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【Python第十二节】:python多线程

Python Raybra_Wei 2年前 (2018-06-26) 343次浏览 0个评论 扫描二维码
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多线程

多进程和多线程都可以执行多个任务,线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量,资源消耗少,缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。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。

线程有 5 种状态,状态转换的过程如下图所示:

【Python 第十二节】:python 多线程

线程分为:

  • 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 线程中常用两个模块:

  • _thread
  • threading

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 使用线程的方式:

  • 函数
  • 用类包装线程对象

多线程函数式

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[ , kwags] )

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:

【Python 第十二节】:python 多线程

threading 线程模块

Threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外,还提供其他方法:

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

【Python 第十二节】:python 多线程

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。

因为在进行数据修改的时候方式其他线程对数据进行操作,所以引出了锁的概念: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。

 


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