Python 进阶 (三十四)Python3 多线程解读
一、线程讲解
多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点:
使用线程可以把占据长时间程序中的任务放到后台去处理。
用户界面可以更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度。
程序的运行速度可能加快。
在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。
每个线程都有自己的一组 CPU 寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行的 CPU 寄存器状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程的上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
线程可以被抢占(中断)。
在其他线程正在运行时,线程可以暂时搁置(也称为睡眠) -- 这就是线程的退让。
线程可以分为:
内核线程:由操作系统内核创建和撤销。
用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。
Python3
线程中常用的两个模块为:
_thread
threading
(推荐使用)
thread
模块已被废弃。用户可以使用 threading
模块代替。所以,在 Python3
中不能再使用"thread
" 模块。为了兼容性,Python3
将 thread
重命名为 "_thread
"。
二、走近 Python 线程
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。语法如下:
参数说明:
function
- 线程函数。args
- 传递给线程函数的参数,必须是个tuple
类型。kwargs
- 可选参数。
实例:
执行以上程序输出结果如下:
三、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。
四、使用 threading 模块创建线程
我们可以通过直接从 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:
以上程序执行结果如下:
五、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:
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:
执行以上程序,输出结果为:
六、线程优先级队列(Queue)
Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括 FIFO(先入先出)队列 Queue,LIFO(后入先出)队列 LifoQueue,和优先级队列 PriorityQueue。
这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用,可以使用队列来实现线程间的同步。
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:
以上程序执行结果:
七、延伸阅读
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【No Silver Bullet】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/57fb423e50daa5dc29c6b33c2】。文章转载请联系作者。
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