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python 多线程threading

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CPython implementation detail: 在 CPython 中,由于存在全局解释器锁, 同一时刻只有一个线程可以执行 Python 代码(虽然某些性能导向的库可能会去除此限制)。 如果你想让你的应用更好地利用多核心计算机的计算资源,推荐你使用multiprocessing或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor但是,如果你想要同时运行多个 I/O 密集型任务,则多线程仍然是一个合适的模型。

再来引入一个概念:

可以知道python线程是并发的。

 关于线程Threading的方法(获取线程的某种属性)。

线程简介:

 Thread类表示在单独的控制线程中运行的活动。指定活动有两种方法:将可调用对象传递给构造函数,或重写子类中的run()方法。子类中不应重写任何其他方法(构造函数除外)。换句话说,只重写这个类的_init__;()和run()方法

一旦线程活动开始,该线程会被认为是 '存活的' 。当它的run()  方法终结了(不管是正常的还是抛出未被处理的异常),就不是'存活的'。 

先看看该类的参数有哪些:

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

为了便于理解,先举一个小例子,为了方便理解,先简单了解一下该类的一个方法(函数在类中被称为方法):

import threading
import time
 
# 打印函数a
def printa(a):
    count = 0
    while count < 5:
        time.sleep(2)
        print("线程:%s。打印:%s。时间:%s。" % (threading.current_thread().name, a, time.ctime()))
        count += 1
 
# 打印函数b
def printb(b):
    count = 0
    while count < 5:
        time.sleep(4)
        print("线程:%s。打印:%s。时间:%s。" % (threading.current_thread().name, b, time.ctime()))
        count += 1
 
# threading.Thread(target=,args=(),name='')
t1 = threading.Thread(target=printa, args=(10,), name='线程1')
t2 = threading.Thread(target=printb, args=(20,), name='线程2')
 
t1.start()
t2.start()
 
t1.join()
t2.join()
 
print("退出主线程")
import threading
import time
 
# 打印函数a
def printa(a):
    count = 0
    while count < 5:
        time.sleep(2)
        print("线程:%s。打印:%s。时间:%s。" % (threading.current_thread().name, a, time.ctime()))
        count += 1
 
# threading.Thread(target=,args=(),name='')
threadList = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=printa, args=(i,))
    threadList.append(t)
 
for t in threadList:
    t.start()
 
for t in threadList:
    t.join()
    
print("退出主线程")

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