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臺去處理。
- 用戶界面可以更加吸引人,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,稱爲線程的上下文,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。
- 線程可以被搶佔(中斷)。
- 在其他線程正在運行時,線程可以暫時擱置(也稱爲睡眠) -- 這就是線程的退讓。
線程可以分爲:
- 內核線程:由操作系統內核創建和撤銷。
- 用戶線程:不需要內核支持而在用戶程序中實現的線程。
Python3 線程中常用的兩個模塊爲:
- _thread
- threading(推薦使用)
thread 模塊已被廢棄。用戶可以使用 threading 模塊代替。所以,在 Python3 中不能再使用"thread" 模塊。爲了兼容性,Python3 將 thread 重命名爲 "_thread"。
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/python3
import _thread
import time
# 爲線程定義一個函數
def print_time( threadName, delay):
count = 0
while count < 5:
time.sleep(delay)
count += 1
print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))
# 創建兩個線程
try:
_thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
_thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
print ("Error: 無法啓動線程")
while 1:
pass
執行以上程後可以按下 ctrl-c to 退出。
線程模塊
Python3 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,它相比於 threading 模塊的功能還是比較有限的。
threading 模塊除了包含 _thread 模塊中的所有方法外,還提供的其他方法:
- 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。正在運行指線程啓動後、結束前,不包括啓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():啓動線程活動。
- 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(): 返回線程是否活動的。
- getName(): 返回線程名。
- setName(): 設置線程名。
使用 threading 模塊創建線程
我們可以通過直接從 threading.Thread 繼承創建一個新的子類,並實例化後調用 start() 方法啓動新線程,即它調用了線程的 run() 方法:
#!/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 ("開始線程:" + self.name)
print_time(self.name, self.counter, 5)
print ("退出線程:" + 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
# 創建新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 開啓新線程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print ("退出主線程")
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,爲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,這兩個對象都有 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:一個列表裏所有元素都是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。爲了避免這種情況,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,打印列表時要麼全部輸出0,要麼全部輸出1,不會再出現一半0一半1的尷尬場面。
#!/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 ("開啓線程: " + self.name)
# 獲取鎖,用於線程同步
threadLock.acquire()
print_time(self.name, self.counter, 3)
# 釋放鎖,開啓下一個線程
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 = []
# 創建新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 開啓新線程
thread1.start()
thread2.start()
# 添加線程到線程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
# 等待所有線程完成
for t in threads:
t.join()
print ("退出主線程")
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() 如果隊列爲空,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() 實際上意味着等到隊列爲空,再執行別的操作
#!/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 ("開啓線程:" + self.name)
process_data(self.name, self.q)
print ("退出線程:" + 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
# 創建新線程
for tName in threadList:
thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
thread.start()
threads.append(thread)
threadID += 1
# 填充隊列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
workQueue.put(word)
queueLock.release()
# 等待隊列清空
while not workQueue.empty():
pass
# 通知線程是時候退出
exitFlag = 1
# 等待所有線程完成
for t in threads:
t.join()
print ("退出主線程")
每次運行的結果都不一樣,後面one 的順序一直不變