day 34线程的其他方法,线程池

线程的其他方法:

 from threading import Thread,current_thread:

currrent_thread().getName()  获取线程的名称

current_thread().ident   获取到线程的id

current_thread()  当前线程的信息

import threading  #导入threading模块才能使用下面的功能:

threading.enumerate()  当前正在运行线程对象的列表

threading.active_count()   活动的线程

 

import time

import threading

from threading import  Thread,current_thread

 

def f1(n):

    time.sleep(1)

    print('子线程名称',current_thread().getName())

    print('%s号线程任务' %n)

 

 

if __name__ == '__main__':

    t1 =Thread(target=f1,args=(1,))

    t1.start()

    print('主线程名称',current_thread().getName())  ###MainThread

    print('主线程ID',current_thread().ident)     ##2260

    print(current_thread())   #当前线程<_MainThread(MainThread, started 2260)>

    print(threading.enumerate())   #[<_MainThread(MainThread, started 2260)>, <Thread(Thread-1, started 2520)>]  当前正在运行线程对象的列表

    print(threading.active_count())  # 活动的线程  #2

线程池(重点) 

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

p =ThreadPoolExecutor()  默认的线程个数是cpu个数 *5

p = ProcessPoolExecutor()  默认的进程个数是cup个数(核数)

p.map(f1, 可迭代的对象)  异步执行

def f1(n1,n2):

      print(n1,n2)

 p.submit(f1,11,12)

 res=p.submit(f1,11,12)

异步提交任务,里面无敌传参,但是形参位置必须对应实参接收

res.result()  和get 方法一样,如果没有结果,会等待,阻塞程序  

shutdown() close+join锁定线程池,等待线程池中所有已经提交的任务全部执行完毕

import time

from threading import current_thread

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

 

 

def f1(n,s):

    time.sleep(1)

    # print('%s号子线程' %current_thread().ident)

    # print(n,s)

    return (n,s)

 

 

if __name__ == '__main__':

    tp =ThreadPoolExecutor(4)

    # tp = ProcessPoolExecutor(4)

    # tp.map(f1,range(10))  #异步提交任务,参数同样是任务名称,可迭代对象

 

    res_list = []

    for i in range(10):

        res = tp.submit(f1,i,'藤椒')  #submit是给线程池异步提交任务

        print(res)

        #res.result()

        res_list.append(res)

 

    # for r in res_list:

    #     print(r.result())

 

    tp.shutdown()  #主线程等待所有提交给线程池的任务,全部执行完毕 close+join

    for r in res_list:

        print(r.result())

    print('主线程结束')

 

 

 

队列(重点)

先进先出

queue.Queue()  先进先出队列

q.qsize()  当前内容的长度

q.full() 查看队列是否满了

q.empty()  查看队列是否空了

q.put_nowait()   放入不等待,程序往下执行

q.get_nowait()  获取不等待,程序往下执行

import queue

 

 

#先进先出队列

q =queue.Queue(3)

q.put(1)

q.put(2)

print('当前队列内容长度',q.qsize())

q.put(3)

print('查看队列是否满了',q.full())

 

try:

    q.put_nowait(4)  #报错queue.Full

except Exception:

    print('队列满了')

 

print(q.get())

print(q.get())

print('查看队列是否为空',q.empty())

print(q.get())

print('查看队列是否为空',q.empty())

 

try:

    q.get_nowait()   #queue.Empty

except Exception:

    print('队列空了')

先进后出,或者后进先出,类似于栈fifo: first in first out

queue.LifoQueue()  先进后出\后进先出队列

import queue

 

q = queue.LifoQueue(3)

 

q.put(1)

q.put(2)

q.put(3)

 

print(q.get())

print(q.get())

print(q.get())

优先队列:

queue.PriorityQueue()

put的数据是一个元组,元组的第一个参数是优先级数字,数字越下,优先级越高,越先被get到被去出来,第二个参数是put进去的值,吐过说优先级相同,那么直别忘了应该是相同的数据类型,字典不行

    如果优先级数字相同,会比较第二个参数的元素的ascii表中的位置,如果数据类型不同会报错.

    如果说值里面的元素是数字类型,那么两个值的优先级相同时,比较的是两个值得大小,小的优先被去出来.

import queue

 

q = queue.PriorityQueue(5)

# q.put((5,'alex'))

# q.put((2,'宝宝'))

# q.put((7,'大力'))

 

# q.put((5,(2,3)))

q.put((5,(2,3)))  #如果说值里面的元素是数字类型,那么当两个值的优先级相同时,比较的是两个值的大小,小的优先被取出来

#如果元素是字符串,那么依次比较每个字母的ascii表中的位置,小的优先被取出来

# q.put((2,{'x':3}))

# q.put((5,(1,2)))

q.put((5,(2,2,3)))

# q.put((2,'zalex'))

# q.put((-1,'yubing'))

# q.put((2,{'k':666})) #如果优先级数字相同,如果数据类型不同会报错

# q.put((2,('a','b')))

# q.put((1,(1,2)))

# q.put((3,(1,2)))

# q.put((-10,(1,2)))

print(q.get())

协程:轻量型线程.  生成器,Greenlet模块,Gevent模块(重点)

协程:一个线程里面实现任务的并发:变成生成器(记录状态),实现两个程序的来回切换,实现并发

生成器版协程:

import time

 

def f1():

    for i in range(10):

        time.sleep(0.5)

        print('f1>>',i)

        yield

 

def f2():

    g = f1()

    for i in range(10):

        time.sleep(0.5)

        print('f2>>', i)

        next(g)

 

f1()

f2()

Greenlet模块

如果导入模块报错,是没有加载第三方的模块,首先:在py解释器上找到Terminal输入:pip install greenlet,如果提示不是内部命令,找到python安装的位置的路径,Scripts文件里面的pip,选择路径,添加到环境变量里面(我的电脑--属性--高级系统设置--环境变量--Path新建添加),在使用管理员命令输入pip install greenlet,最后重启解释器就完成啦,可以开心的使用.

import time

import greenlet

from greenlet import greenlet

 

def f1(s):

    print('第一次f1'+s)

    g2.switch('taibai')

    time.sleep(1)

    print('第二次f1' + s)

    g2.switch()

def f2(s):

    print('第一次f2' + s)

    g1.switch()

    time.sleep(1)

    print('第二次f2' + s)

 

g1 = greenlet(f1)

g2 = greenlet(f2)

g1.switch('alex')

Gevent模块(重点)

import gevent

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

import time

import threading

 

def f1():

    print('第一次f1')

    # print(threading.current_thread().getName())

    # gevent.sleep(1)

    time.sleep(2)

    print('第二次f1')

 

def f2():

    # print(threading.current_thread().getName())

    print('第一次f2')

    # gevent.sleep(2)

    time.sleep(2)

    print('第二次f2')

 

s = time.time()

g1 = gevent.spawn(f1) #异步提交了f1任务

g2 = gevent.spawn(f2) #异步提交了f2任务

# g1.join()

# g2.join()

gevent.joinall([g1,g2])

e = time.time()

print('执行时间:',e-s)

print('主程序任务')

线程池的回调函数

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

 

def f1(n,s):

    return n+s

 

def f2(n):

 

    print('回调函数>>>',n.result())

if __name__ == '__main__':

 

    tp = ThreadPoolExecutor(4)

 

    res = tp.submit(f1,11,12).add_done_callback(f2)

 

    # print(res.result())

 

 

线程的其他方法:

 from threading import Thread,current_thread:

currrent_thread().getName()  获取线程的名称

current_thread().ident   获取到线程的id

current_thread()  当前线程的信息

import threading  #导入threading模块才能使用下面的功能:

threading.enumerate()  当前正在运行线程对象的列表

threading.active_count()   活动的线程

 

import time

import threading

from threading import  Thread,current_thread

 

def f1(n):

    time.sleep(1)

    print('子线程名称',current_thread().getName())

    print('%s号线程任务' %n)

 

 

if __name__ == '__main__':

    t1 =Thread(target=f1,args=(1,))

    t1.start()

    print('主线程名称',current_thread().getName())  ###MainThread

    print('主线程ID',current_thread().ident)     ##2260

    print(current_thread())   #当前线程<_MainThread(MainThread, started 2260)>

    print(threading.enumerate())   #[<_MainThread(MainThread, started 2260)>, <Thread(Thread-1, started 2520)>]  当前正在运行线程对象的列表

    print(threading.active_count())  # 活动的线程  #2

线程池(重点) 

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

p =ThreadPoolExecutor()  默认的线程个数是cpu个数 *5

p = ProcessPoolExecutor()  默认的进程个数是cup个数(核数)

p.map(f1, 可迭代的对象)  异步执行

def f1(n1,n2):

      print(n1,n2)

 p.submit(f1,11,12)

 res=p.submit(f1,11,12)

异步提交任务,里面无敌传参,但是形参位置必须对应实参接收

res.result()  和get 方法一样,如果没有结果,会等待,阻塞程序  

shutdown() close+join锁定线程池,等待线程池中所有已经提交的任务全部执行完毕

import time

from threading import current_thread

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

 

 

def f1(n,s):

    time.sleep(1)

    # print('%s号子线程' %current_thread().ident)

    # print(n,s)

    return (n,s)

 

 

if __name__ == '__main__':

    tp =ThreadPoolExecutor(4)

    # tp = ProcessPoolExecutor(4)

    # tp.map(f1,range(10))  #异步提交任务,参数同样是任务名称,可迭代对象

 

    res_list = []

    for i in range(10):

        res = tp.submit(f1,i,'藤椒')  #submit是给线程池异步提交任务

        print(res)

        #res.result()

        res_list.append(res)

 

    # for r in res_list:

    #     print(r.result())

 

    tp.shutdown()  #主线程等待所有提交给线程池的任务,全部执行完毕 close+join

    for r in res_list:

        print(r.result())

    print('主线程结束')

 

 

 

队列(重点)

先进先出

queue.Queue()  先进先出队列

q.qsize()  当前内容的长度

q.full() 查看队列是否满了

q.empty()  查看队列是否空了

q.put_nowait()   放入不等待,程序往下执行

q.get_nowait()  获取不等待,程序往下执行

import queue

 

 

#先进先出队列

q =queue.Queue(3)

q.put(1)

q.put(2)

print('当前队列内容长度',q.qsize())

q.put(3)

print('查看队列是否满了',q.full())

 

try:

    q.put_nowait(4)  #报错queue.Full

except Exception:

    print('队列满了')

 

print(q.get())

print(q.get())

print('查看队列是否为空',q.empty())

print(q.get())

print('查看队列是否为空',q.empty())

 

try:

    q.get_nowait()   #queue.Empty

except Exception:

    print('队列空了')

先进后出,或者后进先出,类似于栈fifo: first in first out

queue.LifoQueue()  先进后出\后进先出队列

import queue

 

q = queue.LifoQueue(3)

 

q.put(1)

q.put(2)

q.put(3)

 

print(q.get())

print(q.get())

print(q.get())

优先队列:

queue.PriorityQueue()

put的数据是一个元组,元组的第一个参数是优先级数字,数字越下,优先级越高,越先被get到被去出来,第二个参数是put进去的值,吐过说优先级相同,那么直别忘了应该是相同的数据类型,字典不行

    如果优先级数字相同,会比较第二个参数的元素的ascii表中的位置,如果数据类型不同会报错.

    如果说值里面的元素是数字类型,那么两个值的优先级相同时,比较的是两个值得大小,小的优先被去出来.

import queue

 

q = queue.PriorityQueue(5)

# q.put((5,'alex'))

# q.put((2,'宝宝'))

# q.put((7,'大力'))

 

# q.put((5,(2,3)))

q.put((5,(2,3)))  #如果说值里面的元素是数字类型,那么当两个值的优先级相同时,比较的是两个值的大小,小的优先被取出来

#如果元素是字符串,那么依次比较每个字母的ascii表中的位置,小的优先被取出来

# q.put((2,{'x':3}))

# q.put((5,(1,2)))

q.put((5,(2,2,3)))

# q.put((2,'zalex'))

# q.put((-1,'yubing'))

# q.put((2,{'k':666})) #如果优先级数字相同,如果数据类型不同会报错

# q.put((2,('a','b')))

# q.put((1,(1,2)))

# q.put((3,(1,2)))

# q.put((-10,(1,2)))

print(q.get())

协程:轻量型线程.  生成器,Greenlet模块,Gevent模块(重点)

协程:一个线程里面实现任务的并发:变成生成器(记录状态),实现两个程序的来回切换,实现并发

生成器版协程:

import time

 

def f1():

    for i in range(10):

        time.sleep(0.5)

        print('f1>>',i)

        yield

 

def f2():

    g = f1()

    for i in range(10):

        time.sleep(0.5)

        print('f2>>', i)

        next(g)

 

f1()

f2()

Greenlet模块

如果导入模块报错,是没有加载第三方的模块,首先:在py解释器上找到Terminal输入:pip install greenlet,如果提示不是内部命令,找到python安装的位置的路径,Scripts文件里面的pip,选择路径,添加到环境变量里面(我的电脑--属性--高级系统设置--环境变量--Path新建添加),在使用管理员命令输入pip install greenlet,最后重启解释器就完成啦,可以开心的使用.

import time

import greenlet

from greenlet import greenlet

 

def f1(s):

    print('第一次f1'+s)

    g2.switch('taibai')

    time.sleep(1)

    print('第二次f1' + s)

    g2.switch()

def f2(s):

    print('第一次f2' + s)

    g1.switch()

    time.sleep(1)

    print('第二次f2' + s)

 

g1 = greenlet(f1)

g2 = greenlet(f2)

g1.switch('alex')

Gevent模块(重点)

import gevent

from gevent import monkey;monkey.patch_all()

import time

import threading

 

def f1():

    print('第一次f1')

    # print(threading.current_thread().getName())

    # gevent.sleep(1)

    time.sleep(2)

    print('第二次f1')

 

def f2():

    # print(threading.current_thread().getName())

    print('第一次f2')

    # gevent.sleep(2)

    time.sleep(2)

    print('第二次f2')

 

s = time.time()

g1 = gevent.spawn(f1) #异步提交了f1任务

g2 = gevent.spawn(f2) #异步提交了f2任务

# g1.join()

# g2.join()

gevent.joinall([g1,g2])

e = time.time()

print('执行时间:',e-s)

print('主程序任务')

线程池的回调函数

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

 

def f1(n,s):

    return n+s

 

def f2(n):

 

    print('回调函数>>>',n.result())

if __name__ == '__main__':

 

    tp = ThreadPoolExecutor(4)

 

    res = tp.submit(f1,11,12).add_done_callback(f2)

 

    # print(res.result())