詳解Python中的多線程
更新時間：2022年06月20日 11:13:07 作者：J.FengS
這篇文章主要介紹了Python中的多線程,線程就是進程中一條執(zhí)行程序的執(zhí)行路徑，一個程序至少有一條執(zhí)行路徑，本文給大家介紹的非常詳細，需要的朋友可以參考下
什么是多線程：
進程：正在運行的程序，QQ 360 ......
線程：就是進程中一條執(zhí)行程序的執(zhí)行路徑，一個程序至少有一條執(zhí)行路徑。（360中的殺毒 電腦體檢 電腦清理 同時運行的話就需要開啟多條路徑）
每個線程都有自己需要運行的內容，而這些內容可以稱為線程要執(zhí)行的任務。
開啟多線程是為了同時運行多部分代碼。
好處：解決了多部分需要同時運行的問題
弊端：如果線程過多，會導致效率很低（因為程序的執(zhí)行都是CPU做著隨機 快速切換來完成的）
- 線程與進程的區(qū)別
- 線程共享內存，進程獨立內存
- 線程啟動速度塊，進程啟動速度慢，運行時速度沒有可比性
- 同一個進程的線程間可以直接交流，兩個進程想通信，必須通過一個中間代理來實現
- 創(chuàng)建新線程很簡單，創(chuàng)建新進程需要對其父進程進行一次克隆
- 一個線程可以控制和操作同一線程里的其他線程，但是進程只能操作子進程
threading模塊
多線程的使用方式一：直接使用
# -*- coding:utf-8 -*-
# 線程使用的方式一
import threading
import time
# 需要多線程運行的函數
def fun(args):
print("我是線程%s" % args)
time.sleep(2)
print("線程%s運行結束" % args)
# 創(chuàng)建線程
t1 = threading.Thread(target=fun, args=(1,))
t2 = threading.Thread(target=fun, args=(2,))
start_time = time.time()
t1.start()
t2.start()
end_time = time.time()
print("兩個線程一共的運行時間為：", end_time-start_time)
print("主線程結束")
"""
運行結果：
我是線程1
我是線程2兩個線程一共的運行時間為： 0.0010077953338623047
主線程結束
線程1運行結束
線程2運行結束
"""線程的第二種使用方式：繼承式調用
# 繼承式調用
import threading
import time
class MyThreading(threading.Thread):
def __init__(self, name):
super(MyThreading, self).__init__()
self.name = name
# 線程要運行的代碼
def run(self):
print("我是線程%s" % self.name)
time.sleep(2)
print("線程%s運行結束" % self.name)
t1 = MyThreading(1)
t2 = MyThreading(2)
start_time = time.time()
t1.start()
t2.start()
end_time = time.time()
print("兩個線程一共的運行時間為：", end_time-start_time)
print("主線程結束")
"""
運行結果：
我是線程1
我是線程2
兩個線程一共的運行時間為： 0.0010724067687988281
主線程結束
線程2運行結束
線程1運行結束
"""守護線程與join方法
- 在Python多線程編程中，join方法的作用式線程同步。
- 守護線程，是為守護別人而存在的，當設置為守護線程后，被守護的主線程不存在后，守護線程也自然不存在。
- 第一種：python多線程默認情況
- Python多線程默認情況（設置線程setDaemon(False))，主線程執(zhí)行完自己的任務后，就退出了，此時子線程會繼續(xù)執(zhí)行自己的任務，直到子線程任務結束
- 代碼演示：threading中的兩個創(chuàng)建多線成的例子都是。
- 第二種：開啟守護線程
- 開啟線程的setDaemon(True))，設置子線程為守護線程，實現主程序結束，子程序立馬全部結束功能
- 代碼演示：
# 守護線程
import threading
import time
class MyThreading(threading.Thread):
def __init__(self, name):
super(MyThreading, self).__init__()
self.name = name
# 線程要運行的代碼
def run(self):
print("我是線程%s" % self.name)
time.sleep(2)
print("線程%s運行結束" % self.name)
t1 = MyThreading(1)
t2 = MyThreading(2)
start_time = time.time()
t1.setDaemon(True)
t1.start()
t2.setDaemon(True)
t2.start()
end_time = time.time()
print("兩個線程一共的運行時間為：", end_time-start_time)
print("主線程結束")- 注意：如果要設置為守護線程，一定要在開啟線程之前，將該線程設置為守護線程
- 結論：主線程結束后，無論子線程1，2是否運行完成，都結束線程，不在繼續(xù)向下運行
- 第三種：加入join方法設置同步
- 當不給程序設置守護進程時，主程序將一直等待子程序全部運行完成才結束
- 代碼演示：
# join:線程同步
import threading
import time
class MyThreading(threading.Thread):
def __init__(self, name):
super(MyThreading, self).__init__()
self.name = name
# 線程要運行的代碼
def run(self):
print("我是線程%s" % self.name)
time.sleep(3)
print("線程%s運行結束" % self.name)
threading_list = []
start_time = time.time()
for x in range(50):
t = MyThreading(x)
t.start()
threading_list.append(t)
for x in threading_list:
x.join() # 為線程開啟同步
end_time = time.time()
print("50個線程一共的運行時間為：", end_time-start_time)
print("主線程結束")結論：主線程等待50個子線程全部執(zhí)行完成才結束。
線程鎖(互斥鎖Mutex)
- 一個進程下可以啟用多個線程，多個線程共享父進程的內存空間，也就意味著每個線程可以訪問同一份數據，此時如果多個線程同時要修改一份數據，會出現什么狀況？
- 代碼演示：
# -*- coding:utf8 -*-
import threading
import time
num = 100
threading_list = []
def fun():
global num
print("get num:", num)
num += 1
time.sleep(1)
for x in range(200):
t = threading.Thread(target=fun)
t.start()
threading_list.append(t)
for x in threading_list:
x.join()
print("nun:", num)- 結論：運行結果可能會出現num<300的情況
- 正常來講，這個num結果應該是300， 但在python 2.7上多運行幾次，會發(fā)現，最后打印出來的num結果不總是300，為什么每次運行的結果不一樣呢？ 哈，很簡單，假設你有A,B兩個線程，此時都 要對num 進行加1操作， 由于2個線程是并發(fā)同時運行的，所以2個線程很有可能同時拿走了num=100這個初始變量交給cpu去運算，當A線程去處完的結果是101，但此時B線程運算完的結果也是101，兩個線程同時CPU運算的結果再賦值給num變量后，結果就都是101。那怎么辦呢？ 很簡單，每個線程在要修改公共數據時，為了避免自己在還沒改完的時候別人也來修改此數據，可以給這個數據加一把鎖， 這樣其它線程想修改此數據時就必須等待你修改完畢并把鎖釋放掉后才能再訪問此數據。
*注：不要在3.x上運行，不知為什么，3.x上的結果總是正確的，可能是自動加了鎖
加鎖版本：
import random
import threading
import time
num = 100
threading_list = []
def fun():
global num
time.sleep(random.random())
lock.acquire() # 加鎖
print("get num:", num, threading.current_thread())
num += 1
lock.release() # 釋放鎖
# 實例化鎖對象
lock = threading.Lock()
for x in range(200):
t = threading.Thread(target=fun)
t.start()
threading_list.append(t)
for x in threading_list:
x.join()
print("num:", num)GIL VS Lock
機智的同學可能會問到這個問題，就是既然你之前說過了，Python已經有一個GIL來保證同一時間只能有一個線程來執(zhí)行了，為什么這里還需要lock? 注意啦，這里的lock是用戶級的lock,跟那個GIL沒關系 ，具體我們通過下圖來看一下+配合我現場講給大家，就明白了。
那你又問了， 既然用戶程序已經自己有鎖了，那為什么C python還需要GIL呢？加入GIL主要的原因是為了降低程序的開發(fā)的復雜度，比如現在的你寫python不需要關心內存回收的問題，因為Python解釋器幫你自動定期進行內存回收，你可以理解為python解釋器里有一個獨立的線程，每過一段時間它起wake up做一次全局輪詢看看哪些內存數據是可以被清空的，此時你自己的程序 里的線程和 py解釋器自己的線程是并發(fā)運行的，假設你的線程刪除了一個變量，py解釋器的垃圾回收線程在清空這個變量的過程中的clearing時刻，可能一個其它線程正好又重新給這個還沒來及得清空的內存空間賦值了，結果就有可能新賦值的數據被刪除了，為了解決類似的問題，python解釋器簡單粗暴的加了鎖，即當一個線程運行時，其它人都不能動，這樣就解決了上述的問題， 這可以說是Python早期版本的遺留問題。
RLock（遞歸鎖）
說白了就是在一個大鎖中還要再包含子鎖
import threading, time
def run1():
lock.acquire()
print("grab the first part data")
global num
num += 1
lock.release()
return num
def run2():
lock.acquire()
print("grab the second part data")
global num2
num2 += 1
lock.release()
return num2
def run3():
lock.acquire()
res = run1()
print('--------between run1 and run2-----')
res2 = run2()
lock.release()
print(res, res2)
if __name__ == '__main__':
num, num2 = 0, 0
lock = threading.RLock()
for i in range(3):
t = threading.Thread(target=run3)
t.start()
while threading.active_count() != 1:
print(threading.active_count())
else:
print('----all threads done---')
print(num, num2)在開發(fā)的過程中要注意有些操作默認都是 線程安全的（內部集成了鎖的機制），我們在使用的時無需再通過鎖再處理，例如：
import threading
data_list = []
lock_object = threading.RLock()
def task():
print("開始")
for i in range(1000000):
data_list.append(i)
print(len(data_list))
for i in range(2):
t = threading.Thread(target=task)
t.start()
Semaphore（信號量）
- 互斥鎖同時只允許一個線程修改數據，而Semaphore是同時允許一定數量的線程修改數據，比如廁所有三個坑，那最多只允許三個人上廁所，后面的人只能等前面的人出來才能進去。
- 代碼演示：
# -*- coding:GBK -*-
import threading
import time
sum_1 = 0
def run(i):
global sum_1
time.sleep(1)
# lock.acquire()
semaphore.acquire()
sum_1 += 1
print("線程%s來了,并修改了sum_1的值為：%s" % (i, sum_1))
semaphore.release()
# lock.release()
# lock = threading.Lock()
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)
for x in range(10):
t = threading.Thread(target=run, args=(x,))
t.start()
while threading.active_count() != 1:
pass
print("程序結束")Event（事件）
- 通過Event來實現兩個或多個線程間的交互，下面是一個紅綠燈的例子，即起動一個線程做交通指揮燈，生成幾個線程做車輛，車輛行駛按紅燈停，綠燈行的規(guī)則。
- 四個常用方法
set() # 設置標志位為 True
clear() # 清空標志位(將標志位改為false)
is_set() # 檢測標志位，如果標志位被設置，返回True，否則返回False
wait() # 等待標志位被設置位True程序才繼續(xù)往下運行
代碼演示：
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time
def light():
count = 1
event.set() # 設置標志位 True
while True:
if count <= 10:
print("現在是綠燈")
time.sleep(1)
elif count <= 15:
print("現在是紅燈")
event.clear() # 清空標志位(將標志位改為false)
time.sleep(1)
else:
count = 0
event.set()
count += 1
def car(name):
while True:
if event.is_set():
print("----------%s在起飛-------------" % name)
time.sleep(1)
else:
print("---------%s在等紅燈---------------" % name)
event.wait() # 等待標志位被設置位True程序才繼續(xù)往下運行
event = threading.Event()
light_1 = threading.Thread(target=light)
light_1.start()
for x in range(5):
car_1 = threading.Thread(target=car, args=("馬自達"+str(x),))
car_1.start()紅綠燈案例
Queue（隊列）
queue.Queue(maxsize=0) #隊列：先進先出 maxsize:設置隊列的大小 queue.LifoQueue(maxsize=0) ##last in fisrt out maxsize:設置隊列的大小 queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存儲數據時可設置優(yōu)先級的隊列,按優(yōu)先級順序（最低的先） maxsize:設置隊列的大小
exceptionqueue.Empty
Exception raised when non-blocking get()(or get_nowait()) is called on a Queue object which is empty.
當在一個空的隊列對象上調用非阻塞的get()（或get_nowait()）時，會產生異常。
exceptionqueue.Full
Exception raised when non-blocking put() (or put_nowait() ) is called on a Queue object which is full.
當非阻塞的put()(或put_nowait())被調用到一個已滿的隊列對象上時引發(fā)的異常。
import queue
# 實例化隊列對象
q = queue.Queue(3)
print(q.qsize()) # 獲取隊列內數據的長度
print(q.empty()) # 如果隊列是空的，返回True，否則返回False（不可靠?。?
print(q.full()) # 如果隊列已滿，返回True，否則返回False（不可靠?。?。
"""
Queue.put(item, block=True, timeout=None)
可以簡寫：Queue.put(item, True, 5)
將項目放入隊列。
如果可選的args block為true(默認值)，并且timeout為None（默認值），必要時進行阻塞，直到有空閑的槽。
如果timeout是一個正數，它最多阻斷timeout秒，如果在這段時間內沒有空閑槽，則引發(fā)Full異常。
否則（block為false），如果有空閑的槽立即可用，就在隊列上放一個項目，否則就引發(fā)Full異常（在這種情況下忽略超時）。
"""
q.put(1) # 數據“1”進入隊列
q.put("nihao") # 數據"nihao"進入隊列
q.put("456ni", block=True, timeout=5)
'''
將一個項目放入隊列中，不進行阻斷。
只有在有空閑位置的情況下才排隊。
否則會引發(fā)Full異常。
'''
# q.put_nowait(123)
'''
Queue.get(block=True, timeout=None)
可以簡寫：Queue.get(True, 3)
從隊列中刪除并返回一個項目。
如果可選的args'block'為True(默認)，'timeout'為無（默認）。
就會在必要時阻塞，直到有一個項目可用。
如果'timeout'是非負數，它最多阻斷'timeout'秒，如果在這段時間內沒有項目可用，則引發(fā)Empty異常。
否則（'block'為False），如果有一個項目立即可用，則返回一個項目。
否則引發(fā)Empty異常（'timeout'被忽略了在這種情況下）。
'''
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get(block=True, timeout=2))
'''
從隊列中移除并返回一個項目，而不阻塞。
只有當一個項目立即可用時，才會得到一個項目。
否則引發(fā)Empty異常。
'''
# print(q.get_nowait())生產者消費者模型
在并發(fā)編程中使用生產者和消費者模式能夠解決絕大多數并發(fā)問題。該模式通過平衡生產線程和消費線程的工作能力來提高程序的整體處理數據的速度。
為什么要使用生產者和消費者模式
在線程世界里，生產者就是生產數據的線程，消費者就是消費數據的線程。在多線程開發(fā)當中，如果生產者處理速度很快，而消費者處理速度很慢，那么生產者就必須等待消費者處理完，才能繼續(xù)生產數據。同樣的道理，如果消費者的處理能力大于生產者，那么消費者就必須等待生產者。為了解決這個問題于是引入了生產者和消費者模式。
什么是生產者消費者模式
生產者消費者模式是通過一個容器來解決生產者和消費者的強耦合問題。生產者和消費者彼此之間不直接通訊，而通過阻塞隊列來進行通訊，所以生產者生產完數據之后不用等待消費者處理，直接扔給阻塞隊列，消費者不找生產者要數據，而是直接從阻塞隊列里取，阻塞隊列就相當于一個緩沖區(qū)，平衡了生產者和消費者的處理能力。
# 生產者/消費者
import threading
import queue
import time
# 生產者
def producer(name):
count = 1
while True:
p.put("{}骨頭{}".format(name, count))
print("骨頭{}被{}生產".format(count, name).center(60, "*"))
count += 1
time.sleep(0.1)
# 消費者
def consumer(name):
while True:
print("{}被{}吃掉了".format(p.get(), name))
# 實例化隊列對象
p = queue.Queue(10)
# 創(chuàng)建生產者線程
producer_threading1 = threading.Thread(target=producer, args=("飛某人",))
producer_threading2 = threading.Thread(target=producer, args=("Alex",))
# 創(chuàng)建消費者線程
consumer_threading1 = threading.Thread(target=consumer, args=("張三",))
consumer_threading2 = threading.Thread(target=consumer, args=("李四",))
producer_threading1.start()
producer_threading2.start()
consumer_threading1.start()
consumer_threading2.start()線程池
Python3中官方才正式提供線程池。
線程不是開的越多越好，開的多了可能會導致系統的性能更低了，例如：如下的代碼是不推薦在項目開發(fā)中編寫。
import threading
def task(video_url):
pass
url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(30000)]
for url in url_list:
t = threading.Thread(target=task, args=(url,))
t.start()
# 這種每次都創(chuàng)建一個線程去操作，創(chuàng)建任務的太多，線程就會特別多，可能效率反倒降低了。建議：使用線程池
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 并行期貨，線程池執(zhí)行者
"""
pool = ThreadPoolExecutor(100)
pool.submit(函數名,參數1，參數2，參數...)
"""
def task(video_url, num):
print("開始執(zhí)行任務", video_url, num) # 開始執(zhí)行任務 www.xxxx-299.com 3
time.sleep(1)
# 創(chuàng)建線程池，最多維護10個線程
threadpool = ThreadPoolExecutor(10)
# 生成300網址，并放入列表
url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(300)]
for url in url_list:
"""
在線程池中提交一個任務，線程池如果有空閑線程，則分配一個線程去執(zhí)行，執(zhí)行完畢后在將線程交還給線程池，
如果沒有空閑線程，則等待。注意在等待時，與主線程無關，主線程依然在繼續(xù)執(zhí)行。
"""
threadpool.submit(task, url, 3)
print("等待線程池中的任務執(zhí)行完畢中······")
threadpool.shutdown(True) # 等待線程池中的任務執(zhí)行完畢后，在繼續(xù)執(zhí)行
print("END")
任務執(zhí)行完任務，再干點其他事：
"""線程池的回調"""
import time
import random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def task(video_url):
print("開始執(zhí)行任務", video_url)
time.sleep(1)
return random.randint(0, 10) # 將結果封裝成一個Futuer對象，返回給線程池
def done(response): # response就是futuer對象，也就是task的返回值分裝的一個Futuer對象
print("任務執(zhí)行完后，回調的函數", response.result()) # 即Futuer.result()：取出task的返回值
# 創(chuàng)建線程池
threadpool = ThreadPoolExecutor(10)
url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(5)]
for url in url_list:
futuer = threadpool.submit(task, url) # futuer是由task返回的一個Future對象，里面有記錄task的返回值
futuer.add_done_callback(done) # 回調done函數，執(zhí)行者依然是子線程
# 優(yōu)點：可以做分工，例如：task專門下載，done專門將下載的數據寫入本地文件。到此這篇關于詳解Python中的多線程的文章就介紹到這了,更多相關Python多線程內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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