多线程

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：

1. 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
2. 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
3. 程序的运行速度可能加快
4. 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
5. 线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

应用

Python3 线程中常用的两个模块为：

1. _thread
2. threading(推荐使用)
     thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以，在 Python3 中不能再使用"thread" 模块。为了兼容性，Python3 将 thread 重命名为 "_thread"。

Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

函数式：调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )
参数说明:

1. function - 线程函数。
2. args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
3. kwargs - 可选参数。

#!/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

#输出
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

案例

简单的应用了解了我们实际练习一下简单案例

1. 用多线程构造新的列表，将每个元素做平方计算

注意:

• 线程设置中的put和get的作用和用法
• 参数设置方法
• 线程列表添加

import threading
import time
from queue import Queue


def job(l, q):
    for i in range(len(l)):
        l[i] = l[i]**2
    q.put(l) #将数据推送到队列，多线程不支持返回值


def main():

    q = Queue()
    threads = []
    results = []
    data = [[1, 2, 3], [3, 4, 5], [4, 4, 4], [5, 5, 5]]
    for i in range(4):
        t = threading.Thread(target=job, args=(data[i], q)) #创建线程，可用args传入参数，记得传入队列
        t.start()
        threads.append(t)   #将每个线程加入到线程列表
    for thread in threads:
        thread.join()   #将线程加入到主线程

    for _ in range(4):
        results.append(q.get()) #获取队列里面的列表数据
    print(results)

if __name__ == '__main__':
    main()

2. 计算列表元素sum值，为了体现多线程的速度优势，我们设置time函数展示

import  threading
from queue import Queue
import time
import copy


def job(l, q):
    res = sum(l)
    q.put(res)


def multithreading(l):
    q = Queue()
    threads = []
    for i in range(4):
        t = threading.Thread(target=job, args=(copy.copy(l), q), name='T%i' %i)
        t.start()
        threads.append(t)

    for thread in threads:
        t.join()
    total = 0
    for _ in range(4):
        total += q.get()
    print(total)

def normal(l):
    total = sum(l)
    print(total)

if __name__ == '__main__':
    l = list(range(1000000))
    s_t = time.time()
    normal(l*4)
    print('normal: ', time.time() - s_t)
    s_t = time.time()
    multithreading(l)
    print('multithreading: ', time.time() - s_t)