Python如何具体操作多线程应用实例详解？

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目录

一、简介

二、线程模块

三、使用threading模块创建线程

四、线程同步

五、线程优先级队列（Queue）

1.Queue队列

2.队列公共方法

3.其他

六、Queue详细参数和使用实例

1.简要

目录

• 一、简介
• 二、线程模块
• 三、使用 threading 模块创建线程
• 四、线程同步
• 五、线程优先级队列（ Queue）
• 1、queue队列
• 2、队列queue公共方法
• 3、其他
• 六、Queue详细参数和用法实例

一、简介

Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

函数式：调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。

参数说明:

• function - 线程函数。
• args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
• kwargs - 可选参数。

实例：

import _thread import time # 为线程定义一个函数 def print_time( threadName, delay): count = 0 while count < 5: time.sleep(delay) count += 1 print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )) # 创建两个线程 try: _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) ) _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) ) except: print ("Error: 无法启动线程") while 1: pass

二、线程模块

Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。

_thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。

threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：

• threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
• 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。
• threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

• run(): 用以表示线程活动的方法。
• start():启动线程活动。
• join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
• isAlive(): 返回线程是否活动的。
• getName(): 返回线程名。
• setName(): 设置线程名。

三、使用 threading 模块创建线程

可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类，并实例化后调用 start() 方法启动新线程，即它调用了线程的 run() 方法：

import threading import time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): print ("开始线程：" + self.name) print_time(self.name, self.counter, 5) print ("退出线程：" + self.name) def print_time(threadName, delay, counter): while counter: if exitFlag: threadName.exit() time.sleep(delay) print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1 # 创建新线程 thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # 开启新线程 thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() print ("退出主线程")

四、线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。

使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。

如下：

注意： 多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。

考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。 那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。 锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。 经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

实例：

import threading import time class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): print ("开启线程： " + self.name) # 获取锁，用于线程同步 threadLock.acquire() print_time(self.name, self.counter, 3) # 释放锁，开启下一个线程 threadLock.release() def print_time(threadName, delay, counter): while counter: time.sleep(delay) print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1 threadLock = threading.Lock() threads = [] # 创建新线程 thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # 开启新线程 thread1.start() thread2.start() # 添加线程到线程列表 threads.append(thread1) threads.append(thread2) # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() print ("退出主线程")

五、线程优先级队列（ Queue）

1、queue队列

(1.python3中的队列模块是queue，不是Queue

(2.一般涉及到同步，多线程之类用到队列模块

(3.定义了 queue.Queue 类，以及继承它的 queue.LifoQueue 类 和 queue.PriorityQueue 类 和 queue.SimpleQueue 类

(4.分别对应队列类（FIFO先进先出），LIFO后进先出队列类，优先队列，无边界FIFO简单队列类

(5.还有两个异常：队满和队空

2、队列queue公共方法

''' 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：711312441 寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！ ''' import queue #创建基本队列 #queue.Queue(maxsize=0)创建一个队列对象（队列容量），若maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制 Q=queue.Queue(10) print(Q) print(type(Q)) #1.基本方法 print(Q.queue)#查看队列中所有元素 print(Q.qsize())#返回队列的大小 print(Q.empty())#判断队空 print(Q.full())#判断队满 #2.获取队列，0--5 #Queue.put（item，block = True，timeout = None ）将对象放入队列，阻塞调用（block=False抛异常），无等待时间 for i in range(5): Q.put(i) # Queue.put_nowait(item)相当于 put(item, False). #3.读队列，0--5 #Queue.get(block=True, timeout=None)读出队列的一个元素，阻塞调用，无等待时间 while not Q.empty(): print(Q.get()) # Queue.get_nowait()相当于get(False).取数据，如果没数据抛queue.Empty异常 #4.另两种涉及等待排队任务的方法 # Queue.task_done()在完成一项工作后，向任务已经完成的队列发送一个信号 # Queue.join()阻止直到队列中的所有项目都被获取并处理。即等到队列为空再执行别的操作

3、其他

(1.LifoQueue： LIFO后进先出

(2.PriorityQueue：优先级队列，如果数据元素不具有可比性，则可将数据包装在忽略数据项的类中，仅比较优先级编号

(3.SimpleQueue:简单队列，无跟踪任务的功能

六、Queue详细参数和用法实例

Queue 模块中的常用方法:

• Queue.qsize() 返回队列的大小
• Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
• Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
• Queue.full 与 maxsize 大小对应
• Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
• Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
• Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
• Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
• Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
• Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

实例：

import queue import threading import time exitFlag = 0 class myThread (threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, q): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.q = q def run(self): print ("开启线程：" + self.name) process_data(self.name, self.q) print ("退出线程：" + self.name) def process_data(threadName, q): while not exitFlag: queueLock.acquire() if not workQueue.empty(): data = q.get() queueLock.release() print ("%s processing %s" % (threadName, data)) else: queueLock.release() time.sleep(1) threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"] nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"] queueLock = threading.Lock() workQueue = queue.Queue(10) threads = [] threadID = 1 # 创建新线程 for tName in threadList: thread = myThread(threadID, tName, workQueue) thread.start() threads.append(thread) threadID += 1 # 填充队列 queueLock.acquire() for word in nameList: workQueue.put(word) queueLock.release() # 等待队列清空 while not workQueue.empty(): pass # 通知线程是时候退出 exitFlag = 1 # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() print ("退出主线程")

到此这篇关于Python多线程使用方法详细讲解的文章就介绍到这了,更多相关Python多线程内容请搜索自由互联以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持自由互联！