Python 多线程的实例详解
一)线程基础
1、创建线程:
thread模块提供了start_new_thread函数,用以创建线程。start_new_thread函数成功创建后还可以对其进行操作。
其函数原型:
start_new_thread(function,atgs[,kwargs])
其参数含义如下:
function: 在线程中执行的函数名
args:元组形式的参数列表。
kwargs: 可选参数,以字典的形式指定参数
方法一:通过使用thread模块中的函数创建新线程。
>>> import thread
>>> def run(n):
for i in range(n):
print i
>>> thread.start_new_thread(run,(4,)) #注意第二个参数一定要是元组的形式
53840
1
>>>
2
3
KeyboardInterrupt
>>> thread.start_new_thread(run,(2,))
17840
1
>>>
thread.start_new_thread(run,(),{'n':4})
39720
1
>>>
2
3
thread.start_new_thread(run,(),{'n':3})
32480
1
>>>
2
方法二:通过继承threading.Thread创建线程
方法三:使用threading.Thread直接在线程中运行函数。
import threading
>>> def run(x,y):
for i in range(x,y):
print i
>>> t1 = threading.Thread(target=run,args=(15,20)) #直接使用Thread附加函数args为函数参数
>>> t1.start()
15
>>>
16
17
18
19
二)Thread对象中的常用方法:
1、isAlive方法:
>>> import threading
>>> import time
>>> class mythread(threading.Thread):
def __init__(self,id):
threading.Thread.__init__(self)
self.id = id
def run(self):
time.sleep(5) #休眠5秒
print self.id
>>> t = mythread(1)
>>> def func():
t.start()
print t.isAlive() #打印线程状态
>>> func()
True
>>> 1
2、join方法:
原型:join([timeout])
timeout: 可选参数,线程运行的最长时间
import threading
>>> import time #导入time模块
>>> class Mythread(threading.Thread):
def __init__(self,id):
threading.Thread.__init__(self)
self.id = id
def run(self):
x = 0
time.sleep(20)
print self.id
>>> def func():
t.start()
for i in range(5):
print i
>>> t = Mythread(2)
>>> func()
0
1
2
3
4
>>> 2
def func():
t.start()
t.join()
for i in range(5):
print i
>>> t = Mythread(3)
>>> func()
3
0
1
2
3
4
>>>
3、线程名:
>>> import threading
>>> class mythread(threading.Thread):
def __init__(self,threadname):
threading.Thread.__init__(self,name=threadname)
def run(self):
print self.getName()
>>>
>>> t1 = mythread('t1')
>>> t1.start()
t1
>>>
4、setDaemon方法
在脚本运行的过程中有一个主线程,如果主线程又创建了一个子线程,那么当主线程退出时,会检验子线程是否完成。如果子线程未完成,则主线程会在等待子线程完成后退出。
当需要主线程退出时,不管子线程是否完成都随主线程退出,则可以使用Thread对象的setDaemon方法来设置。
三)线程同步
1.简单的线程同步
使用Thread对象的Lock和RLock可以实现简单的线程同步。对于如果需要每次只有一个线程操作的数据,可以将操作过程放在acquire方法和release方法之间。如:
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time
class mythread(threading.Thread):
def __init__(self,threadname):
threading.Thread.__init__(self,name = threadname)
def run(self):
global x #设置全局变量
# lock.acquire() #调用lock的acquire方法
for i in range(3):
x = x + 1
time.sleep(2)
print x
# lock.release() #调用lock的release方法
#lock = threading.RLock() #生成Rlock对象
t1 = []
for i in range(10):
t = mythread(str(i))
t1.append(t)
x = 0 #将全局变量的值设为0
for i in t1:
i.start()
E:/study/<a href="http://lib.csdn.net/base/python" rel="external nofollow" class='replace_word' title="Python知识库" target='_blank' style='color:#df3434; font-weight:bold;'>Python</a>/workspace>xianchengtongbu.py
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
如果将lock.acquire()和lock.release(),lock = threading.Lock()删除后保存运行脚本,结果将是输出10个30。30是x的最终值,由于x是全局变量,每个线程对其操作后进入休眠状态,在线程休眠的时候,Python解释器就执行了其他的线程而是x的值增加。当所有线程休眠结束后,x的值已被所有线修改为了30,因此输出全部为30。
2、使用条件变量保持线程同步。
python的Condition对象提供了对复制线程同步的支持。使用Condition对象可以在某些事件触发后才处理数据。Condition对象除了具有acquire方法和release的方法外,还有wait方法、notify方法、notifyAll方法等用于条件处理。
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self,threadname):
threading.Thread.__init__(self,name = threadname)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x == 1000000:
con.wait()
# pass
else:
for i in range(1000000):
x = x + 1
con.notify()
print x
con.release()
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self,threadname):
threading.Thread.__init__(self,name = threadname)
def run(self):
global x
con.acquire()
if x == 0:
con.wait()
#pass
else:
for i in range(1000000):
x = x - 1
con.notify()
print x
con.release()
con = threading.Condition()
x = 0
p = Producer('Producer')
c = Consumer('Consumer')
p.start()
c.start()
p.join()
c.join()
print x
E:/study/python/workspace>xianchengtongbu2.py
1000000
0
0
线程间通信:
Event对象用于线程间的相互通信。他提供了设置信号、清除信宏、等待等用于实现线程间的通信。
1、设置信号。Event对象使用了set()方法后,isSet()方法返回真。
2、清除信号。使用Event对象的clear()方法后,isSet()方法返回为假。
3、等待。当Event对象的内部信号标志为假时,则wait()方法一直等到其为真时才返回。还可以向wait传递参数,设定最长的等待时间。
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
class mythread(threading.Thread):
def __init__(self,threadname):
threading.Thread.__init__(self,name = threadname)
def run(self):
global event
if event.isSet():
event.clear()
event.wait() #当event被标记时才返回
print self.getName()
else:
print self.getName()
event.set()
event = threading.Event()
event.set()
t1 = []
for i in range(10):
t = mythread(str(i))
t1.append(t)
for i in t1:
i.start()
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
AI来了,数分人也可以很省力,今天给大家介绍7个AI+数据分析工具,建议收藏。 01酷表 EXCEL 网址:https://chatexcel.com/ 这是 ...
2024-12-26一个好的数据分析模型不仅能使分析具备条理性和逻辑性,而且还更具备结构化和体系化,并保证分析结果的有效性和准确性。好的数据 ...
2024-12-26当下,AI 的发展堪称狂飙猛进。从 ChatGPT 横空出世到各种大语言模型(LLM)接连上线,似乎每个人的朋友圈都在讨论 AI 会不会“ ...
2024-12-26数据分析师这个职业已经成为了职场中的“香饽饽”,无论是互联网公司还是传统行业,都离不开数据支持。想成为一名优秀的数据分析 ...
2024-12-26在数据驱动决策成为商业常态的今天,数据分析师这一职业正迎来前所未有的机遇与挑战。很多希望转行或初入职场的人士不禁询问:数 ...
2024-12-25数据分析师,这一近年来炙手可热的职业,吸引了大量求职者的注意。凭借在大数据时代中的关键作用,数据分析师不仅需要具备处理数 ...
2024-12-25在当今数字化变革的浪潮中,数据分析师这一职业正迎来前所未有的发展机遇。回想我自己初入数据分析行业时,那种既兴奋又略显谨慎 ...
2024-12-25在当今信息爆炸的时代,数据已经像空气一样无处不在,而数据分析则是解锁这些信息宝藏的钥匙。数据分析的过程就像是一次探险,从 ...
2024-12-25在职场上,拍脑袋做决策的时代早已过去。数据分析正在成为每个职场人的核心竞争力,不仅能帮你找到问题,还能提供解决方案,提升 ...
2024-12-24Excel是数据分析的重要工具,强大的内置功能使其成为许多分析师的首选。在日常工作中,启用Excel的数据分析工具库能够显著提升数 ...
2024-12-23在当今信息爆炸的时代,数据分析师如同一位现代社会的侦探,肩负着从海量数据中提炼出有价值信息的重任。在这个过程中,掌握一系 ...
2024-12-23在现代的职场中,制作吸引人的PPT已经成为展示信息的重要手段,而其中数据对比的有效呈现尤为关键。为了让数据在幻灯片上不仅准 ...
2024-12-23在信息泛滥的现代社会,数据分析师已成为企业决策过程中不可或缺的角色。他们的任务是从海量数据中提取有价值的洞察,帮助组织制 ...
2024-12-23在数据驱动时代,数据分析已成为各行各业的必需技能。无论是提升个人能力还是推动职业发展,选择一条适合自己的学习路线至关重要 ...
2024-12-23在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19