线程与多线程

Python线程

Threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。

我们之前已经初步了解了进程、线程与协程的概念，现在就来看看python的线程。下面说的都是一个进程里的故事了，暂时忘记进程和协程，先来看一个进程中的线程和多线程。这篇博客将要讲一些单线程与多线程的基础，它们在执行中对cpu资源的分配，帮助还不了解多线程的小伙伴一招get写多线程代码的技能。已经了解的请自行跳过。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#  Author: Jason Wang

import time
def f1(arg):
    time.sleep(1)
    print(arg)

import threading
t = threading.Thread(target=f1,args = (123,))
t.setDaemon(False) #默认主线程等待子线程
t.setDaemon(True)#表示主线程不等子线程
t.start()#不代表当前线程会立即执行
t.join(2)#表示主线程执行到此，等待。。。，直到子线程执行完毕
        #参数，表示主线程在此最多等待n秒
print('end')

上述代码创建了3个“前台”线程，然后控制器就交给了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。

再次回顾：这里为什么是分片执行？

python中的多线程，有一个GIL（Global Interpreter Lock 全局解释器锁 ）在同一时间只有一个线程在工作，他底层会自动进行上下文切换.这个线程执行点，那个线程执行点！ 

更多方法：

  • start       线程准备就绪，等待CPU调度
  • setName     为线程设置名称
  • getName     获取线程名称
  • setDaemon   设置为后台线程或前台线程（默认）
  •             如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止
  •             如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
  • join        逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义
  • run         线程被cpu调度后执行Thread类对象的run方法

线程锁

由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，CPU接着执行其他线程。所以，可能出现如下问题：

import threading
import time
#lock = threading.RLock()
gl_num = 0

def show(arg):
    # lock.acquire()
    global gl_num
    time.sleep(1)
    gl_num +=arg
    print(gl_num)
    # lock.release()

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
    t.start()

print('main thread stop')
##output
main thread stop
0
2
3
6
11
17
25
29
38
45

 

设置线程锁

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#  Author: Jason Wang
import threading
import time
lock = threading.RLock()
gl_num = 0

def show(arg):
    lock.acquire()
    global gl_num
    time.sleep(1)
    gl_num +=arg
    print(gl_num)
    lock.release()

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
    t.start()

print('main thread stop')
##output
main thread stop
0
1
3
6
10
15
21
28
36
45

event

他的作用就是：用主线程控制子线程何时执行，他可以让子线程停下来，也可以让线程继续！
他实现的机制就是：标志位“Flag”

事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

  • clear：将“Flag”设置为False
  • set：将“Flag”设置为True
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#  Author: Jason Wang

import threading


def do(event):
    print('start')
    event.wait() #执行对象weit方法，然后他们停下来，等待“Flag”为True
    print('execute')


event_obj = threading.Event() #创建事件的对象

for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,)) #吧对象传到每个线程里面了~
    t.start()

event_obj.clear()  #设置"Flag"为Flase

inp = input('input:')
if inp == 'true':
    event_obj.set()

#thread enent 就是这个3个方法的使用
##output
# start
# start
# start
# input:true
# execute
# execute

 

参考：

　　　　http://www.cnblogs.com/Eva-J/p/5109737.html

　　　　http://www.cnblogs.com/luotianshuai/p/5111587.html

　　　　python线程指南：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html

　　 　 武老师内部专享文章：python线程、进程和协程：http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5040827.html

posted on 2016-07-12 16:22  Jason_wang_2016  阅读(206)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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