python的多執行緒

一、執行緒的概念
執行緒是CPU分配資源的基本單位，當一程式開始運行，這個程式就變成了一個行程，而一個行程相當于一個或者多個執行緒，當沒有多執行緒編程時，一個行程相當于一個主執行緒；當有多執行緒編程時，一個行程包含多個執行緒（含主執行緒），使用執行緒可以實作程式大的開發，

多個執行緒可以在同一個程式中運行，并且每一個執行緒完成不同的任務，

多執行緒實作后臺服務程式可以同時處理多個任務，并不發生阻塞現象，

多執行緒的程式設計的特點就是能夠提高程式執行效率和處理速度，python程式可以同時并行運行多個相對獨立的執行緒，

二、創建多執行緒
python支持兩種創建多執行緒的方式：

~通過 threading.Thread () 創建，

~通過繼承 threading.Thread 類的繼承，

1.通過 threading.Thread () 創建

語法形式：

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

引數解釋：

~group：必須為None，于ThreadGroup類相關，一般不使用，

~target：執行緒呼叫的物件，就是目標函式，

~name：為執行緒起這個名字，默認是Tread-x，x是序號，由1開始，第一個創建的執行緒名字就是Tread-1，

~args：為目標函式傳遞關鍵字引數，字典，

~daemon：用來設定執行緒是否隨主執行緒退出而退出，

示例：

import threading
def test (x,y):
 for i in range(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()   #啟動執行緒1
thread2.start()   #啟動執行緒2

1
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解釋：兩個程式會并發運行，所以結果不一定每次都是順序的1~10，這是根據CPU給兩個執行緒風馬分配的時間片段來決定，可以看到每次結果都不同，

2.通過繼承 threading.Thread 類的繼承

threading.Thread是一個類，可以繼承它，

示例：

import threading
class mythread(threading.Thread):
  def run(self):
    for i in range(1,10):
      print(i)
thread1 = mythread();
thread2 = mythread();
thread1.start()
thread2.start()

輸出：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
2
3
4
5
6
7
8
9

解釋：自定義一個類繼承threading.Thread,然后重寫父類的run方法，執行緒啟動時（執行start（））會自動執行該方法，

三、主執行緒

在python中，主執行緒是第一個啟動的執行緒，

~父執行緒:如果啟動執行緒A中啟動了一個執行緒B，A就是B的父執行緒，

~子執行緒：B就是A的子執行緒，

創建執行緒時有一個damon屬性，用它來判斷主執行緒，當daemon設定False時，執行緒不會隨主執行緒退出而退出，主執行緒會一直等著子執行緒執行完;，當daemon設定True時，執行緒會隨主執行緒退出而退出，主執行緒結束其他的子執行緒會強制退出，

使用daemon注意：

~daemon屬性必須在start( )之前設定，否則會引發RuntimeError例外

~每個執行緒都由daemon屬性，可以顯示設定也可以不設定，不設定則取默認值None

~如果子子執行緒不設定daemon屬性，就取當前執行緒的daemon來設定它，子子執行緒繼承子執行緒的daemon值，作用和設定None一樣，

~從主執行緒創建的所有執行緒不設定daemon屬性，則默認都是daemon=False，

示例：

import time
import threading
def test():
 time.sleep(10)
 for i in range(10):
  print(i)
thread1 = threading.Thread(target=test,daemon=False)
thread1.start()
print('主執行緒完成了')

輸出：

主執行緒完成了
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

解釋：當主執行緒運行完畢輸出完之后，等待一下后輸出0~9，如果將daemon=False該為daemon=True，則不會運行for i in range(10)陳述句，

四、阻塞執行緒

一個執行緒中呼叫另一個執行緒的join方法，呼叫者被阻塞，直到呼叫執行緒被終止，

語法形式：

join(timeout-=None)

timeout 引數指定呼叫者等待多久，沒有設定時，就一直等待被呼叫執行緒結束被呼叫執行緒結束，其中，一個執行緒可以被join多次呼叫，

示例：

import time
import threading
def test():
 time.sleep(5)
 for i in range(10):
  print(i)
thread1=threading.Thread(target=test)
thread1.start()
thread1.join()
print('主執行緒完成了')

輸出：

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
主執行緒完成了

解釋：在thread1.start()后加thread1.join()添加join方法，輸出時，主執行緒就會等待輸出完0~9后再執行自己的print輸出，

五、判斷執行緒是否活動的

~run（）：用以表示執行緒活動的方法

~start（）：啟動執行緒

~join（）：等待至執行緒終止

~isAlive（）：回傳執行緒是否活動的

~getName（）：回傳執行緒名稱

~setName() : 設定執行緒名稱

示例：

from threading import Thread, Event
import time
def countdown(n, started_evt):
    print('正在運行')
    started_evt.set()
    while n > 0:
        print('時間', n)
        n -= 1
        time.sleep(2)
started_evt = Event()
print('開始倒計時')
t = Thread(target=countdown, args=(10, started_evt))
t.start()
started_evt.wait()
print('倒計時運行')

輸出：

開始倒計時
正在運行
時間 10
倒計時運行
時間 9
時間 8
時間 7
時間 6
時間 5
時間 4
時間 3
時間 2
時間 1

Alive，顧名思義，它表示執行緒當前是否為可用狀態，如果執行緒已經啟動，并且當前沒有任何例外的話，則回傳true，否則為false

Thread.isAlive() ：顧名思義，是表示當前執行緒時候為可用狀態，即是否已經在啟動，并且在運行的狀態；

六、執行緒同步

1.同步概念

異步模式的情況下，同時有一個執行緒在修改共享資料，另一個執行緒在讀取共享資料，當修改的共享資料的執行緒沒有處理完畢，讀取資料的執行緒肯定會得到錯誤的結果，如果采用多執行緒的同步控制機制，當處理共享資料的執行緒完成處理資料之后，讀取執行緒就讀取資料，

python的鎖就解決這一問題，鎖住執行緒，只允許一個執行緒操作，其他執行緒排隊等待，待當前執行緒操作完畢后，再按順序一個一個來運行，

2. python的鎖

python的threading模塊提供了RLock鎖解決方法，在某一時間只能讓一個執行緒操作的陳述句放到RLock的acquire方法和release方法之間，即acquire相當于給RLack上鎖，而release相當于解鎖，

示例：

import threading
class mythread(threading.Thread):
 def run(self):
  global x                   #宣告一個全域變數
  lock.acquire()             #上鎖
  x +=10
  print('%s:%d'%(self.name,x))
  lock.release()             #解鎖
x = 0                        #設定全域變數初始值
lock = threading.RLock()     #創建可重入鎖
list1 = []                   
for i in range(5):   
 list1.append(mythread())    #創建五個執行緒，放到同一串列中
for i in list1:
 i.start()                   #開啟串列執行緒

輸出：

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

解釋：

3. python中的條件鎖

條件鎖常用的方法：

~acquire([timeout]):呼叫關聯鎖的方法

~release()：解鎖

~wait():使執行緒進入 Condition 的等待池等待通知并釋放解鎖，使用前執行緒必須已獲得鎖定，否則將拋出例外，

~notify():從等待池挑選一個執行緒并通知，收到通知的執行緒將自動呼叫 acquire() 嘗試獲得，其他執行緒仍然在等待池中等待通知，直到該執行緒收到通知 呼叫該方法，否則將會拋出例外，

~notify ALL():跟notify() 一樣，但這個方法對應的是所有的執行緒，

示例：

題目：有幾個生產車間生產，幾個消費者購買，當生產達到一定數量時，停止生產，

import threading
import time
condtion = threading.Condition()
sheep = ['1件產品','1件產品','1件產品','1件產品','1件產品']
class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)
        pass
    def run(self):
        global condtion, sheep
        while True:
            time.sleep(0.1)
            condtion.acquire()
            if len(sheep) < 10:
                print(self.name + "生產了1件產品")
                sheep.append('1件產品')
                condtion.notifyAll()
                pass
            else:
                print("倉庫滿了，停止生產!")
                condtion.wait()
                pass
            condtion.release()
        pass
    pass
class Customer(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)
        pass
    def run(self):
        global condtion, sheep
        while True:
            time.sleep(0.1)
            condtion.acquire()
            if len(sheep) > 0:
                meat = sheep.pop()
                print(self.name + "購買了" + meat + "還剩多少" + str(len(sheep)) + "件")
                condtion.notifyAll()
                pass
            else:
                print("買光了，等待")
                condtion.wait()
                pass
            condtion.release()
        pass
    pass
if __name__ == "__main__":
    p1 = Producer("1號生產車間")
    p2 = Producer("2號生產車間")
    p3 = Producer("3號生產車間")
    p4 = Producer("4號生產車間")
    p5 = Producer("5號生產車間")
    p6 = Producer("6號生產車間")
    p1.start()
    p2.start()
    p4.start()
    p5.start()
    p6.start()
    c1 = Customer('小王')
    c2 = Customer('小李')
    c3 = Customer('小賈')
    c4 = Customer('小沈')
    c5 = Customer('小劉')
    c1.start()
    c2.start()
    c3.start()
    c4.start()
    c5.start()

標籤：Python

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