python的多線程創建的方法有哪些

本篇內容介紹了“python的多線程創建的方法有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

python多線程

一、線程的概念

線程是CPU分配資源的基本單位。當一程序開始運行，這個程序就變成了一個進程，而一個進程相當于一個或者多個線程。當沒有多線程編程時，一個進程相當于一個主線程；當有多線程編程時，一個進程包含多個線程（含主線程）。使用線程可以實現程序大的開發。

多個線程可以在同一個程序中運行，并且每一個線程完成不同的任務。

多線程實現后臺服務程序可以同時處理多個任務，并不發生阻塞現象。

多線程的程序設計的特點就是能夠提高程序執行效率和處理速度。python程序可以同時并行運行多個相對獨立的線程。

二、創建多線程

python支持兩種創建多線程的方式：

~通過 threading.Thread () 創建。

~通過繼承 threading.Thread 類的繼承。

1.通過 threading.Thread () 創建

語法形式：

thread.Thread(group=Nore,targt=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None)

參數解釋：

~group：必須為None，于ThreadGroup類相關，一般不使用。

~target：線程調用的對象，就是目標函數。

~name：為線程起這個名字。默認是Tread-x，x是序號，由1開始，第一個創建的線程名字就是Tread-1。

~args：為目標函數傳遞關鍵字參數，字典。

~daemon：用來設置線程是否隨主線程退出而退出。

示例：

import threading
def test (x,y):
 for i in range(x,y):
   print(i)
thread1 = threading.Thread(name='t1',target= test,args=(1,10))
thread2 = threading.Thread(name='t2',target= test,args=(11,20))
thread1.start()   #啟動線程1
thread2.start()   #啟動線程2

登錄后復制

輸出：

1
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3
4
5
6
7
8
9
11
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15
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解釋：兩個程序會并發運行，所以結果不一定每次都是順序的1~10，這是根據CPU給兩個線程風馬分配的時間片段來決定。可以看到每次結果都不同。

2.通過繼承 threading.Thread 類的繼承

threading.Thread是一個類，可以繼承它。

示例：

import threading
class mythread(threading.Thread):
  def run(self):
    for i in range(1,10):
      print(i)
thread1 = mythread();
thread2 = mythread();
thread1.start()
thread2.start()

登錄后復制

輸出：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
2
3
4
5
6
7
8
9

解釋：自定義一個類繼承threading.Thread,然后重寫父類的run方法，線程啟動時（執行start（））會自動執行該方法。

三、主線程

在python中，主線程是第一個啟動的線程。

~父線程:如果啟動線程A中啟動了一個線程B，A就是B的父線程。

~子線程：B就是A的子線程。

創建線程時有一個damon屬性，用它來判斷主線程。當daemon設置False時，線程不會隨主線程退出而退出，主線程會一直等著子線程執行完;。當daemon設置True時，線程會隨主線程退出而退出，主線程結束其他的子線程會強制退出。

使用daemon注意：

~daemon屬性必須在start( )之前設置，否則會引發RuntimeError異常

~每個線程都由daemon屬性，可以顯示設置也可以不設置，不設置則取默認值None

~如果子子線程不設置daemon屬性，就取當前線程的daemon來設置它。子子線程繼承子線程的daemon值，作用和設置None一樣。

~從主線程創建的所有線程不設置daemon屬性，則默認都是daemon=False。

示例：

import time
import threading
def test():
 time.sleep(10)
 for i in range(10):
  print(i)
thread1 = threading.Thread(target=test,daemon=False)
thread1.start()
print('主線程完成了')

輸出：

主線程完成了
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

解釋：當主線程運行完畢輸出完之后，等待一下后輸出0~9。如果將daemon=False該為daemon=True，則不會運行for i in range(10)語句。

四、阻塞線程

一個線程中調用另一個線程的join方法，調用者被阻塞，直到調用線程被終止。

語法形式：

join(timeout-=None)

登錄后復制

timeout 參數指定調用者等待多久，沒有設置時，就一直等待被調用線程結束被調用線程結束。其中，一個線程可以被join多次調用。

示例：

import time
import threading
def test():
 time.sleep(5)
 for i in range(10):
  print(i)
thread1=threading.Thread(target=test)
thread1.start()
thread1.join()
print('主線程完成了')

輸出：

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
主線程完成了

解釋：在thread1.start()后加thread1.join()添加join方法，輸出時，主線程就會等待輸出完0~9后再執行自己的print輸出。

五、判斷線程是否活動的

~run（）：用以表示線程活動的方法

~start（）：啟動線程

~join（）：等待至線程終止

~isAlive（）：返回線程是否活動的

~getName（）：返回線程名稱

~setName() : 設置線程名稱

示例：

from threading import Thread, Event
import time
def countdown(n, started_evt):
    print('正在運行')
    started_evt.set()
    while n > 0:
        print('時間', n)
        n -= 1
        time.sleep(2)
started_evt = Event()
print('開始倒計時')
t = Thread(target=countdown, args=(10, started_evt))
t.start()
started_evt.wait()
print('倒計時運行')

輸出：

開始倒計時
正在運行
時間 10
倒計時運行
時間 9
時間 8
時間 7
時間 6
時間 5
時間 4
時間 3
時間 2
時間 1

Alive，顧名思義，它表示線程當前是否為可用狀態，如果線程已經啟動，并且當前沒有任何異常的話，則返回true，否則為false

Thread.isAlive() ：顧名思義，是表示當前線程時候為可用狀態，即是否已經在啟動，并且在運行的狀態；

六、線程同步

1.同步概念

異步模式的情況下，同時有一個線程在修改共享數據，另一個線程在讀取共享數據，當修改的共享數據的線程沒有處理完畢，讀取數據的線程肯定會得到錯誤的結果。如果采用多線程的同步控制機制，當處理共享數據的線程完成處理數據之后，讀取線程就讀取數據。

python的鎖就解決這一問題，鎖住線程，只允許一個線程操作，其他線程排隊等待，待當前線程操作完畢后，再按順序一個一個來運行。

2. python的鎖

python的threading模塊提供了RLock鎖解決方法。在某一時間只能讓一個線程操作的語句放到RLock的acquire方法和release方法之間，即acquire相當于給RLack上鎖，而release相當于解鎖。

示例：

import threading
class mythread(threading.Thread):
 def run(self):
  global x                   #聲明一個全局變量
  lock.acquire()             #上鎖
  x +=10
  print('%s:%d'%(self.name,x))
  lock.release()             #解鎖
x = 0                        #設置全局變量初始值
lock = threading.RLock()     #創建可重入鎖
list1 = []                   
for i in range(5):   
 list1.append(mythread())    #創建五個線程，放到同一列表中
for i in list1:
 i.start()                   #開啟列表線程

輸出：

Thread-1:10
Thread-2:20
Thread-3:30
Thread-4:40
Thread-5:50

解釋：

3. python中的條件鎖

條件鎖常用的方法：

~acquire([timeout]):調用關聯鎖的方法

~release()：解鎖

~wait():使線程進入 Condition 的等待池等待通知并釋放解鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

~notify():從等待池挑選一個線程并通知，收到通知的線程將自動調用 acquire() 嘗試獲得，其他線程仍然在等待池中等待通知，直到該線程收到通知 調用該方法，否則將會拋出異常。

~notify ALL():跟notify() 一樣，但這個方法對應的是所有的線程。

示例：

題目：有幾個生產車間生產，幾個消費者購買，當生產達到一定數量時，停止生產。

import threading
import time
condtion = threading.Condition()
sheep = ['1件產品','1件產品','1件產品','1件產品','1件產品']
class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)
        pass
    def run(self):
        global condtion, sheep
        while True:
            time.sleep(0.1)
            condtion.acquire()
            if len(sheep) < 10:
                print(self.name + "生產了1件產品")
                sheep.append('1件產品')
                condtion.notifyAll()
                pass
            else:
                print("倉庫滿了，停止生產!")
                condtion.wait()
                pass
            condtion.release()
        pass
    pass
class Customer(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)
        pass
    def run(self):
        global condtion, sheep
        while True:
            time.sleep(0.1)
            condtion.acquire()
            if len(sheep) > 0:
                meat = sheep.pop()
                print(self.name + "購買了" + meat + "還剩多少" + str(len(sheep)) + "件")
                condtion.notifyAll()
                pass
            else:
                print("買光了，等待")
                condtion.wait()
                pass
            condtion.release()
        pass
    pass
if __name__ == "__main__":
    p1 = Producer("1號生產車間")
    p2 = Producer("2號生產車間")
    p3 = Producer("3號生產車間")
    p4 = Producer("4號生產車間")
    p5 = Producer("5號生產車間")
    p6 = Producer("6號生產車間")
    p1.start()
    p2.start()
    p4.start()
    p5.start()
    p6.start()
    c1 = Customer('小王')
    c2 = Customer('小李')
    c3 = Customer('小賈')
    c4 = Customer('小沈')
    c5 = Customer('小劉')
    c1.start()
    c2.start()
    c3.start()
    c4.start()
    c5.start()

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