【Python学习笔记】第二十七节 Python 多线程

一、进程和线程

进程：是程序的一次执行，每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈及其他记录运行轨迹的辅助数据。

线程：所有的线程都运行在同一个进程当中，共享相同的运行环境。线程有开始、顺序执行和结束三个部分，　线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。

二、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：

• 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。

• 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。

• 程序的运行速度可能加快。

• 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。

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。

每个线程都有他自己的一组 CPU 寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的 CPU 寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

• 线程可以被抢占（中断）。

• 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。

线程可以分为:

• 内核线程：由操作系统内核创建和撤销。

• 用户线程：不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。

三、Python线程

在Python3中实现的大部分运行任务里，不同的线程实际上并没有同时运行：它们只是看起来像是同时运行的。

同时执行多个任务需要使用非标准的Python运行方式：用不同的语言编写一部分代码，或者使用多进程模块multiprocessing，但这么做会带来一些额外的开销。

由于Python默认的运行环境是CPython（C语言开发的Python)，所以线程化可能不会提升所有任务的运行速度。这是因为和GIL（Global Interpreter Lock）的交互形成了限制：一次只能运行一个Python线程。

线程化的一般替代方法是：让各项任务花费大量时间等待外部事件。但问题是，如果想缩短等待时间，会需要大量的CPU计算，结果是程序的运行速度可能并不会提升。

如果只用Python语言在默认的Python执行环境下运行，并且遇到CPU受限的问题，那就应该用多进程模块multiprocessing来解决。

Python3 线程中常用的两个模块为：

• _thread

• 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"。_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。

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。它将产生一个新线程，在新的线程中用指定的参数和可选的kwargs来调用这个函数。语法如下:

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

参数说明:

• function - 线程函数。

• args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。

• kwargs - 可选参数。

注意：使用这个方法时，一定要加time.sleep()函数，否则每个线程都可能不执行。此方法还有一个缺点，遇到较复杂的问题时，线程数不易控制。

# coding=utf-8import _thread
import time# 为线程定义一个函数
def print_time(threadName, delay):count = 0while count < 5:time.sleep(delay)count += 1print("%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

运行结果：

Thread-1: Fri Mar  3 22:46:01 2023
Thread-2: Fri Mar  3 22:46:03 2023
Thread-1: Fri Mar  3 22:46:03 2023
Thread-1: Fri Mar  3 22:46:06 2023
Thread-2: Fri Mar  3 22:46:07 2023
Thread-1: Fri Mar  3 22:46:08 2023
Thread-1: Fri Mar  3 22:46:10 2023
Thread-2: Fri Mar  3 22:46:11 2023
Thread-2: Fri Mar  3 22:46:16 2023
Thread-2: Fri Mar  3 22:46:20 2023

执行以上程后可以按下 ctrl-c 退出。

四、线程模块

Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。

_thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。

threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：

• threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。

• threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。

• threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

• run(): 用以表示线程活动的方法。

• start():启动线程活动。

• join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。

• isAlive(): 返回线程是否活动的。

• getName(): 返回线程名。

• setName(): 设置线程名。

• 使用 threading 模块创建线程

有两种方法来创建多线程：

1、继承Thread类，并重写它的run()方法；

2、是实例化threading.Thread对象时，将线程要执行的任务函数作为参数传入线程。

我们通过从 threading.Thread 继承创建一个新的子类，并实例化后调用 start() 方法启动新线程

# coding=utf-8import threading
import timeexitFlag = 0class myThread(threading.Thread):def __init__(self, threadID, name, delay):threading.Thread.__init__(self)self.threadID = threadIDself.name = nameself.delay = delaydef run(self):print("开始线程：" + self.name)print_time(self.name, self.delay, 5)print("退出线程：" + 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# 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()
thread1.join()
thread2.join()
print("退出主线程")

运行结果：

五、线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。

使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。

# coding=utf-8import threading
import timeclass MyThread(threading.Thread):def __init__(self, name, threadID, counter):threading.Thread.__init__(self)self.name = nameself.threadID = threadIDself.counter = counterdef run(self):  # 定义每个线程要运行的函数print("开启线程： " + self.name)# 获取锁，用于线程同步threadLock.acquire()print_time(self.name, self.counter, 5)# print("name:%s" % self.name)# 释放锁，开启下一个线程threadLock.release()time.sleep(2)def print_time(threadName, delay, counter):while counter:time.sleep(delay)print("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))counter -= 1threadLock = threading.Lock()
threads = []if __name__ == '__main__':# 创建新线程t1 = MyThread('小心愿', 1, 1)t2 = MyThread('超级飞侠', 2, 2)# 开启新线程t1.start()t2.start()# 添加线程到线程列表threads.append(t1)threads.append(t2)# 等待所有线程完成for t in threads:t.join()print("退出主线程")

运行结果：

开启线程： 小心愿
开启线程： 超级飞侠
小心愿: Fri Mar  3 22:58:28 2023
小心愿: Fri Mar  3 22:58:29 2023
小心愿: Fri Mar  3 22:58:30 2023
小心愿: Fri Mar  3 22:58:31 2023
小心愿: Fri Mar  3 22:58:32 2023
超级飞侠: Fri Mar  3 22:58:34 2023
超级飞侠: Fri Mar  3 22:58:36 2023
超级飞侠: Fri Mar  3 22:58:38 2023
超级飞侠: Fri Mar  3 22:58:40 2023
超级飞侠: Fri Mar  3 22:58:42 2023
退出主线程

六、线程优先级队列（ Queue）

Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue。

这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用，可以使用队列来实现线程间的同步。

Queue 模块中的常用方法:

• Queue.qsize() 返回队列的大小

• Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False

• Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False

• Queue.full 与 maxsize 大小对应

• Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间

• Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)

• Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间

• Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)

• Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号

• Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

# coding=utf-8import queue
import threading
import timeexitFlag = 0class myThread(threading.Thread):def __init__(self, threadID, name, q):threading.Thread.__init__(self)self.threadID = threadIDself.name = nameself.q = qdef run(self):print("开启线程：" + self.name)process_data(self.name, self.q)print("退出线程：" + 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)
print(workQueue)
print(type(workQueue))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()print(workQueue.queue)  # 查看队列中所有元素
print(workQueue.qsize())  # 返回队列的大小# 等待队列清空
# Queue.get(block=True, timeout=None)读出队列的一个元素，阻塞调用，无等待时间
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("退出主线程")

运行结果：

<queue.Queue object at 0x000001629C510D30>
<class 'queue.Queue'>
开启线程：Thread-1
开启线程：Thread-2
开启线程：Thread-3deque(['One', 'Two', 'Three', 'Four', 'Five'])
5Thread-3 processing One
Thread-1 processing TwoThread-2 processing ThreeThread-3 processing Four
Thread-2 processing Five
退出线程：Thread-2退出线程：Thread-3退出线程：Thread-1