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本文小編為大家詳細介紹“Python中的多線程怎么實現”,內容詳細,步驟清晰,細節處理妥當,希望這篇“Python中的多線程怎么實現”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學習新知識吧。
前言:
多線程簡單理解就是:一個CPU,也就是單核,將時間切成一片一片的,CPU輪轉著去處理一件一件的事情,到了規定的時間片就處理下一件事情。
# coding:utf-8 # 導入threading包 import threading if __name__ == "__main__": print("當前活躍線程的數量", threading.active_count()) print("將當前所有線程的具體信息展示出來", threading.enumerate()) print("當前的線程的信息展示", threading.current_thread())
效果圖:
# coding:utf-8 import threading import time def job1(): # 讓這個線程多執行幾秒 time.sleep(5) print("the number of T1 is %s" % threading.current_thread()) if __name__ == "__main__": # 創建一個新的線程 new_thread = threading.Thread(target=job1, name="T1") # 啟動新線程 new_thread.start() print("當前線程數量為", threading.active_count()) print("所有線程的具體信息", threading.enumerate()) print("當前線程具體信息", threading.current_thread())
效果圖:
(1)預想的是,執行完線程1,然后輸出All done…“理想很豐滿,現實卻不是這樣的”
# coding:utf-8 import threading import time def job1(): print("T1 start") for i in range(5): time.sleep(1) print(i) print("T1 finish") def main(): # 新創建一個線程 new_thread = threading.Thread(target=job1, name="T1") # 啟動新線程 new_thread.start() print("All done...") if __name__ == "__main__": main()
效果圖:
(2)為了達到我們的預期,我們使用join函數,將T1線程進行阻塞。join函數進行阻塞是什么意思?就是哪個線程使用了join函數,當這個線程正在執行時,在他之后的線程程序不能執行,得等這個被阻塞的線程全部執行完畢之后,方可執行!
# coding:utf-8 import threading import time def job1(): print("T1 start") for i in range(5): time.sleep(1) print(i) print("T1 finish") def main(): # 新創建一個線程 new_thread = threading.Thread(target=job1, name="T1") # 啟動新線程 new_thread.start() # 阻塞這個T1線程 new_thread.join() print("All done...") if __name__ == "__main__": main()
效果圖:
線程的執行結果,無法通過return進行返回,使用Queue存儲。
# coding:utf-8 import threading from queue import Queue """ Queue的使用 """ def job(l, q): for i in range(len(l)): l[i] = l[i] ** 2 q.put(l) def multithreading(): # 創建隊列 q = Queue() # 線程列表 threads = [] # 二維列表 data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [6, 6, 6]] for i in range(4): t = threading.Thread(target=job, args=(data[i], q)) t.start() threads.append(t) # 對所有線程進行阻塞 for thread in threads: thread.join() results = [] # 將新隊列中的每個元素挨個放到結果列表中 for _ in range(4): results.append(q.get()) print(results) if __name__ == "__main__": multithreading()
效果圖:
當同時啟動多個線程時,各個線程之間會互相搶占計算資源,會造成程序混亂。
舉個栗子:
當我們在選課系統選課時,當前籃球課還有2個名額,我們三個人去選課。
選課順序為stu1 stu2 stu3,應該依次打印他們三個的選課過程,但是現實情況卻是:
# coding:utf-8 import threading import time def stu1(): print("stu1開始選課") global course if course > 0: course -= 1 time.sleep(2) print("stu1選課成功,現在籃球課所剩名額為%d" % course) else: time.sleep(2) print("stu1選課失敗,籃球課名額為0,請選擇其他課程") def stu2(): print("stu2開始選課") global course if course > 0: course -= 1 time.sleep(2) print("stu2選課成功,現在籃球課所剩名額為%d" % course) else: time.sleep(2) print("stu2選課失敗,籃球課名額為0,請選擇其他課程") def stu3(): print("stu3開始選課") global course if course > 0: course -= 1 time.sleep(2) print("stu3選課成功") print("籃球課所剩名額為%d" %course) else: time.sleep(2) print("stu3選課失敗,籃球課名額為0,請選擇其他課程") if __name__ == "__main__": # 籃球課名額 course = 2 T1 = threading.Thread(target=stu1, name="T1") T2 = threading.Thread(target=stu2, name="T2") T3 = threading.Thread(target=stu3, name="T3") T1.start() T2.start() T3.start()
效果圖:
為了解決這種情況,我們使用lock線程同步鎖,在線程并發執行時,保證每個線程執行的原子性。有效防止了共享統一數據時,線程并發執行的混亂。
改進的代碼如下:
# coding:utf-8 import threading import time def stu1(): global lock lock.acquire() print("stu1開始選課") global course if course > 0: course -= 1 time.sleep(2) print("stu1選課成功,現在籃球課所剩名額為%d" % course) else: time.sleep(2) print("stu1選課失敗,籃球課名額為0,請選擇其他課程") lock.release() def stu2(): global lock lock.acquire() print("stu2開始選課") global course if course > 0: course -= 1 print("stu2選課成功,現在籃球課所剩名額為%d" % course) else: time.sleep(1) print("stu2選課失敗,籃球課名額為0,請選擇其他課程") lock.release() def stu3(): global lock lock.acquire() print("stu3開始選課") global course if course > 0: course -= 1 time.sleep(1) print("stu3選課成功,現在籃球課所剩名額為%d" % course) else: time.sleep(1) print("stu3選課失敗,籃球課名額為0,請選擇其他課程") lock.release() if __name__ == "__main__": # 籃球課名額 course = 2 # 創建同步鎖 lock = threading.Lock() T1 = threading.Thread(target=stu1, name="T1") T2 = threading.Thread(target=stu2, name="T2") T3 = threading.Thread(target=stu3, name="T3") T1.start() T2.start() T3.start()
效果圖:
讀到這里,這篇“Python中的多線程怎么實現”文章已經介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會,如果想了解更多相關內容的文章,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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