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Python 多線程

多線程類似於同時執行多個不同程序,多線程運行有如下優點:

  • 使用線程可以把佔據長時間的程序中的任務放到後台去處理。
  • 用戶界面可以更加吸引人,這樣比如用戶點擊了一個按鈕去觸發某些事件的處理,可以彈出一個進度條來顯示處理的進度
  • 程序的運行速度可能加快
  • 在一些等待的任務實現上如用戶輸入、文件讀寫和網絡收發數據等,線程就比較有用了。 在這種情況下我們可以釋放一些珍貴的資源如內存佔用等等。

線程在執行過程中與進程還是有區別的。 每個獨立的線程有一個程序運行的入口、順序執行序列和程序的出口。 但是線程不能夠獨立執行,必須依存在應用程序中,由應用程序提供多個線程執行控制。

每個線程都有他自己的一組CPU寄存器,稱為線程的上下文,該上下文反映了線程上次運行該線程的CPU寄存器的狀態。

指令指針和堆棧指針寄存器是線程上下文中兩個最重要的寄存器,線程總是在進程得到上下文中運行的,這些地址都用於標誌擁有線程的進程地址空間中的內存。

  • 線程可以被搶占(中斷)。
  • 在其他線程正在運行時,線程可以暫時擱置(也稱為睡眠) -- 這就是線程的退讓。

開始學習Python線程

Python中使用線程有兩種方式:函數或者用類來包裝線程對象。

函數式:調用thread模塊中的start_new_thread()函數來產生新線程。 語法如下:

thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

參數說明:

  • function - 線程函數。
  • args - 傳遞給線程函數的參數,他必須是個tuple類型。
  • kwargs - 可選參數。

實例:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

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: unable to start thread"

while 1:
   pass

執行以上程序輸出結果如下:

Thread-1: Thu Jan 22 15:42:17 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:21 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:25 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:27 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:31 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:35 2009

線程的結束一般依靠線程函數的自然結束;也可以在線程函數中調用thread.exit(),他拋出SystemExit exception,達到退出線程的目的。


線程模塊

Python通過兩個標準庫thread和threading提供對線程的支持。 thread提供了低級別的、原始的線程以及一個簡單的鎖。

thread 模塊提供的其他方法:

  • threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。
  • threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。 正在運行指線程啟動後、結束前,不包括啟動前和終止後的線程。
  • threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量,與len(threading.enumerate())有相同的結果。

除了使用方法外,線程模塊同樣提供了Thread類來處理線程,Thread類提供了以下方法:

  • run():用以表示線程活動的方法。
  • start():啟動線程活動。

  • join([time]):等待至線程中止。這阻塞調用線程直至線程的join() 方法被調用中止-正常退出或者拋出未處理的異常-或者是可選的超時發生。
  • isAlive():返迴線程是否活動的。
  • getName():返迴線程名。
  • setName():設置線程名。

使用Threading模塊創建線程

使用Threading模塊創建線程,直接從threading.Thread繼承,然後重寫__init__方法和run方法:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):   #继承父类threading.Thread
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):                   #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数 
        print "Starting " + self.name
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print "Exiting " + self.name

def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        if exitFlag:
            thread.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)

# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()

print "Exiting Main Thread"

以上程序執行結果如下;

Starting Thread-1
Starting Thread-2
Exiting Main Thread
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:03 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:05 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:07 2013
Exiting Thread-1
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:08 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:10 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:12 2013
Exiting Thread-2

線程同步

如果多個線程共同對某個數據修改,則可能出現不可預料的結果,為了保證數據的正確性,需要對多個線程進行同步。

使用Thread對象的Lock和Rlock可以實現簡單的線程同步,這兩個對像都有acquire方法和release方法,對於那些需要每次只允許一個線程操作的數據,可以將其操作放到acquire和release方法之間。 如下:

多線程的優勢在於可以同時運行多個任務(至少感覺起來是這樣)。 但是當線程需要共享數據時,可能存在數據不同步的問題。

考慮這樣一種情況:一個列表裡所有元素都是0,線程"set"從後向前把所有元素改成1,而線程"print"負責從前往後讀取列表並打印。

那麼,可能線程"set"開始改的時候,線程"print"便來打印列表了,輸出就成了一半0一半1,這就是數據的不同步。 為了避免這種情況,引入了鎖的概念。

鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。 每當一個線程比如"set"要訪問共享數據時,必須先獲得鎖定;如果已經有別的線程比如"print"獲得鎖定了,那麼就讓線程"set"暫停,也就是同步阻塞;等到線程" print"訪問完畢,釋放鎖以後,再讓線程"set"繼續。

經過這樣的處理,打印列表時要么全部輸出0,要么全部輸出1,不會再出現一半0一半1的尷尬場面。

實例:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

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 "Starting " + self.name
       # 获得锁,成功获得锁定后返回True
       # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
       # 否则超时后将返回False
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 释放锁
        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 "Exiting Main Thread"

線程優先級隊列( Queue)

Python的Queue模塊中提供了同步的、線程安全的隊列類,包括FIFO(先入先出)隊列Queue,LIFO(後入先出)隊列LifoQueue,和優先級隊列PriorityQueue。 這些隊列都實現了鎖原語,能夠在多線程中直接使用。 可以使用隊列來實現線程間的同步。

Queue模塊中的常用方法:

  • Queue.qsize() 返回隊列的大小
  • Queue.empty() 如果隊列為空,返回True,反之False
  • Queue.full() 如果隊列滿了,返回True,反之False
  • Queue.full 與maxsize 大小對應
  • Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列,timeout等待時間
  • Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
  • Queue.put(item) 寫入隊列,timeout等待時間
  • Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)
  • Queue.task_done() 在完成一項工作之後,Queue.task_done()函數向任務已經完成的隊列發送一個信號
  • Queue.join() 實際上意味著等到隊列為空,再執行別的操作

實例:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

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 "Starting " + self.name
        process_data(self.name, self.q)
        print "Exiting " + 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 "Exiting Main Thread"

以上程序執行結果:

Starting Thread-1
Starting Thread-2
Starting Thread-3
Thread-1 processing One
Thread-2 processing Two
Thread-3 processing Three
Thread-1 processing Four
Thread-2 processing Five
Exiting Thread-3
Exiting Thread-1
Exiting Thread-2
Exiting Main Thread