Python 多線程
多線程類似於同時執行多個不同程式,多線程運行有如下優點:
- 使用線程可以把佔據長時間的程式中的任務放到後臺去處理。
- 用戶介面可以更加吸引人,這樣比如用戶點擊了一個按鈕去觸發某些事件的處理,可以彈出一個進度條來顯示處理的進度
- 程式的運行速度可能加快
- 在一些等待的任務實現上如用戶輸入、檔讀寫和網路收發數據等,線程就比較有用了。在這種情況下我們可以釋放一些珍貴的資源如記憶體佔用等等。
線程在執行過程中與進程還是有區別的。每個獨立的進程有一個程式運行的入口、順序執行序列和程式的出口。但是線程不能夠獨立執行,必須依存在應用程式中,由應用程式提供多個線程執行控制。
每個線程都有他自己的一組CPU寄存器,稱為線程的上下文,該上下文反映了線程上次運行該線程的CPU寄存器的狀態。
指令指針和堆疊指針寄存器是線程上下文中兩個最重要的寄存器,線程總是在進程得到上下文中運行的,這些地址都用於標誌擁有線程的進程地址空間中的記憶體。
- 線程可以被搶佔(中斷)。
- 在其他線程正在運行時,線程可以暫時擱置(也稱為睡眠) -- 這就是線程的退讓。
開始學習Python線程
Python中使用線程有兩種方式:函數或者用類來包裝線程對象。
函數式:調用thread模組中的start_new_thread()函數來產生新線程。語法如下:
thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )
參數說明:
- function - 線程函數。
- args - 傳遞給線程函數的參數,他必須是個tuple類型。
- kwargs - 可選參數。
實例(Python 2.0+)
執行以上程式輸出結果如下:
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:17 2009 Thread-1: Thu Jan 22 15:42:19 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:19 2009 Thread-1: Thu Jan 22 15:42:21 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:23 2009 Thread-1: Thu Jan 22 15:42:23 2009 Thread-1: Thu Jan 22 15:42:25 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:27 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:31 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:35 2009
線程的結束一般依靠線程函數的自然結束;也可以線上程函數中調用thread.exit(),他拋出SystemExit exception,達到退出線程的目的。
線程模組
Python通過兩個標準庫thread和threading提供對線程的支持。thread提供了低級別的、原始的線程以及一個簡單的鎖。
threading 模組提供的其他方法:
- threading.currentThread(): 返回當前的線程變數。
- threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啟動後、結束前,不包括啟動前和終止後的線程。
- threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量,與len(threading.enumerate())有相同的結果。
除了使用方法外,線程模組同樣提供了Thread類來處理線程,Thread類提供了以下方法:
- run(): 用以表示線程活動的方法。
- start():啟動線程活動。
- join([time]): 等待至線程中止。這阻塞調用線程直至線程的join() 方法被調用中止-正常退出或者拋出未處理的異常-或者是可選的超時發生。
- isAlive(): 返回線程是否活動的。
- getName(): 返回線程名。
- setName(): 設置線程名。
使用Threading模組創建線程
使用Threading模組創建線程,直接從threading.Thread繼承,然後重寫__init__方法和run方法:
實例(Python 2.0+)
以上程式執行結果如下;
Starting Thread-1 Starting Thread-2 Exiting Main Thread Thread-1: Thu Mar 21 09:10:03 2013 Thread-1: Thu Mar 21 09:10:04 2013 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:04 2013 Thread-1: Thu Mar 21 09:10:05 2013 Thread-1: Thu Mar 21 09:10:06 2013 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:06 2013 Thread-1: Thu Mar 21 09:10:07 2013 Exiting Thread-1 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:08 2013 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:10 2013 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:12 2013 Exiting Thread-2
線程同步
如果多個線程共同對某個數據修改,則可能出現不可預料的結果,為了保證數據的正確性,需要對多個線程進行同步。
使用Thread對象的Lock和Rlock可以實現簡單的線程同步,這兩個對象都有acquire方法和release方法,對於那些需要每次只允許一個線程操作的數據,可以將其操作放到acquire和release方法之間。如下:
多線程的優勢在於可以同時運行多個任務(至少感覺起來是這樣)。但是當線程需要共用數據時,可能存在數據不同步的問題。
考慮這樣一種情況:一個列表裏所有元素都是0,線程"set"從後向前把所有元素改成1,而線程"print"負責從前往後讀取列表並列印。
那麼,可能線程"set"開始改的時候,線程"print"便來列印列表了,輸出就成了一半0一半1,這就是數據的不同步。為了避免這種情況,引入了鎖的概念。
鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。每當一個線程比如"set"要訪問共用數據時,必須先獲得鎖定;如果已經有別的線程比如"print"獲得鎖定了,那麼就讓線程"set"暫停,也就是同步阻塞;等到線程"print"訪問完畢,釋放鎖以後,再讓線程"set"繼續。
經過這樣的處理,列印列表時要麼全部輸出0,要麼全部輸出1,不會再出現一半0一半1的尷尬場面。
實例(Python 2.0+)
線程優先順序佇列( Queue)
Python的Queue模組中提供了同步的、線程安全的佇列類,包括FIFO(先入先出)佇列Queue,LIFO(後入先出)佇列LifoQueue,和優先順序佇列PriorityQueue。這些佇列都實現了鎖原語,能夠在多線程中直接使用。可以使用佇列來實現線程間的同步。
Queue模組中的常用方法:
- Queue.qsize() 返回佇列的大小
- Queue.empty() 如果佇列為空,返回True,反之False
- Queue.full() 如果佇列滿了,返回True,反之False
- Queue.full 與 maxsize 大小對應
- Queue.get([block[, timeout]])獲取佇列,timeout等待時間
- Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
- Queue.put(item) 寫入佇列,timeout等待時間
- Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)
- Queue.task_done() 在完成一項工作之後,Queue.task_done()函數向任務已經完成的佇列發送一個信號
- Queue.join() 實際上意味著等到佇列為空,再執行別的操作
實例(Python 2.0+)
以上程式執行結果:
Starting Thread-1 Starting Thread-2 Starting Thread-3 Thread-1 processing One Thread-2 processing Two Thread-3 processing Three Thread-1 processing Four Thread-2 processing Five Exiting Thread-3 Exiting Thread-1 Exiting Thread-2 Exiting Main Thread