python的多线程创建的方法有哪些

本篇内容介绍了“python的多线程创建的方法有哪些”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！线程是CPU分配资源的基本单位。当一程序开始运行，这个程序就变成了一个进程，而一个进程相当于一个或者多个线程。当没有多线程编程时，一个进程相当于一个主线程；当有多线程编程时，一个进程包含多个线程（含主线程）。使用线程可以实现程序大的开发。多个线程可以在同一个程序中运行，并且每一个线程完成不同的任务。多线程实现后台服务程序可以同时处理多个任务，并不发生阻塞现象。多线程的程序设计的特点就是能够提高程序执行效率和处理速度。python程序可以同时并行运行多个相对独立的线程。python支持两种创建多线程的方式：~通过 threading.Thread () 创建。~通过继承 threading.Thread 类的继承。语法形式：


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

参数解释：~group：必须为None，于ThreadGroup类相关，一般不使用。~target：线程调用的对象，就是目标函数。~name：为线程起这个名字。默认是Tread-x，x是序号，由1开始，第一个创建的线程名字就是Tread-1。~args：为目标函数传递关键字参数，字典。~daemon：用来设置线程是否随主线程退出而退出。示例：


importthreading
deftest(x,y):
foriinrange(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()#启动线程1
thread2.start()#启动线程2
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登录后复制输出：

解释：两个程序会并发运行，所以结果不一定每次都是顺序的1~10，这是根据CPU给两个线程风马分配的时间片段来决定。可以看到每次结果都不同。threading.Thread是一个类，可以继承它。示例：


importthreading
classmythread(threading.Thread):
defrun(self):
foriinrange(1,10):
print(i)
thread1=mythread();
thread2=mythread();
thread1.start()
thread2.start()
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登录后复制输出：

解释：自定义一个类继承threading.Thread,然后重写父类的run方法，线程启动时（执行start（））会自动执行该方法。在python中，主线程是第一个启动的线程。~父线程:如果启动线程A中启动了一个线程B，A就是B的父线程。~子线程：B就是A的子线程。创建线程时有一个damon属性，用它来判断主线程。当daemon设置False时，线程不会随主线程退出而退出，主线程会一直等着子线程执行完;。当daemon设置True时，线程会随主线程退出而退出，主线程结束其他的子线程会强制退出。使用daemon注意：~daemon属性必须在start( )之前设置，否则会引发RuntimeError异常~每个线程都由daemon属性，可以显示设置也可以不设置，不设置则取默认值None~如果子子线程不设置daemon属性，就取当前线程的daemon来设置它。子子线程继承子线程的daemon值，作用和设置None一样。~从主线程创建的所有线程不设置daemon属性，则默认都是daemon=False。示例：


importtime
importthreading
deftest():
time.sleep(10)
foriinrange(10):
print(i)免费云主机域名
thread1=threading.Thread(target=test,daemon=False)
thread1.start()
print('主线程完成了')

输出：


主线程完成了
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

解释：当主线程运行完毕输出完之后，等待一下后输出0~9。如果将daemon=False该为daemon=True，则不会运行for i in range(10)语句。一个线程中调用另一个线程的join方法，调用者被阻塞，直到调用线程被终止。语法形式：


join(timeout-=None)
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登录后复制timeout 参数指定调用者等待多久，没有设置时，就一直等待被调用线程结束被调用线程结束。其中，一个线程可以被join多次调用。示例：


importtime
importthreading
deftest():
time.sleep(5)
foriinrange(10):
print(i)
thread1=threading.Thread(target=test)
thread1.start()
thread1.join()
print('主线程完成了')

输出：


0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
主线程完成了

解释：在thread1.start()后加thread1.join()添加join方法，输出时，主线程就会等待输出完0~9后再执行自己的print输出。~run（）：用以表示线程活动的方法~start（）：启动线程~join（）：等待至线程终止~isAlive（）：返回线程是否活动的~getName（）：返回线程名称~setName() : 设置线程名称示例：


fromthreadingimportThread,Event
importtime
defcountdown(n,started_evt):
print('正在运行')
started_evt.set()
whilen>0:
print('时间',n)
n-=1
time.sleep(2)
started_evt=Event()
print('开始倒计时')
t=Thread(target=countdown,args=(10,started_evt))
t.start()
started_evt.wait()
print('倒计时运行')

输出：


开始倒计时
正在运行
时间10
倒计时运行
时间9
时间8
时间7
时间6
时间5
时间4
时间3
时间2
时间1

Alive，顾名思义，它表示线程当前是否为可用状态，如果线程已经启动，并且当前没有任何异常的话，则返回true，否则为falseThread.isAlive() ：顾名思义，是表示当前线程时候为可用状态，即是否已经在启动，并且在运行的状态；异步模式的情况下，同时有一个线程在修改共享数据，另一个线程在读取共享数据，当修改的共享数据的线程没有处理完毕，读取数据的线程肯定会得到错误的结果。如果采用多线程的同步控制机制，当处理共享数据的线程完成处理数据之后，读取线程就读取数据。python的锁就解决这一问题，锁住线程，只允许一个线程操作，其他线程排队等待，待当前线程操作完毕后，再按顺序一个一个来运行。python的threading模块提供了RLock锁解决方法。在某一时间只能让一个线程操作的语句放到RLock的acquire方法和release方法之间，即acquire相当于给RLack上锁，而release相当于解锁。示例：


importthreading
classmythread(threading.Thread):
defrun(self):
globalx#声明一个全局变量
lock.acquire()#上锁
x+=10
print('%s:%d'%(self.name,x))
lock.release()#解锁
x=0#设置全局变量初始值
lock=threading.RLock()#创建可重入锁
list1=[]
foriinrange(5):
list1.append(mythread())#创建五个线程，放到同一列表中
foriinlist1:
i.start()#开启列表线程

输出：


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

解释：条件锁常用的方法：~acquire([timeout]):调用关联锁的方法~release()：解锁~wait():使线程进入 Condition 的等待池等待通知并释放解锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。~notify():从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用 acquire() 尝试获得，其他线程仍然在等待池中等待通知，直到该线程收到通知调用该方法，否则将会抛出异常。~notify ALL():跟notify() 一样，但这个方法对应的是所有的线程。示例：题目：有几个生产车间生产，几个消费者购买，当生产达到一定数量时，停止生产。


importthreading
importtime
condtion=threading.Condition()
sheep=['1件产品','1件产品','1件产品','1件产品','1件产品']
classProducer(threading.Thread):
def__init__(self,name):
super().__init__(name=name)
pass
defrun(self):
globalcondtion,sheep
whileTrue:
time.sleep(0.1)
condtion.acquire()
iflen(sheep)0:
meat=sheep.pop()
print(self.name+"购买了"+meat+"还剩多少"+str(len(sheep))+"件")
condtion.notifyAll()
pass
else:
print("买光了，等待")
condtion.wait()
pass
condtion.release()
pass
pass
if__name__=="__main__":
p1=Producer("1号生产车间")
p2=Producer("2号生产车间")
p3=Producer("3号生产车间")
p4=Producer("4号生产车间")
p5=Producer("5号生产车间")
p6=Producer("6号生产车间")
p1.start()
p2.start()
p4.start()
p5.start()
p6.start()
c1=Customer('小王')
c2=Customer('小李')
c3=Customer('小贾')
c4=Customer('小沈')
c5=Customer('小刘')
c1.start()
c2.start()
c3.start()
c4.start()
c5.start()

“python的多线程创建的方法有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注百云主机网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

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