Python3 멀티 스레딩
동시에 실행되는 다수의 스레드가 다른 프로그램의 수와 비슷 멀티 스레딩 된 동작은 다음과 같은 장점이있다 :
- 사용 스레드를 처리 할 수있는 배경으로 작업 긴 프로그램을 점유 할 수있다.
- 예를 들면 사용자가 어떤 이벤트 처리를 트리거하는 버튼을 클릭 할 수 있도록 사용자 인터페이스를 더 매력적일 수는 공정의 진행을 표시하는 진행 막대를 팝업 할
- 속도를 실행하면 가속 수
- 이러한 데이터를 송수신하는 사용자 입력 문서 능력 및 네트워크 대기로서 실현 어떤 작업에서, 스레드가 더 유용하다. 이 경우, 우리는 등등 메모리 사용량과 같은 귀중한 자원을 확보 할 수있다.
이행 프로세스의 스레드와 프로세스는 다르다. 각 주문의 이행을위한 항목, 종료 순서와 절차를 실행하는 별도의 스레드를 가지고있다. 그러나, 스레드는 애플리케이션에 의해 제어되는 다수의 실행 스레드를 제공하는 용도에 따라 존재하며, 독립적으로 수행 할 수 없다.
각 스레드는 스레드 콘텍스트라고 CPU 레지스터의 그 자신의 세트를 갖고, 쓰레드 문맥은 쓰레드 CPU 레지스터의 상태의 마지막 실행을 반영한다.
명령 포인터 및 스택 포인터 레지스터는 가장 중요한 두 스레드 컨텍스트 레지스터이며, 항상 프로세스의 컨텍스트에서 실행되는 스레드는 이러한 주소는 메모리 주소 공간의 스레드를 소유 한 프로세스를 표시하는 데 사용된다.
- 스레드가 선점 할 수 있습니다 (중단).
- 다른 스레드가 실행에서, 스레드 (수면라고도 함) 일시적 정지에서 개최 할 수있다 -이 양보의 스레드입니다.
스레드들로 분할 될 수있다 :
- 커널 스레드 등재 파괴 오퍼레이팅 시스템 커널.
- 사용자 스레드 : 커널 지원하고 사용자 프로그램을 필요로하지 않는 스레드를 구현 하였다.
Python3 공통점 두 개의 모듈 :
- _thread
- 스레딩 (권장)
스레드 모듈은 포기했습니다. 사용자 대신 스레딩 모듈을 사용할 수있다. 그래서, Python3에 더 이상 "스레드"모듈을 사용할 수 없습니다. 호환성을 위해, Python3 스레드는 "_thread을"의 이름을 변경합니다.
파이썬 스레드를 배우기 시작
파이썬 쓰레드는 두 가지 방법으로 사용 : 함수 또는 클래스가 스레드 개체를 포장으로.
기능 : 새로운 스레드를 생성하는 _thread 모듈 start_new_thread () 함수를 호출합니다. 구문은 다음과 같습니다
_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )
매개 변수 설명 :
- 기능 - 스레드 함수.
- 인수 - 함수에 전달 스레드 매개 변수, 그는 튜플 유형이어야합니다.
- kwargs로 - 선택 사항.
예 :
#!/usr/bin/python3 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
다음과 같이 위의 프로그램의 출력 결과는 다음과 같습니다
Thread-1: Wed Apr 6 11:36:31 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:36:33 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:33 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:36:35 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:36:37 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:37 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:36:39 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:41 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:45 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:36:49 2016
종료 CTRL-C를 누르면 위의 과정을 실행 한 후.
스레딩 모듈
Python3는 두 개의 표준 라이브러리 _thread을 통해 스레딩 및 스레딩에 대한 지원을 제공합니다.
_thread은 스레딩 기능 모듈이 여전히 비교적 제한에 비교하고, 낮은 수준의, 원래의 스레드와 간단한 로크를 제공한다.
스레딩 모듈 외에 다른 방법은 _thread 모듈 모든 방법을 포함,뿐만 아니라 제공 :
- threading.currentThread은 () : 현재의 thread 변수를 돌려줍니다.
- threading.enumerate은 () : 실행중인 스레드 목록에 포함 돌려줍니다. 스레드가 종료되기 전에 실행 시작 의미는 시작 전에 종료 후 실을 포함하지 않는다.
- threading.activeCount은 () : 실행중인 스레드의 수를 돌려줍니다 렌 (threading.enumerate ()) 같은 결과가 있습니다.
방법의 사용에 더하여, 스레딩 모듈은 스레드 클래스는 다음과 같은 메소드를 제공 스레드를 처리하는 스레드 클래스를 제공한다 :
- () 실행의 활성 스레드의 방법을 나타 내기 위해.
- () 시작 : 스레드 활동을 시작합니다.
- 가입 ([시간]) : 스레드가 중단 될 때까지 기다립니다.정상 종료 또는 처리되지 않은 예외를 throw - - 스레드의 조인 () 메소드까지 호출 스레드가 정지 호출이 블록 또는 선택 시간 초과가 발생합니다.
- 으로 isAlive은 () : 스레드가 활성화 돌려줍니다.
- getName은 () : 스레드의 이름을 돌려줍니다.
- 에서는 setName () : 스레드 이름을 설정합니다.
스레드를 만들 스레딩 모듈을 사용하여
우리는 직접 스레드의 run () 메소드를 호출 새 스레드를 시작하기 위해 호출 시작 및 인스턴스화 () 메서드 후, threading.Thread에서 새로운 서브 클래스를 상속하여 생성 할 수 있습니다 :
#!/usr/bin/python3 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")
다음으로, 상기 프로그램의 실행 결과이고;
开始线程:Thread-1 开始线程:Thread-2 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:46 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:47 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:47 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:48 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:49 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:49 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:46:50 2016 退出线程:Thread-1 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:51 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:53 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:46:55 2016 退出线程:Thread-2 退出主线程
스레드 동기화
공통 데이터 변형의 다수의 스레드는 예상치 못한 결과가 발생할 수있는 경우, 데이터의 정확성을 보장하기 위해, 우리는 다수의 스레드를 동기화 할 필요가있다.
Thread 객체 잠금을 사용 Rlock는, 두 객체 메소드는 각 있도록 하나의 스레드 운영 데이터를 필요로하는 사람들을 위해, 취득 및 해제 방법 한을 간단한 스레드 동기화를 달성 할 수있다, 그것은 작동 획득에 배치하고 방법을 해제 할 수 있습니다 객실입니다. 다음과 같습니다 :
장점 멀티 스레딩 것은이 동시에 여러 작업을 실행할 수 있다는 점이다 (적어도이 같은 느낌이 든다). 스레드가 데이터를 공유 할 때, 데이터 동기화 문제가 없을 수있다.
경우를 생각해 볼 수 있습니다 : 모든 요소의 목록은 제로이며, 뒤쪽에서 하나로 앞에 모든 요소에 스레드 "설정"및 목록 및 인쇄를 읽는 담당 앞에서 뒤로에서 스레드 "인쇄".
그런 다음, 스레드가 "설정"스레드 "인쇄"는이 목록을 인쇄 할 때 변화하기 시작 될 수 있으며,이 데이터가 동기화되지되는 반 0의 절반 출력 될 것입니다. 이러한 상황을 방지하기 위해, 우리는 잠금의 개념을 소개합니다.
잠금이 상태가 - 잠금 및 잠금 해제. 이러한 먼저 잠금을 확보해야하며, 공유 데이터에 액세스하려면 "설정"으로 실 때마다, 동기 차단 당신이 이미 다른 스레드가있는 경우, 예 : "인쇄"로이 갇혀 얻을, 다음 스레드가 "설정"하자 일시 정지, 스레드 때까지 기다립니다 " 세트 "계속"잠금의 해제 후, 스레드가 할 수 액세스 완료 "인쇄 할 수 있습니다.
모든 출력 0 또는 1 최대 출력의 목록을 인쇄 할 때이 과정 후, 더 이상 반 당황 0 1 반을 나타납니다.
예 :
#!/usr/bin/python3 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")
위의 프로그램은 출력은 다음과 같습니다
开启线程: Thread-1 开启线程: Thread-2 Thread-1: Wed Apr 6 11:52:57 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:52:58 2016 Thread-1: Wed Apr 6 11:52:59 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:53:01 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:53:03 2016 Thread-2: Wed Apr 6 11:53:05 2016 退出主线程
스레드 우선 순위 큐 (큐)
파이썬의 큐 모듈은 큐 큐 (제 1 첫 번째 아웃) FIFO, LIFO (제 1, 아웃 지속) 큐 LifoQueue 및 우선 순위 큐 우선 순위 큐를 포함 동기화, 스레드 안전 큐 클래스를 제공합니다.
이러한 큐는 프리미티브 다중 스레드에 직접 사용할 수있는 잠금 구현하면 스레드 간의 동기화를 달성하기 위해 큐를 사용할 수있다.
큐 모듈 일반적으로 사용되는 방법 :
- Queue.qsize ()이 큐의 크기를 반환
- 큐가 비어있는 경우 Queue.empty ()는 참 거짓 그 반대를 반환
- 큐가 가득 찬 경우 Queue.full는 (), 참, 거짓과 그 반대의 반환
- 크기와 MAXSIZE Queue.full에 대응
- Queue.get는 ([블록 [타임 아웃]]) 큐, 타임 아웃 대기 시간을 가져옵니다
- Queue.get 오히려 Queue.get_nowait () (거짓)
- Queue.put (항목) 쓰기 큐, 타임 아웃 대기 시간
- Queue.put_nowait (항목) 아주 Queue.put (항목, 거짓)
- 는 queue.task_done ()는 작업의 완료 후에는 queue.task_done () 함수는 작업에 신호가 큐 완료된 보낸다
- Queue.join ()은 큐가 빌 때까지, 다음의 다른 작업을 수행하는 수단
예 :
#!/usr/bin/python3 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")
위 프로그램의 결과 :
开启线程:Thread-1 开启线程:Thread-2 开启线程:Thread-3 Thread-3 processing One Thread-1 processing Two Thread-2 processing Three Thread-3 processing Four Thread-1 processing Five 退出线程:Thread-3 退出线程:Thread-2 退出线程:Thread-1 退出主线程