python - 多线程 - threading模块

多线程 - threading

python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块对thread做了一些包装，可以更加方便的被使用。

1. 使用threading模块

单线程执行

#coding=utf-8
import time

def saySorry():
    print('跑一圈')
    time.sleep()

if __name__ == "__main__":
    for i in range():
        saySorry()
           

运行结果：

跑一圈
跑一圈
跑一圈
跑一圈
跑一圈
           

多线程执行

#coding=utf-8
import threading
import time

def saySorry():
    print('跑一圈')
    time.sleep()

if __name__ == "__main__":
    for i in range():
        t = threading.Thread(target=saySorry)
        t.start()#启动线程
           

运行结果：

跑一圈
跑一圈
跑一圈
跑一圈
跑一圈
           

说明

1. 通过运行可以明显看出使用多线程并发操作，花费时间要短很多。

2. 创建好的线程，需要调用 start() 方法来启动

2. 主线程会等待所有的⼦线程结束后才结束

#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime,time

def run():
    for i in range():
        print('在跑步．．．%d'%i)
        sleep()

def sing():
    for i in range():
        print('在唱歌．．．%d'%i)
        sleep()

if __name__ == "__main__":
    print('------start------' + ctime())
    t1 = threading.Thread(target=run)
    t2 = threading.Thread(target=sing)

    t1.start()#启动线程
    t2.start()

    # sleep(5)# 屏蔽此⾏代码，试试看，程序是否会⽴⻢结束？
    print('------stop------' + ctime())
           

运行结果：

------start------Thu Aug 24 13:38:28 2017
在跑步．．．0
------stop------Thu Aug 24 13:38:28 2017
在唱歌．．．0
在跑步．．．1
在唱歌．．．1
在跑步．．．2
在唱歌．．．2
           

3. 查看线程数量

#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime,time

def run():
    for i in range():
        print('在跑步．．．%d'%i)
        sleep()

def sing():
    for i in range():
        print('在唱歌．．．%d'%i)
        sleep()

if __name__ == "__main__":
    print('------start------' + ctime())
    t1 = threading.Thread(target=run)
    t2 = threading.Thread(target=sing)

    t1.start()#启动线程
    t2.start()

    while True:
        length = len(threading.enumerate())
        print('当前运行的线程数为:' , length , ctime())
        if length <= :
            break

    # sleep(5)# 屏蔽此⾏代码，试试看，程序是否会⽴⻢结束？
    print('------stop------' + ctime())
           

运行结果：

由于数量庞大，在此不展示。。。。。。
           

4.线程执行代码的封装 - threading.Thread子类

#coding=utf-8
import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range():
            time.sleep()
            msg = 'ｉ am '+self.name+'@'+str(i) #name属性中保存的是当前线程的名字
            print(msg)

if __name__ == "__main__":
    t = MyThread()
    t.start()
           

运行结果：

ｉ am Thread-@0
ｉ am Thread-@1
ｉ am Thread-@2
           

说明：

python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。在创建自己的线程实例后，通过Thread类的start（）方法，可以启动该线程，交给python虚拟机进行调度，当该线程获得执行的机会时，就会调用run方法执行线程。

4.线程的执行顺序

#coding=utf-8
import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range():
            time.sleep()
            msg = 'ｉ am '+self.name+'@'+str(i) #name属性中保存的是当前线程的名字
            print(msg)

def test():
    for i in range():
        t = MyThread()
        t.start()

if __name__ == "__main__":
    test()
           

运行结果：

ｉ am Thread-@0
ｉ am Thread-@0
ｉ am Thread-@0
ｉ am Thread-@0
ｉ am Thread-@0
ｉ am Thread-@1
ｉ am Thread-@1
ｉ am Thread-@1
ｉ am Thread-@1
ｉ am Thread-@1
ｉ am Thread-@2
ｉ am Thread-@2
ｉ am Thread-@2
ｉ am Thread-@2
ｉ am Thread-@2
           

说明：

(运行的结果可能不一样，但是大体是一致的)

从代码的执行结果我们可以看出，多线程程序的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时，线程将被阻塞（Blocked），到sleep结束后，线程进入就绪（Runnable）状态，等待调度。而线程调度将自行选择一个线程执行。上面的代码中只能保证每个线程都运行完整个run函数，但是线程的启动顺序、

run函数中每次循环的执行顺序都不能确定。

总结

1. 每个线程一定会有一个名字，尽管上面的例子中没有指定线程对象的name，但是python会自动为线程指定一个名字。

2. 当线程的run()方法结束时该线程完成。

3. 无法控制线程调度程序，但可以通过别的方式来影响线程调度的方式。

4. 线程的几种状态

多线程-共享全局变量

#coding=utf-8
import threading
import time

g_num = 

def work1():
    global g_num
    for i in range():
        g_num+=
    print('work1 --- num = %d'%g_num)

def work2():
    global g_num
    print('work2 --- num = %d'%g_num)

if __name__ == "__main__":
    print('---start------g_num = %d'%g_num)
    t1 = threading.Thread(target=work1)
    t1.start()

    # 延时一会，保证t1线程中的事情做完
    time.sleep()
    t2 = threading.Thread(target=work2)
    t2.start()
           

运行结果：

---start------g_num = 100
work1 --- num = 103
work2 --- num = 103