Python多线程实例分析

这篇文章主要介绍“Python多线程实例分析”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python多线程实例分析”文章能帮助大家解决问题。  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，这样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，线程总是在进程的上下文中运行的，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。  Python3 线程中常用的两个模块为：_threadthreading(推荐使用)  thread 模免费云主机域名块已被废弃。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:  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。  实例：  执行以上程序输出结果如下：
  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。  我们可以通过直接从 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，即它调用了线程的 run() 方法：  以上程序执行结果如下：
  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。如下：
  多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。
  考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程”set”从后向前把所有元素改成1，而线程”print”负责从前往后读取列表并打印。
  那么，可能线程”set”开始改的时候，线程”print”便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。
  锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如”set”要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如”print”获得锁定了，那么就让线程”set”暂停，也就是同步阻塞；等到线程”print”访问完毕，释放锁以后，再让线程”set”继续。
  经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。
  实例：  执行以上程序，输出结果为：
  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FalseQueue.full() 如果队列满了，返回True,反之FalseQueue.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  实例:  以上程序执行结果：
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