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Python threading.Thread

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1. 线程的概念

线程,有时被称为轻量级进程(Lightweight Process,LWP),是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID,当前指令指针(PC),寄存器集合和堆栈组成。另外,线程是进程中的一个实体,是被系统独立调度和分派的基本单位,线程自己不拥有系统资源。

2. threading.thread()的简单使用

2.1 添加线程可以是程序运行更快

python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用

有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源

import threading
import time
 
def saySorry():
  print("亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?")
  time.sleep(5)
 
if __name__ == "__main__":
    start_time1 = time.time()
    for i in range(5):
      t = threading.Thread(target=saySorry)
      t.start() #启动线程,即让线程开始执行
    end_time1 = time.time()
    print(end_time1 - start_time1)
 
    start_time2 = time.time()
    for i in range(5):
        t = saySorry()
 
    end_time2 = time.time()
    print(end_time2 - start_time2)

输出为:

亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
0.001995086669921875
亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?
25.001766204833984

2.2 主线程会等待所有的子线程结束后才结束

import threading
from time import sleep,ctime
 
def sing():
  for i in range(3):
    print("正在唱歌...%d"%i)
    sleep(1)
 
def dance():
  for i in range(3):
    print("正在跳舞...%d"%i)
    sleep(1)
 
if __name__ == '__main__':
  print('---开始---:%s'%ctime())
 
  t1 = threading.Thread(target=sing)
  t2 = threading.Thread(target=dance)
 
  t1.start()
  t2.start()
 
  # sleep(5) # 屏蔽此行代码,试试看,程序是否会立马结束?
  print('---结束---:%s'%ctime())

输出为:

---开始---:Mon Sep 28 14:42:09 2020
正在唱歌...0
正在跳舞...0---结束---:Mon Sep 28 14:42:09 2020
 
正在唱歌...1
正在跳舞...1
正在唱歌...2
正在跳舞...2

如果释放‘ sleep(5) ’,输出为:

---开始---:Mon Sep 28 14:43:36 2020
正在唱歌...0
正在跳舞...0
正在跳舞...1
正在唱歌...1
正在唱歌...2正在跳舞...2
 
---结束---:Mon Sep 28 14:43:41 2020

3.查看线程数量

import threading
from time import sleep,ctime
 
def sing():
  for i in range(3):
    print("正在唱歌...%d"%i)
    sleep(1)
 
def dance():
  for i in range(3):
    print("正在跳舞...%d"%i)
    sleep(1)
 
if __name__ == '__main__':
  print('---开始---:%s'%ctime())
 
  t1 = threading.Thread(target=sing)
  t2 = threading.Thread(target=dance)
 
  t1.start()
  t2.start()
 
  while True:
    length = len(threading.enumerate())
    print('当前运行的线程数为:%d'%length)
    if length<=1:
      break
 
    sleep(0.5)

输出为:

---开始---:Mon Sep 28 14:46:16 2020
正在唱歌...0
正在跳舞...0
当前运行的线程数为:3
当前运行的线程数为:3
正在唱歌...1
正在跳舞...1当前运行的线程数为:3
 
当前运行的线程数为:3
正在唱歌...2
正在跳舞...2
当前运行的线程数为:3
当前运行的线程数为:3
当前运行的线程数为:1

4.线程参数及顺序

4.1 传递参数的方法

使用args 传递参数 threading.Thread(target=sing, args=(10, 100, 100))

使用kwargs传递参数 threading.Thread(target=sing, kwargs={“a”: 10, “b”:100, “c”: 100})

同时使用 args 和 kwargs 传递参数 threading.Thread(target=sing, args=(10, ), kwargs={“b”: 100,“c”: 100})

4.2 线程的执行顺序

import threading
import time
 
 
def sing():
    for i in range(5):
        print("我是sing")
        time.sleep(1)
 
 
def dance():
    for i in range(5):
        print("我是dance")
        time.sleep(1)
 
 
if __name__ == '__main__':
    # 创建两个子线程
    t1 = threading.Thread(target=sing)
    t2 = threading.Thread(target=dance)
    # 启动子线程
    t1.start()
    t2.start()

输出为:

我是sing
我是dance
我是sing
我是dance
我是dance
我是sing
我是dance我是sing
 
我是sing
我是dance

说明:

从代码和执行结果我们可以看出,多线程程序的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时,线程将被阻塞(Blocked),到sleep结束后,线程进入就绪(Runnable)状态,等待调度。而线程调度将自行选择一个线程执行。上面的代码中只能保证每个线程都运行完整个run函数,但是线程的启动顺序、run函数中每次循环的执行顺序都不能确定。

5. 守护线程

守护线程:如果在程序中将子线程设置为守护线程,则该子线程会在主线程结束时自动退出,设置方式为thread.setDaemon(True),要在thread.start()之前设置,默认是false的,也就是主线程结束时,子线程依然在执行。

5.1 如下代码,主线程已经exit() 【其实并没有真正结束】,子线程还在继续执行

import threading
import time
 
def test():
  for i in range(7):
    print("test is run:", i)
    time.sleep(1)
 
if __name__ == '__main__':
  # 创建子线程
  t1 = threading.Thread(target=test)
  # 启动子线程
  t1.start()
  # 休眠2秒
  time.sleep(2)
 
  print("我 OVER 了")
  # 退出
  exit()

输出为:

test is run: 0
test is run: 1
我 OVER 了
test is run: 2
test is run: 3
test is run: 4
test is run: 5
test is run: 6

5.2 设置守护线程

为线程设置守护,如果主线程结束,子线程也随之结束。

import threading
import time
 
def test():
  for i in range(7):
    print("test is run:", i)
    time.sleep(1)
 
if __name__ == '__main__':
  # 创建子线程
  t1 = threading.Thread(target=test)
  #设置线程保护
  t1.setDaemon(True)
  # 启动子线程
  t1.start()
  # 休眠2秒
  time.sleep(2)
 
  print("我 OVER 了")
  # 退出
  exit()

输出为:

test is run: 0
test is run: 1
我 OVER 了

参考代码

import threading
from threading import Lock,Thread
import time,os
 
 
'''
                                      python多线程详解
      什么是线程?
      线程也叫轻量级进程,是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包涵在进程之中,是进程中的实际运作单位。
      线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所
      拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程,同一个进程中的多个线程之间可以并发执行
'''
 
'''
    为什么要使用多线程?
    线程在程序中是独立的、并发的执行流。与分隔的进程相比,进程中线程之间的隔离程度要小,它们共享内存、文件句柄
    和其他进程应有的状态。
    因为线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。进程在执行过程之中拥有独立的内存单元,而多个线程共享
    内存,从而极大的提升了程序的运行效率。
    线程比进程具有更高的性能,这是由于同一个进程中的线程都有共性,多个线程共享一个进程的虚拟空间。线程的共享环境
    包括进程代码段、进程的共有数据等,利用这些共享的数据,线程之间很容易实现通信。
    操作系统在创建进程时,必须为改进程分配独立的内存空间,并分配大量的相关资源,但创建线程则简单得多。因此,使用多线程
    来实现并发比使用多进程的性能高得要多。
'''
 
'''
    总结起来,使用多线程编程具有如下几个优点:
    进程之间不能共享内存,但线程之间共享内存非常容易。
    操作系统在创建进程时,需要为该进程重新分配系统资源,但创建线程的代价则小得多。因此使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高
    python语言内置了多线程功能支持,而不是单纯地作为底层操作系统的调度方式,从而简化了python的多线程编程。
'''
 
 
'''
    普通创建方式
'''
# def run(n):
#     print('task',n)
#     time.sleep(1)
#     print('2s')
#     time.sleep(1)
#     print('1s')
#     time.sleep(1)
#     print('0s')
#     time.sleep(1)
#
# if __name__ == '__main__':
#     t1 = threading.Thread(target=run,args=('t1',))     # target是要执行的函数名(不是函数),args是函数对应的参数,以元组的形式存在
#     t2 = threading.Thread(target=run,args=('t2',))
#     t1.start()
#     t2.start()
 
 
'''
    自定义线程:继承threading.Thread来定义线程类,其本质是重构Thread类中的run方法
'''
# class MyThread(threading.Thread):
#     def __init__(self,n):
#         super(MyThread,self).__init__()   #重构run函数必须写
#         self.n = n
#
#     def run(self):
#         print('task',self.n)
#         time.sleep(1)
#         print('2s')
#         time.sleep(1)
#         print('1s')
#         time.sleep(1)
#         print('0s')
#         time.sleep(1)
#
# if __name__ == '__main__':
#     t1 = MyThread('t1')
#     t2 = MyThread('t2')
#     t1.start()
#     t2.start()
 
 
'''
    守护线程
    下面这个例子,这里使用setDaemon(True)把所有的子线程都变成了主线程的守护线程,
    因此当主线程结束后,子线程也会随之结束,所以当主线程结束后,整个程序就退出了。
    所谓'线程守护',就是主线程不管该线程的执行情况,只要是其他子线程结束且主线程执行完毕,主线程都会关闭。也就是说:主线程不等待该守护线程的执行完再去关闭。
'''
# def run(n):
#     print('task',n)
#     time.sleep(1)
#     print('3s')
#     time.sleep(1)
#     print('2s')
#     time.sleep(1)
#     print('1s')
#
# if __name__ == '__main__':
#     t=threading.Thread(target=run,args=('t1',))
#     t.setDaemon(True)
#     t.start()
#     print('end')
'''
    通过执行结果可以看出,设置守护线程之后,当主线程结束时,子线程也将立即结束,不再执行
'''
 
'''
    主线程等待子线程结束
    为了让守护线程执行结束之后,主线程再结束,我们可以使用join方法,让主线程等待子线程执行
'''
# def run(n):
#     print('task',n)
#     time.sleep(2)
#     print('5s')
#     time.sleep(2)
#     print('3s')
#     time.sleep(2)
#     print('1s')
# if __name__ == '__main__':
#     t=threading.Thread(target=run,args=('t1',))
#     t.setDaemon(True)    #把子线程设置为守护线程,必须在start()之前设置
#     t.start()
#     t.join()     #设置主线程等待子线程结束
#     print('end')
 
 
'''
    多线程共享全局变量
    线程时进程的执行单元,进程时系统分配资源的最小执行单位,所以在同一个进程中的多线程是共享资源的
'''
# g_num = 100
# def work1():
#     global  g_num
#     for i in range(3):
#         g_num+=1
#     print('in work1 g_num is : %d' % g_num)
#
# def work2():
#     global g_num
#     print('in work2 g_num is : %d' % g_num)
#
# if __name__ == '__main__':
#     t1 = threading.Thread(target=work1)
#     t1.start()
#     time.sleep(1)
#     t2=threading.Thread(target=work2)
#     t2.start()
 
 
'''
        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,当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据,
    所以出现了线程锁,即同一时刻允许一个线程执行操作。线程锁用于锁定资源,可以定义多个锁,像下面的代码,当需要独占
    某一个资源时,任何一个锁都可以锁定这个资源,就好比你用不同的锁都可以把这个相同的门锁住一样。
        由于线程之间是进行随机调度的,如果有多个线程同时操作一个对象,如果没有很好地保护该对象,会造成程序结果的不可预期,
    我们因此也称为“线程不安全”。
        为了防止上面情况的发生,就出现了互斥锁(Lock)
'''
# def work():
#     global n
#     lock.acquire()
#     temp = n
#     time.sleep(0.1)
#     n = temp-1
#     lock.release()
#
#
# if __name__ == '__main__':
#     lock = Lock()
#     n = 100
#     l = []
#     for i in range(100):
#         p = Thread(target=work)
#         l.append(p)
#         p.start()
#     for p in l:
#         p.join()
 
 
'''
    递归锁:RLcok类的用法和Lock类一模一样,但它支持嵌套,在多个锁没有释放的时候一般会使用RLock类
'''
# def func(lock):
#     global gl_num
#     lock.acquire()
#     gl_num += 1
#     time.sleep(1)
#     print(gl_num)
#     lock.release()
#
#
# if __name__ == '__main__':
#     gl_num = 0
#     lock = threading.RLock()
#     for i in range(10):
#         t = threading.Thread(target=func,args=(lock,))
#         t.start()
 
 
'''
    信号量(BoundedSemaphore类)
    互斥锁同时只允许一个线程更改数据,而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据,比如厕所有3个坑,
    那最多只允许3个人上厕所,后面的人只能等里面有人出来了才能再进去
'''
# def run(n,semaphore):
#     semaphore.acquire()   #加锁
#     time.sleep(3)
#     print('run the thread:%s\n' % n)
#     semaphore.release()    #释放
#
#
# if __name__== '__main__':
#     num=0
#     semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)   #最多允许5个线程同时运行
#     for i in range(22):
#         t = threading.Thread(target=run,args=('t-%s' % i,semaphore))
#         t.start()
#     while threading.active_count() !=1:
#         pass
#     else:
#         print('----------all threads done-----------')
 
'''
    python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行,事件是一个简单的线程同步对象,其主要提供以下的几个方法:
        clear将flag设置为 False
        set将flag设置为 True
        is_set判断是否设置了flag
        wait会一直监听flag,如果没有检测到flag就一直处于阻塞状态
    事件处理的机制:全局定义了一个Flag,当Flag的值为False,那么event.wait()就会阻塞,当flag值为True,
    那么event.wait()便不再阻塞
'''
event = threading.Event()
def lighter():
    count = 0
    event.set()         #初始者为绿灯
    while True:
        if 5 < count <=10:
            event.clear()  #红灯,清除标志位
            print("\33[41;lmred light is on...\033[0m]")
        elif count > 10:
            event.set()    #绿灯,设置标志位
            count = 0
        else:
            print('\33[42;lmgreen light is on...\033[0m')
 
        time.sleep(1)
        count += 1
 
 
def car(name):
    while True:
        if event.is_set():     #判断是否设置了标志位
            print('[%s] running.....'%name)
            time.sleep(1)
        else:
            print('[%s] sees red light,waiting...'%name)
            event.wait()
            print('[%s] green light is on,start going...'%name)
 
 
# startTime = time.time()
light = threading.Thread(target=lighter,)
light.start()
 
car = threading.Thread(target=car,args=('MINT',))
car.start()
endTime = time.time()
# print('用时:',endTime-startTime)
 
'''
                           GIL  全局解释器
        在非python环境中,单核情况下,同时只能有一个任务执行。多核时可以支持多个线程同时执行。但是在python中,无论有多少个核
        同时只能执行一个线程。究其原因,这就是由于GIL的存在导致的。
        GIL的全程是全局解释器,来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以
        把GIL看做是“通行证”,并且在一个python进程之中,GIL只有一个。拿不到线程的通行证,并且在一个python进程中,GIL只有一个,
        拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。GIL只在cpython中才有,因为cpython调用的是c语言的原生线程,所以他不能直接操
        作cpu,而只能利用GIL保证同一时间只能有一个线程拿到数据。而在pypy和jpython中是没有GIL的
        python在使用多线程的时候,调用的是c语言的原生过程。
'''
'''
                            python针对不同类型的代码执行效率也是不同的
        1、CPU密集型代码(各种循环处理、计算等),在这种情况下,由于计算工作多,ticks技术很快就会达到阀值,然后出发GIL的
        释放与再竞争(多个线程来回切换当然是需要消耗资源的),所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。
        2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等设计文件读写操作),多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待,
        造成不必要的时间浪费,而开启多线程能在线程A等待时,自动切换到线程B,可以不浪费CPU的资源,从而能提升程序的执行
        效率)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。
'''
'''
    主要要看任务的类型,我们把任务分为I/O密集型和计算密集型,而多线程在切换中又分为I/O切换和时间切换。如果任务属于是I/O密集型,
    若不采用多线程,我们在进行I/O操作时,势必要等待前面一个I/O任务完成后面的I/O任务才能进行,在这个等待的过程中,CPU处于等待
    状态,这时如果采用多线程的话,刚好可以切换到进行另一个I/O任务。这样就刚好可以充分利用CPU避免CPU处于闲置状态,提高效率。但是
    如果多线程任务都是计算型,CPU会一直在进行工作,直到一定的时间后采取多线程时间切换的方式进行切换线程,此时CPU一直处于工作状态,
    此种情况下并不能提高性能,相反在切换多线程任务时,可能还会造成时间和资源的浪费,导致效能下降。这就是造成上面两种多线程结果不能的解释。
结论:I/O密集型任务,建议采取多线程,还可以采用多进程+协程的方式(例如:爬虫多采用多线程处理爬取的数据);对于计算密集型任务,python此时就不适用了。
'''

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