摘星小筑

threading多线程模块

基本使用

　　Python中提供了threading模块用来实现线程并发编程，使用方法有两种，一种是将threading模块下的Therad类进行实例化的方式实现，一种是通过继承threading模块下的Therad类并覆写run()方法实现。

　　官方中文文档

实例化Therad类创建子线程

　　这种方式是最常用的也是推荐使用的方式。先来介绍一个Therad类中的方法，然后再看代码。

　　start()：开始线程活动。

　　它在一个线程里最多只能被调用一次。它安排对象的 run() 方法在一个独立的控制进程中调用。如果同一个线程对象中调用这个方法的次数大于一次，会抛出 RuntimeError 。

　　PS：该方法不会立即执行，只是告诉CPU说你可以调度我了，我准备好了，一定要注意不是立即执行！

import threading
import time

print("主线程任务开始处理")


def task(th_name):
    print("子线程任务开始处理,参数:{0}".format(th_name))
    time.sleep(3)  # <-- 这里睡眠了三秒，可以看见主线程继续往下走了
    print("子线程任务处理完毕")


if __name__ == '__main__':
    
    # ==== 实例化出Thread类并添加子线程任务以及参数 ====

    t1 = threading.Thread(target=task, args=("线程[1]",))  # <-- 参数必须添加逗号。因为是args所以会打散，如果不加逗号则不能进行打散会抛出异常
    t1.start()  # 等待CPU调度..请注意这里不是立即执行
    
    print("主线程任务处理完毕")

# ==== 执行结果 ====
    
"""
主线程任务开始处理
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
主线程任务处理完毕
子线程任务处理完毕
"""

　　我们可以看见，在进行time.sleep()的时候线程做了一次切换，这是因为该方法是属于IO操作，所以GIL锁将执行权限丢给了主线程。还有一点要注意的就是主线程任务处理完毕后不会立马结束掉，而是等子线程任务处理完毕后才会真正将主线程连同子线程一起kill掉。

　　图示：

image-20200701030622391

自定义类继承Therad并覆写run方法

　　这种方法并不常见，但是还是要举例说出来。我们可以看到第一种方法是实例化出了Therad类，并且执行了其start()方法，然后子线程就可以被调度了，其实在内部是通过start()方法调用了Therad类下的run()方法的。

　　run()：代表线程活动的方法。

　　你可以在子类型里重载这个方法。 标准的 run() 方法会对作为 target 参数传递给该对象构造器的可调用对象（如果存在）发起调用，并附带从 args 和 kwargs 参数分别获取的位置和关键字参数。

　　那么我们就可以自定义一个类并继承Therad类，再覆写run()方法

import threading
import time

print("主线程任务开始处理")


class Threading(threading.Thread):
    """自定义类"""


    def __init__(self, th_name):
        self.th_name = th_name
        super(Threading, self).__init__()

    def run(self):
        print("子线程任务开始处理,参数:{0}".format(self.th_name))
        time.sleep(3)  # <-- 这里睡眠了三秒，可以看见主线程继续往下走了
        print("子线程任务处理完毕")


if __name__ == '__main__':
    
    t1 = Threading("线程[1]")
    t1.start()  # 等待CPU调度..请注意这里不是立即执行
    
    print("主线程任务处理完毕")

# ==== 执行结果 ====
    
"""
主线程任务开始处理
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
主线程任务处理完毕
子线程任务处理完毕
"""

　　注意现在依然是主线程任务处理完毕后现在是不会立马结束掉的，而是等子线程任务处理完毕后才会真正将主线程kill掉。其实原则上这两种创建线程的方式都一模一样。

源码浅析-选读

　　这个源码浅析非常浅，主要是来看一下基于实例化Therad类创建子线程内部是如何做的。

　　那么我们看一下其Thread类的源码，：

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, ***, daemon=None)

　　调用这个构造函数时，必需带有关键字参数。参数如下：

　　group 应该为 None；为了日后扩展 ThreadGroup 类实现而保留。

　　target 是用于 run() 方法调用的可调用对象。默认是 None，表示不需要调用任何方法。

　　name 是线程名称。默认情况下，由 "Thread-N" 格式构成一个唯一的名称，其中 N 是小的十进制数。

　　args 是用于调用目标函数的参数元组。默认是 ()。

　　kwargs 是用于调用目标函数的关键字参数字典。默认是 {}。

　　如果不是 None，daemon 参数将显式地设置该线程是否为守护模式。 如果是 None (默认值)，线程将继承当前线程的守护模式属性。

　　如果子类型重载了构造函数，它一定要确保在做任何事前，先发起调用基类构造器(Thread.__init__())。

class Thread:

    """注释被我删掉了"""
    
    _initialized = False  # 这是一个状态位，来表示该线程是否被被初始化过
def __init__(self, group=None, target=None, name=None,
                 args=(), kwargs=None, *, daemon=None):
                 
        """注释被我删掉了"""             
      
        assert group is None, "group argument must be None for now" #如果不是 None，daemon参数将显式地设置该线程是否为守护模式。 如果是 None (默认值)，线程将继承当前线程的守护模式属性。
        if kwargs is None:
            kwargs = {}  # kwargs 是用于调用目标函数的关键字参数字典。默认是 {}。
        self._target = target  # 对于第一种调用方式来说，它就是我们的task函数。
        self._name = str(name or _newname())  # 线程名
        self._args = args  # _args是用于调用目标函数的参数元组。默认是 ()。
        self._kwargs = kwargs 
        if daemon is not None: # 判断其是否为守护线程
            self._daemonic = daemon
        else:
            self._daemonic = current_thread().daemon
        self._ident = None # 这个是线程的编号
        if _HAVE_THREAD_NATIVE_ID:  # 判断是否具有本地ID
            self._native_id = None
        self._tstate_lock = None  # 锁定的状态
        self._started = Event() # 开始
        self._is_stopped = False # 状态位，是否停止
        self._initialized = True  # 将初始化状态为改为True
        # Copy of sys.stderr used by self._invoke_excepthook()
        self._stderr = _sys.stderr
        self._invoke_excepthook = _make_invoke_excepthook()
        # For debugging and _after_fork()
        _dangling.add(self)
Thread类的__init__方法

　　我们可以看见其__init__方法大多都是做了一些初始化的东西。下面我们来看run()方法，它才是离我们最近的一个方法。

def run(self):

    """注释被我删掉了"""
    
    try:
        if self._target:  # 简单吧，这个方法，就是判断你有没有传入一个函数。即我们定义的task
            self._target(*self._args, **self._kwargs)  # 有的话就立即执行，我们传入的name其实就放在了_args中。这里将它打散出来了，所以我们的task函数中的第一个参数name能收到。
    finally:
        # Avoid a refcycle if the thread is running a function with
        # an argument that has a member that points to the thread.
        del self._target, self._args, self._kwargs  # 不管处不出错，都会清理他们。当然，如果有则是执行完成后清理
TCPServer中的run()方法

　　好了，其实看到这里就行了。其实我们自定义类的传参也可以不用覆写__init__再去调用父类方法初始化进行传参，我们完全以另一种方式，但是我个人不太推荐。

import threading
import time

print("主线程任务开始运行")

class Threading(threading.Thread):
    """自定义类"""

    def run(self):
        print(self._args)  # ('线程[1]',)
        print(self._kwargs)  # {}

        print("子线程任务开始处理,参数:{0}".format(self._args[0]))
        time.sleep(3)  # <-- 这里睡眠了三秒，可以看见主线程继续往下走了
        print("子线程任务运行完毕")



if __name__ == '__main__':
    
    t1 = Threading(args=("线程[1]",))
    t1.start()  # 等待CPU调度..请注意这里不是立即执行
    
    
    print("主线程任务处理完毕")

# ==== 执行结果 ====
    
"""
主线程任务开始处理
('线程[1]',)
主线程任务处理完毕
{}
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
子线程任务处理完毕
"""
自定义类继承Therad并覆写run方法的其他方式参数传入

threading模块方法大全

thrading模块方法大全
方法/属性名称 功能描述
threading.active_count() 查看当前进程下一共存活了多少个线程的数量，返回的是一个int值。
threading.current_thread() 获取当前线程对象。
threading.currentThread() 同上
threading.excepthook(args, /) 处理由 Thread.run() 引发的未捕获异常。
threading.get_ident() 返回当前线程对象的编号。
threading.get_native_id() 返回当前线程对象的编号。和threading.get_ident()相同。
threading.enumerate() 查看当前进程存活了的所有线程对象，以列表形式返回。
threading.main_thread() 返回主线程对象。
threading.settrace(func) 不太清楚..好像是测试用的。
threading.stack_size([size]) 返回创建线程时使用的堆栈大小。
threading.TIMEOUT_MAX 规定一个全局的所有阻塞函数的最大时间。

线程对象方法大全

线程对象方法大全（即Thread类的实例对象）  
方法/属性名称 功能描述
start() 启动线程，该方法不会立即执行，而是告诉CPU自己准备好了，可以随时调度，而非立即启动。
run() 一般是自定义类继承Thread并覆写的方法，即线程的详细任务逻辑。
join(timeout=None) 主线程默认会等待子线程运行结束后再继续执行，timeout为等待的秒数，如不设置该参数则一直等待。
name 可以通过 = 给该线程设置一个通俗的名字。如直接使用该属性则返回该线程的默认名字。
getName() 获取该线程的名字。
setName() 设置该线程的名字。
ident 获取线程的编号。
native_id 获取线程的编号，和ident相同。
is_alive() 查看线程是否存活，返回布尔值。
isAlive( ) 同上，但是不推荐使用这种方法。
daemon 查看线程是否为一个守护线程，返回布尔值。默认为False。
isDaemon() 查看线程是否为一个守护线程，返回布尔值。默认为False。
setDaemon()

设置一个线程为守护线程，参数如果为True则表示该线程被设置为守护线程，默认为False。

当主线程运行完毕之后设置为守护线程的子线程便立即结束执行...

常用方法示例

　　由于方法太多了，所以这里就只例举一些非常常用的。

守护线程setDaemon()

　　setDaemon() ：设置一个线程为守护线程，参数如果为True则表示该线程被设置为守护线程，默认为False。当主线程运行完毕之后设置为守护线程的子线程便立即结束执行...

　　我们对比上面的图，现在子线程是没有设置为守护线程的：

image-20200701030701850

　　当他设置为守护线程之后会是这样的：

image-20200701031136387

　　代码如下：

import threading
import time

print("主线程任务开始处理")


def task(th_name):
    print("子线程任务开始处理,参数:{0}".format(th_name))
    time.sleep(3)
    print("子线程任务处理完毕")


if __name__ == '__main__':
    
    t1 = threading.Thread(target=task, args=("线程[1]",))
    
    t1.setDaemon(True)  # <-- 设置线程对象t1为守护线程，注意这一步一定要放在start之前。
    
    t1.start()  # 等待CPU调度..请注意这里不是立即执行
    
    print("主线程任务处理完毕")

# ==== 执行结果 ====
    
"""
主线程任务开始处理
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
主线程任务处理完毕
"""

线程阻塞join()

　　join(timeout=None)：主线程默认会等待子线程运行结束后再继续执行，timeout为等待的秒数，如不设置该参数则一直等待。

　　图示如下：（未设置超时时间）

image-20200701032331066

　　代码如下：

import threading
import time

print("主线程任务开始处理")

def task(th_name):
    print("子线程任务开始处理,参数:{0}".format(th_name))
    time.sleep(3)
    print("子线程任务处理完毕")

if __name__ == '__main__':

    t1 = threading.Thread(target=task,args=("线程[1]",))

    t1.start()  #  等待CPU调度..请注意这里不是立即执行

    t1.join()  # <--- 放在start()下面，死等

    print("主线程任务处理完毕")

# ==== 执行结果 ====

"""
主线程任务开始处理
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
子线程任务处理完毕
主线程任务处理完毕
"""

　　图示如下：（设置超时时间）

image-20200701032942587

　　代码如下：

import threading
import time

print("主线程任务开始处理")

def task(th_name):
    print("子线程任务开始处理,参数:{0}".format(th_name))
    time.sleep(3)
    print("子线程任务处理完毕")

if __name__ == '__main__':

    t1 = threading.Thread(target=task,args=("线程[1]",))

    t1.start()  #  等待CPU调度..请注意这里不是立即执行

    t1.join(2)  # <--- 放在start()下面，等2秒后主线程继续执行

    print("主线程任务处理完毕")

# ==== 执行结果 ====

"""
主线程任务开始处理
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
主线程任务处理完毕
子线程任务处理完毕
"""

注意，join()方法可以多次设置！

join()与setDaemon(True)共存

　　如果同时设置setDaemon(True)与join()方法会怎么样呢？有两种情况：

　　　　1.join()方法没有设置timeout（没有设置即表示死等）或者timeout的时间比子线程作业时间要长，这代表子线程会死在主线程之前，setDaemon(True)也就没有了意义，即失效了。

　　　　2.join()设置了timeout并且timeout的时间比子线程作业时间要短，这代表主线程会死在子线程之前，setDaemon(True)生效，子线程会跟着主线程一起死亡。

# ==== 情况一 ====

import threading
import time

print("主线程任务开始处理")

def task(th_name):
    print("子线程任务开始处理,参数:{0}".format(th_name))
    time.sleep(3)
    print("子线程任务处理完毕")

if __name__ == '__main__':

    t1 = threading.Thread(target=task,args=("线程[1]",))

    t1.setDaemon(True)  # <--- 放在start()上面，主线程运行完后会立即终止子线程的运行。但是由于有join()，故不生效。

    t1.start()  #  等待CPU调度..请注意这里不是立即执行

    t1.join()  # <--- 放在start()下面，等2秒后主线程继续执行

    print("主线程任务处理完毕")

# ==== 执行结果 ====

"""
主线程任务开始处理
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
子线程任务处理完毕
主线程任务处理完毕
"""
情况一
# ==== 情况二 ====

import threading
import time

print("主线程任务开始处理")

def task(th_name):
    print("子线程任务开始处理,参数:{0}".format(th_name))
    time.sleep(3)
    print("子线程任务处理完毕")

if __name__ == '__main__':

    t1 = threading.Thread(target=task,args=("线程[1]",))

    t1.setDaemon(True)  # <--- 放在start()上面，主线程运行完后会立即终止子线程的运行。但是由于有join()，故不生效。

    t1.start()  #  等待CPU调度..请注意这里不是立即执行

    t1.join(2)  # <--- 放在start()下面，等2秒后主线程继续执行

    print("主线程任务处理完毕")

# ==== 执行结果 ====

"""
主线程任务开始处理
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
主线程任务处理完毕
"""
情况二

设置与获取线程名

　　我们来看一下如何设置与获取线程名。

　　threading.current_thread() ：获取当前线程对象。

　　getName() ：获取该线程的名字。

　　setName() ：设置该线程的名字。

　　name :可以通过 = 给该线程设置一个通俗的名字。如直接使用该属性则返回该线程的默认名字。

import threading
import time

print("主线程任务开始处理")


def task(th_name):
    print("子线程任务开始处理,参数:{0}".format(th_name))
    obj  =  threading.current_thread()  # 获取当前线程对象
    print("获取当前的线程名：{0}".format(obj.getName()))
    print("开始设置线程名")
    obj.setName("yyy")
    print("获取修改后的线程名：{0}".format(obj.getName()))
    time.sleep(3)  # <-- 这里睡眠了三秒，可以看见主线程继续往下走了
    print("子线程任务处理完毕")


if __name__ == '__main__':
    # ==== 第一步：实例化出Thread类并添加子线程任务以及参数 ====
    t1 = threading.Thread(target=task, args=("线程[1]",),name="xxx")  # 可以在这里设置，如果不设置则为默认格式：Thread-1 数字是按照线程个数来定的
    t1.start()  # 等待CPU调度..请注意这里不是立即执行

    print("主线程名:",threading.current_thread().name)  # 直接使用属性 name
    print("主线程任务处理完毕")

# ==== 执行结果 ====

"""
主线程任务开始处理
子线程任务开始处理,参数:线程[1]
获取当前的线程名：xxx
开始设置线程名
获取修改后的线程名：yyy
主线程名: MainThread
主线程任务处理完毕
子线程任务处理完毕
"""

多线程的应用场景

　　由于GIL锁的存在，Python中对于I/O操作来说可以使用多线程编程，如果是计算密集型的操作则不应该使用多线程进行处理，因为没有I/O操作就不能通过I/O切换来执行其他线程，故对于计算密集型的操作来说多线程没有什么优势。甚至还可能比普通串行还慢（因为涉及到线程切换，虽然是毫秒级别，但是计算的数值越大这个切换也就越密集，GIL锁是100个CPU指令切换一次的）

　　注意：我们是在Python2版本下进行此次测试，Python3版本确实相差不大，但是，从本质上来说依然是这样的。

import threading
import time

num = 0
def add():
    global num
    for i in range(10000000): # 一千万次
        num += 1

def sub():
    global num
    for i in range(10000000):  # 一千万次
        num -= 1

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()

    add()
    sub()

    end_time = time.time()
    print("执行时间:",end_time - start_time)
    
# ==== 执行结果 ==== 三次采集

"""
大约在 1.3 - 1.4 秒
"""
计算密集型程序的普通串行运行时间
# coding:utf-8

import threading
import time

num = 0
def add():
    global num
    for i in range(10000000):  # 一千万次
        num += 1

def sub():
    global num
    for i in range(10000000):  # 一千万次
        num -= 1

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()

    t1 = threading.Thread(target=add,)
    t2 = threading.Thread(target=sub,)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

    end_time = time.time()
    print(u"执行时间:",end_time - start_time)

# ==== 执行结果 ==== 三次采集

"""
大约 4 - 5 秒
"""
计算密集型程序的多线程并发运行时间

补充：Timer线程延迟启动

import threading

def task():
    print(threading.current_thread().getName(),end="")
    print("启动了...")

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Timer(3,task)  
    t2 = threading.Timer(3,task)
    t1.start() # 线程任务三秒后准备就绪，可以被CPU调度执行。
    t2.start()
    
# ==== 执行结果 ====

"""
Thread-1启动了...
Thread-2启动了...
"""
Timer线程延迟启动
posted @ 2020-07-01 11:59  云崖先生  阅读(943)  评论(3)  编辑  收藏  举报