摘自:http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html

以及:http://blog.chinaunix.net/uid-11131943-id-2906286.html

threading提供了一个比thread模块更高层的API来提供线程的并发性。这些线程并发运行并共享内存。

下面来看threading模块的具体用法:

一、Thread的使用 目标函数可以实例化一个Thread对象,每个Thread对象代表着一个线程,可以通过start()方法,开始运行。

这里对使用多线程并发,和不适用多线程并发做了一个比较:

首先是不使用多线程的操作:

代码如下:

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
#!/usr/bin/python
#compare for multi threads
import time
 
def worker():
    print "worker"
    time.sleep(1)
    return
 
if __name__ == "__main__":
    for i in xrange(5):
        worker()

执行结果如下:

下面是使用多线程并发的操作:

代码如下:

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
#!/usr/bin/python
import threading
import time
 
def worker():
    print "worker"
    time.sleep(1)
    return
 
for i in xrange(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.start()

可以明显看出使用了多线程并发的操作,花费时间要短的很多。

二、threading.activeCount()的使用,此方法返回当前进程中线程的个数。返回的个数中包含主线程。

代码如下:

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
#!/usr/bin/python
#current's number of threads
import threading
import time
 
def worker():
    print "test"
    time.sleep(1)
 
for i in xrange(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.start()
 
print "current has %d threads" % (threading.activeCount() - 1)

三、threading.enumerate()的使用。此方法返回当前运行中的Thread对象列表。

代码如下:

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
#!/usr/bin/python
#test the variable threading.enumerate()
import threading
import time
 
def worker():
    print "test"
    time.sleep(2)
 
threads = []
for i in xrange(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()
 
for item in threading.enumerate():
    print item
 
print
 
for item in threads:
    print item

四、threading.setDaemon()的使用。设置后台进程。

代码如下:

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
#!/usr/bin/python
#create a daemon
import threading
import time
 
def worker():
    time.sleep(3)
    print "worker"
 
t=threading.Thread(target=worker)
t.setDaemon(True)
t.start()
print "haha"

可以看出worker()方法中的打印操作并没有显示出来,说明已经成为后台进程。

python线程 threading.Thread 条件变量 同步线程 

在用python的threading.Thread编写多线程程序时,最简单的就是是用锁,为使线程之间保持同步,可以使用threading.Condition() 条件变量

思路:

1.分析哪一块空间需要多线程读写,抽象出一个共享空间类,对共享空间设置读方法(get)和写方法(set)

2.为使读线程和写线程同步,可以用threading.Condition()产生一个条件,同一个条件有wait()和notify()
notifyAll()方法,wait使线程自己进入block(阻塞)状态,一个线程的notify可以使同一个条件变量中block
的线程得到运行的机会。notifyAll通知所有被阻塞的线程进入runnable状态。

3.所有对共享空间操作的方法(read or write)都封闭在acquire()和release()中间

========以下实例简单明了==================

#coding=utf-8
#file name is maker.py

import threading
import random,time

class Maker(threading.Thread):
    
    def __init__(self,threadName,shareObject):
        threading.Thread.__init__(self,name=threadName)
        self.shareObject=shareObject
        
    def run(self):
        for x in range(1,5):
            time.sleep(random.randrange(1,4))
            self.shareObject.set(x)
            print "%s threading write %d" %(threading.currentThread().getName(),x)

=============================================================================

#coding=utf-8
#file name is user.py

import threading
import time,random

class User(threading.Thread):
    
    def __init__(self,threadName,shareObject):
        threading.Thread.__init__(self,name=threadName)
        self.shareObject=shareObject
        self.sum=0
        
    def run(self):
        for x in range(1,5):
            time.sleep(random.randrange(1,4))
            tempNum=self.shareObject.get()
            print "%s threading read %d" %(threading.currentThread().getName(),tempNum)
            self.sum=self.sum+tempNum
            
    def display(self):
        print "sum is %d" %(self.sum)

=============================================================================

#coding=utf-8
#file name is shareInt.py

import threading
import time,random

class ShareInt():
    
    def __init__(self):
        self.threadCondition=threading.Condition()
        self.shareObject=[]
        
        
    #所有对共享空间操作的方法(read or write)都封闭在acquire()和release()中间
    def set(self,num):
        self.threadCondition.acquire() # 在调用一个读或者写共享空间的方法时,需要先拿到一个基本锁
                                                          # 基本锁的获得采用竞争机制,无法判断哪个线程会先运行
                                                  # 不拿基本锁会出现运行时错误:cannot notify on un-aquired lock
        
        if len(self.shareObject)!=0:
            print "%s threading try write! But shareObject is full" %(threading.currentThread().getName())
            self.threadCondition.wait() # 在条件满足的情况下,会block掉调用这个方法的线程
                               # 这里使用while语句更好,因为block在这个位置后,
                               # 当再次运行此线程的时候,会从头再一次检查条件。
        
        self.shareObject.append(num)
        
        self.threadCondition.notify() # 一定要先调用notify()方法,在release()释放基本锁
        self.threadCondition.release() # 可以理解为"通知"被wait的线程进入runnable状态,然后在它获得锁后开始运行
                                                          # 最后一定要release()释放锁,否则会导致死锁
                                         
    def get(self):
        self.threadCondition.acquire()
        
        if len(self.shareObject)==0:
            print "%s threading try read! But shareObject is empty" %(threading.currentThread().getName())
            self.threadCondition.wait()
            
        tempNum=self.shareObject[0]
        self.shareObject.remove(tempNum)
        self.threadCondition.notify()
        self.threadCondition.release()
        return tempNum

==============================测试代码===============================

#coding=utf-8
#file name is Test.py

from user import User
from maker import Maker
from shareInt import ShareInt

shareObject=ShareInt()
user1=User("user1",shareObject)
maker1=Maker("maker1",shareObject)

user1.start()
maker1.start()

user1.join()
maker1.join()

user1.display()

print "main threading over!"

 

python中threading的用法的更多相关文章

  1. python中threading模块详解(一)

    python中threading模块详解(一) 来源 http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html threading提供了一个比thr ...

  2. python 中del 的用法

    python中的del用法比较特殊,新手学习往往产生误解,弄清del的用法,可以帮助深入理解python的内存方面的问题. python的del不同于C的free和C++的delete. 由于pyth ...

  3. python中argparse模块用法实例详解

    python中argparse模块用法实例详解 这篇文章主要介绍了python中argparse模块用法,以实例形式较为详细的分析了argparse模块解析命令行参数的使用技巧,需要的朋友可以参考下 ...

  4. 【313】python 中 print 函数用法总结

    参考:python 中 print 函数用法总结 参考:Python print() 函数(菜鸟教程) 参考:Python 3 print 函数用法总结 目录: 字符串和数值类型 变量 格式化输出 p ...

  5. python中MySQLdb模块用法实例

    篇文章主要介绍了python中MySQLdb模块用法,以实例形式详细讲述了MySQLdb模块针对MySQL数据库的各种常见操作方法,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了python中 ...

  6. python中hashlib模块用法示例

    python中hashlib模块用法示例 我们以前介绍过一篇Python加密的文章:Python 加密的实例详解.今天我们看看python中hashlib模块用法示例,具体如下. hashlib ha ...

  7. Python Deque 模块使用详解,python中yield的用法详解

    Deque模块是Python标准库collections中的一项. 它提供了两端都可以操作的序列, 这意味着, 你可以在序列前后都执行添加或删除. https://blog.csdn.net/qq_3 ...

  8. Python中super的用法【转载】

    Python中super的用法[转载] 转载dxk_093812 最后发布于2019-02-17 20:12:18 阅读数 1143  收藏 展开 转载自 Python面向对象中super用法与MRO ...

  9. Python中With的用法

    在看Dive Into Python中有关描述文件读写那章节的时候,看到了有关with的用法,查阅下相关资料,记录下来,以备后用. 官方的reference上有关with statement是这样说的 ...

随机推荐

  1. 动力节点Java培训告诉你Java线程的多功能用法

    现在的java开发可谓是八仙过海各显神通啊!遥想当下各种编程语言萎靡不振,而我Java开发异军突起,以狂风扫落叶之态,作为Java培训行业的黄埔军校,为了守护Java之未来,特意总结了一些不被人所熟知 ...

  2. Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 8.Pager、新增数据、查询、刷新、查看数据

    系列索引 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 从入门到精通 开篇及索引 Web jquery表格组件 JQGrid 的使用 - 4.JQGrid参数.ColModel API.事件 ...

  3. jquery实现简单瀑布流布局

    jquery实现简单瀑布流布局 是开头都会说的原理 瀑布流布局有两种,一种是固定列,一种是非固定列.在此主要记述第一种的实现. 固定列的特征是:无论页面如何缩放,每行的总列数都一致. 一行4列的瀑布流 ...

  4. centos 7.1 apache 源码编译安装

    Apache编译安装 一,需要软件: http://mirrors.cnnic.cn/apache//apr/apr-1.5.2.tar.gz 1.apr-1.5.2.tar.gz http://mi ...

  5. 深入理解IoC/DI

    ------------------------------------------------------------------------ 理解IoC/DI 1.控制反转 --> 谁控制谁 ...

  6. 大熊君学习html5系列之------XHR2(XMLHttpRequest Level 2)

    一,开篇分析 Hi,大家好!大熊君又和大家见面了,(*^__^*) 嘻嘻……,这系列文章主要是学习Html5相关的知识点,以学习API知识点为入口,由浅入深的引入实例, 让大家一步一步的体会" ...

  7. tyvj1014 乘法游戏

    描述 乘法游戏是在一行牌上进行的.每一张牌包括了一个正整数.在每一个移动中,玩家拿出一张牌,得分是用它的数字乘以它左边和右边的数,所以不允许拿第1张和最后1张牌.最后一次移动后,这里只剩下两张牌.   ...

  8. 在浏览器上直接输入url 时,中文传参乱码问题

    这样的地址 xxx.asp?name=中国  ,通过 超链接打开这个链接 ,xxx.asp能够成才接收参数,但是如果将地址直接放到浏览器地址栏上,回车, xxx.asp就无法正确接收中文参数,一直显示 ...

  9. js 连续赋值。。理解不了,先占坑

    http://www.cnblogs.com/xxcanghai/p/4998076.html

  10. SQL语句执行效率及分析(note)

    1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享: 机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试, ...