一个函数;
创建 Thread 的实例,传给它一个可调用的类实例;
派生 Thread 的子类,并创建子类的实例。
*注:一般选择第一个和第三个,当需要一个更加符合面向对象的接口时选择第三个
创建 Thread 的实例,传给它一个函数
使用 threading 模块(mtsleepC.py):
*注:threading 模块的 Thread 类中有个 join() 方法,可以让主线程等待所有线程执行完毕。
import threading
from time import sleep, ctime
loops = [4,2]
def loop(nloop, nsec):
print('start loop %s at:%s' % (nloop, ctime()))
sleep(nsec)
print('loop %s done at:%s' % (nloop, ctime()))
def main():
print("starting at:%s" % ctime())
threads = []
nloops = range(len(loops))
for i in nloops:
t = threading.Thread(target=loop, args=(i, loops[i]))
threads.append(t)
for i in nloops:
threads[i].start()
for i in nloops:
threads[i].join()
print('all DONE at:%s' % ctime())
if __name__ == '__main__':
main()
运行后输出结果:
$ mtsleepC.py
starting at:Mon Jul 23 12:44:48 2018
start loop 0 at:Mon Jul 23 12:44:48 2018
start loop 1 at:Mon Jul 23 12:44:48 2018
loop 1 done at:Mon Jul 23 12:44:50 2018
loop 0 done at:Mon Jul 23 12:44:52 2018
all DONE at:Mon Jul 23 12:44:52 2018
实例化每个 Thread 对象时,把函数(target)和参数(args)传进去,然后得到返回的 Thread 实例。实例化 Thread 和调用 thread.start_new_thread() 的最大区别就是新线程不会立即执行。当所有线程分配完后,通过调用每个线程的 start() 方法让他们开始执行。join() 方法将等待线程结束,或者超过提供的时间自动结束。对 join() 方法而言,它根本不需要调用,一旦线程启动它就会一直执行,直到给定的函数完成后退出。
创建 Thread 的实例,传给它一个可调用的类实例
使用可调用的类(mtsleepD.py):
*注:本例中将传递进去一个可调用类(实例)而不仅仅是一个函数。提供了更加面向对象的方法
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
def __call__(self):
self.func(*self.args)
def loop(nloop, nsec):
print('start loop %s at:%s' % (nloop, ctime()))
sleep(nsec)
print('loop %s done at:%s' % (nloop, ctime()))
def main():
print('starting at:%s' % ctime())
threads = []
nloops = range(len(loops))
for i in nloops: # 创建所有线程
t = threading.Thread(
target=ThreadFunc(loop, (i, loops[i]),loop.__name__)
)
threads.append(t)
for i in nloops: # 启动所有线程
threads[i].start()
for i in nloops: # 等待结束
threads[i].join()
print('all DONE at:%s' % ctime())
if __name__ == '__main__':
main()
运行后的输出结果:
$ mtsleepD.py
starting at:Tue Jul 24 09:02:32 2018
start loop 0 at:Tue Jul 24 09:02:32 2018
start loop 1 at:Tue Jul 24 09:02:32 2018
loop 1 done at:Tue Jul 24 09:02:34 2018
loop 0 done at:Tue Jul 24 09:02:36 2018
all DONE at:Tue Jul 24 09:02:36 2018
派生 Thread 的子类,并创建子类的实例
子类化的 Thread(mtsleepE.py):
*注:本例中将对 Thread 子类化,而不是直接对其实例化。这将使我们在定制线程对象时拥有更多灵活性,也能够简化线程创建的调用过程。
import threading
from time import sleep, ctime
loops = [4,2]
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, func, args, name=''):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.func = func
self.args = args
def run(self):
self.func(*self.args)
def loop(nloop, nsec):
print('start loop %s at:%s' % (nloop, ctime()))
sleep(nsec)
print('loop %s done at:%s' % (nloop, ctime()))
def main():
print('starting at:%s' % ctime())
threads = []
nloops = range(len(loops))
for i in nloops: # 创建所有线程
t = MyThread(loop, (i, loops[i]), loop.__name__)
threads.append(t)
for i in nloops: # 启动所有线程
threads[i].start()
for i in nloops: # 等待结束
threads[i].join()
print('all DONE at:%s' % ctime())
if __name__ == '__main__':
main()
运行后的输出结果:
$ mtsleepE.py
starting at:Tue Jul 24 09:13:49 2018
start loop 0 at:Tue Jul 24 09:13:49 2018
start loop 1 at:Tue Jul 24 09:13:49 2018
loop 1 done at:Tue Jul 24 09:13:51 2018
loop 0 done at:Tue Jul 24 09:13:53 2018
all DONE at:Tue Jul 24 09:13:53 2018
threading 模块的其它函数
| 函数 | 描述 |
|---|---|
| active_count() | 当前活动的 Thread 对象个数 |
| current_thread | 返回当前活动的 Thread 对象 |
| enumerate() | 返回当前活动的 Thread 对象列表 |
| settrace(func) | 为所有线程设置一个 trace 函数 |
| setprofile(func) | 为所有线程设置一个 profile 函数 |
| stack_size(size=0) | 返回新创建线程的栈大小;或为后续创建的线程设定栈的大小为 size |
threading模块—Python多线程编程的更多相关文章
- Python:使用threading模块实现多线程编程
转:http://blog.csdn.net/bravezhe/article/details/8585437 Python:使用threading模块实现多线程编程一[综述] Python这门解释性 ...
- thread模块—Python多线程编程
Thread 模块 *注:在实际使用过程中不建议使用 thread 进行多线程编程,本文档只为学习(或熟悉)多线程使用. Thread 模块除了派生线程外,还提供了基本的同步数据结构,称为锁对象(lo ...
- python学习笔记之使用threading模块实现多线程(转)
综述 Python这门解释性语言也有专门的线程模型,Python虚拟机使用GIL(Global Interpreter Lock,全局解释器锁)来互斥线程对共享资源的访问,但暂时无法利用多处理器的优势 ...
- python 多线程编程
这篇文章写的很棒http://blog.csdn.net/bravezhe/article/details/8585437 使用threading模块实现多线程编程一[综述] Python这门解释性语 ...
- day-3 python多线程编程知识点汇总
python语言以容易入门,适合应用开发,编程简洁,第三方库多等等诸多优点,并吸引广大编程爱好者.但是也存在一个被熟知的性能瓶颈:python解释器引入GIL锁以后,多CPU场景下,也不再是并行方式运 ...
- python多线程编程
Python多线程编程中常用方法: 1.join()方法:如果一个线程或者在函数执行的过程中调用另一个线程,并且希望待其完成操作后才能执行,那么在调用线程的时就可以使用被调线程的join方法join( ...
- 关于python多线程编程中join()和setDaemon()的一点儿探究
关于python多线程编程中join()和setDaemon()的用法,这两天我看网上的资料看得头晕脑涨也没看懂,干脆就做一个实验来看看吧. 首先是编写实验的基础代码,创建一个名为MyThread的 ...
- python多线程编程-queue模块和生产者-消费者问题
摘录python核心编程 本例中演示生产者-消费者模型:商品或服务的生产者生产商品,然后将其放到类似队列的数据结构中.生产商品中的时间是不确定的,同样消费者消费商品的时间也是不确定的. 使用queue ...
- 线程和Python—Python多线程编程
线程和Python 本节主要记录如何在 Python 中使用线程,其中包括全局解释器锁对线程的限制和对应的学习脚本. 全局解释器锁 Python 代码的执行是由 Python 虚拟机(又叫解释器主循环 ...
随机推荐
- go 基础 结构体
结构体是类型中带有成员的复合类型.go语言使用结构体和结构体成员来描述真实世界的实体和实体对应的各种属性. go语言中的类型可以被实例化,使用new和&构造类型实例的类型是类型的指针. 结构体 ...
- spark中的pair rdd,看这一篇就够了
本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是spark专题的第四篇文章,我们一起来看下Pair RDD. 定义 在之前的文章当中,我们已经熟悉了RDD的相关概念,也了解了RDD基 ...
- 使用Idea当中的快捷键快速查看继承关系或其图表的两种方法
一.Idea当中有两种方法可以查看继承关系 在Idea当中选中一个类,然后按Ctrl+H,可以快速查看当前所选类的继承关系,如下图: 同样选中一个类,按CTRL+ALT+U,即可生成当前类的继承关 ...
- 蒲公英 · JELLY技术周刊 Vol.03
蒲公英 · JELLY技术周刊 Vol.03 「蒲公英」期刊全新升级--JELLY技术周刊!深度挖掘业界热点动态,来自团队大咖的专业点评,带你深入了解团队研究的技术方向. 登高远眺 天高地迥,觉宇宙之 ...
- UML由浅入深
在UML 2.0的13种图形中,类图是使用频率最高的UML图之一.Martin Fowler在其著作<UML Distilled: A Brief Guide to the Standard O ...
- wait,waitpid的学习使用
man wait man waitpid 从中可知 函数原型 pid_t wait(int* status); pid_t waitpid(pid_t pid, int* status, int op ...
- 快速部署一个Kubernetes集群
官方提供的三种部署方式 minikube Minikube是一个工具,可以在本地快速运行一个单点的Kubernetes,仅用于尝试Kubernetes或日常开发的用户使用. 部署地址:https:// ...
- [每日短篇] 1C - Spring Data JPA (0)
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 准备把 Spring Data JPA 完整看一遍,顺便把关键要点记录一下.在写这篇文章的今天,再不用 Spring Boot ...
- 如何设计scalable 的系统 (转载)
Design a Scalable System Design a system that scales to millions of users (AWS based) Step 1: Outlin ...
- Azkaban3.81.x部署+坑
一.前提安装 1.1 Java1.8环境搭建 1) 下载jdk1.8并解压: # tar -zxvf jdk-8u201-linux-i586.tar.gz -C /usr/local 2) 添加Ja ...