【Python之旅】第六篇（三）：Python多線程及其使用方法

  在前面使用Python Socket來編寫簡版SSH程式的時候，其實已經有使用多線程，不過當時對多線程的概念并不能很好的了解，在看了《程序與線程的一個簡單解釋》與學習了Python多線程之後，也算是有一個大緻的了解了。

    内容主要如下：

1

2

3

<code>1</code><code>.Python中的多線程</code>

<code>2</code><code>.Python多線程使用方法</code><code>1</code>

<code>3</code><code>.Python多線程使用方法</code><code>2</code>

1.Python中的多線程

    執行一個程式，即在作業系統中開啟了一個程序，在某一時刻，一個CPU核心隻能進行一個程序的任務，現在的計算機所說的多程序/多任務其實是通過加快CPU的執行速度來實作的，因為一個CPU每秒能執行上億次的計算，能夠對程序進行很多次切換，是以在人為可以感覺的時間裡，看上去，計算機确實是在同時執行多個程式，即同時處理多個程序。

    一個程序中可以包含有多個線程，這多個線程為實作該程序的某個主要功能而運作着，多個線程可以進行串行工作，也可以并發同時進行工作，顯然後者可以節省更多的時間。

   下面是自己在學習過程中的一些課堂筆記，因為還沒有真正學習一些理論，是以可能會有些錯誤，但目前是友善自己的了解：

4

5

6

7

8

9

<code>即GLI是以CPU核心為機關來控制全局鎖，是以是不能跨不同的CPU（核心 ）的</code>

<code>GLI可以保證同一個程序中，某一個線程的共享資料在某一時刻隻能同時被另外一個線程修改（使用），</code>

<code>而不能同時被多個線程修改（使用），如果去掉GLI，則需要自己為線程加鎖，這樣之後，性能比原來還要差。</code>

<code>當然，難道就不能充分利用多核CPU或多個CPU了？</code>

<code>做成多程序就可以了，不同的程序運作在不同的CPU（核心）上，也可以實作并發，</code>

<code>隻是這樣的話就會比較浪費記憶體空間，考慮同時運作</code><code>10</code><code>個QQ程式的情況，</code>

<code>假如</code><code>1</code><code>個QQ占用500M的記憶體空間，則</code><code>10</code><code>個QQ就要占用5G的記憶體空間了。但如果是多線程的話，</code>

<code>可能</code><code>10</code><code>個QQ還是共享着這500M的記憶體空間。還有一個缺點就是，多程序間的資料直接通路可能</code>

<code>會比較麻煩，但其實也是可以實作的，比如chrome浏覽器就是用多程序實作的。</code>

     目前首先要明确的是，Python中是不能把一個程序的多個線程分布在不同的CPU核心上運作的。

2.Python多線程使用方法1

    給出下面的程式代碼及注釋：

10

<code>import</code> <code>threading    #Python多線程子產品</code>

<code>import</code> <code>time</code>

<code>def run(num):</code>

<code>    </code><code>print </code><code>'Hi, I am thread %s..lalala'</code> <code>% num</code>

<code>    </code><code>time.sleep(</code><code>1</code><code>)</code>

<code>for</code> <code>i </code><code>in</code> <code>range(</code><code>20</code><code>):</code>

<code>    </code><code>t = threading.Thread(target=run, args=(i,))    #多線程使用方法，target為需要執行多線程的函數，args為函數中的參數，注意這裡的參數寫成（i,），即如果隻能一個參數，也要加上一個</code><code>","</code>

<code>    </code><code>t.start()    #開始執行多線程</code>

    程式運作結果如下：

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

<code>xpleaf@xpleaf-machine:/mnt/hgfs/Python/day6$ python thread4.py </code>

<code>Hi, I am thread </code><code>0</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>1</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>2</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>3</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>4</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>5</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>6</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>7</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>8</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>9</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>10</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>11</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>12</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>13</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>14</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>15</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>16</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>17</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>18</code><code>..lalala</code>

<code>Hi, I am thread </code><code>19</code><code>..lalala</code>

    直接看執行結果是看不出什麼的，這裡說一下這個程式的執行過程：0到19是同時列印輸入的，在列印19後，程式sleep 1秒後才結束程式的運作。

    上面這個程式有20個線程執行，每個線程都是：列印字元串+sleep(1)。我們實際看到的結果是0到19同時列印，然後才sleep 1秒，但是需要注意的是，并非是20個線程才執行一次sleep(1)，而是在每個線程中都執行了一次sleep(1)，即該程式實際上是執行了20次sleep(1)，而我們實際看到的結果是程式運作時僅僅是暫停了1秒，那是因為這20次sleep(1)是并發執行的。

    上面的程式可以這麼去了解：20個線程相當于有20匹馬，20匹馬同時起跑（列印字元串），然後以同時停1秒（sleep(1)），最後同時到達終點（20個線程運作結束，即程式執行結束）。

    為了更好的了解上面的程式，可以把上面的代碼改為如下：

<code>import</code> <code>threading</code>

<code>    </code><code>t = threading.Thread(target=run, args=(i,))</code>

<code>    </code><code>t.start()</code>

<code>    </code><code>t.join()    #等上一個線程執行完後再執行下一個線程</code>

    執行結果如下：

    執行結果看上去跟前面是一樣的，但執行過程卻是這樣的：每列印一次字元串，再暫停一秒。

    通過這個程式，也就可以更好的了解Python的多線程并發執行了，當然，因為這是一個動态的過程，是以把程式執行一遍後會有更好的了解。

3.Python多線程使用方法2

    程式代碼如下：

<code>import</code> <code>threading,time</code>

<code>class</code> <code>MyThread(threading.Thread):</code>

<code>    </code><code>def __init__(self, num):</code>

<code>        </code><code>threading.Thread.__init__(self)</code>

<code>        </code><code>self.num = num</code>

<code>    </code><code>def run(self): #</code><code>this</code> <code>name must be </code><code>'run'</code>

<code>        </code><code>print </code><code>'I am thread %s'</code> <code>% self.num</code>

<code>        </code><code>time.sleep(</code><code>2</code><code>)</code>

<code>    </code><code>t = MyThread(i)</code>

    程式的執行結果與方法1是一樣的，這裡就不給出了，隻是這裡利用了面向對象程式設計的思想方法來設計程式代碼。

本文轉自 xpleaf 51CTO部落格，原文連結：http://blog.51cto.com/xpleaf/1701903，如需轉載請自行聯系原作者