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[PHP] Python多线程

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论坛元老

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  • 发表于 2017-5-14 02:44:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点:
    使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
    用户界面可以更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度
    程序的运行速度可能加快
    在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
    线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。
    每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
    指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
    线程可以被抢占(中断)。
    在其他线程正在运行时,线程可以暂时搁置(也称为睡眠) -- 这就是线程的退让。

    开始学习Python线程
    Python中使用线程有两种方式:函数或者用类来包装线程对象。
    函数式:调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

    thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

    参数说明:
    function - 线程函数。
    args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
    kwargs - 可选参数。
    实例:

    #!/usr/bin/python

    import thread
    import time

    # 为线程定义一个函数
    def print_time( threadName, delay):
    count = 0
    while count
    time.sleep(delay)
    count += 1
    print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )

    # 创建两个线程
    try:
    thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
    thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
    except:
    print "Error: unable to start thread"

    while 1:
    pass

    执行以上程序输出结果如下:

    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

    线程的结束一般依靠线程函数的自然结束;也可以在线程函数中调用thread.exit(),他抛出SystemExit exception,达到退出线程的目的。
    线程模块
    Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。
    thread 模块提供的其他方法:
    threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
    threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程。
    threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量,与len(threading.enumerate())有相同的结果。
    除了使用方法外,线程模块同样提供了Thread类来处理线程,Thread类提供了以下方法:
    run(): 用以表示线程活动的方法。
    start():启动线程活动。

    join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
    isAlive(): 返回线程是否活动的。
    getName(): 返回线程名。
    setName(): 设置线程名。
    使用Threading模块创建线程
    使用Threading模块创建线程,直接从threading.Thread继承,然后重写__init__方法和run方法:

    #!/usr/bin/python

    import threading
    import time

    exitFlag = 0

    class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread
    def __init__(self, threadID, name, counter):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.threadID = threadID
    self.name = name
    self.counter = counter
    def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数
    print "Starting " + self.name
    print_time(self.name, self.counter, 5)
    print "Exiting " + self.name

    def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
    if exitFlag:
    thread.exit()
    time.sleep(delay)
    print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
    counter -= 1

    # 创建新线程
    thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
    thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

    # 开启线程
    thread1.start()
    thread2.start()

    print "Exiting Main Thread"

    以上程序执行结果如下;

    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

    线程同步
    如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。
    使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步,这两个对象都有acquire方法和release方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下:
    多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。
    考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程"set"从后向前把所有元素改成1,而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。
    那么,可能线程"set"开始改的时候,线程"print"便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步。为了避免这种情况,引入了锁的概念。
    锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时,必须先获得锁定;如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了,那么就让线程"set"暂停,也就是同步阻塞;等到线程"print"访问完毕,释放锁以后,再让线程"set"继续。
    经过这样的处理,打印列表时要么全部输出0,要么全部输出1,不会再出现一半0一半1的尴尬场面。
    实例:

    #!/usr/bin/python

    import threading
    import time

    class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, counter):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.threadID = threadID
    self.name = name
    self.counter = counter
    def run(self):
    print "Starting " + self.name
    # 获得锁,成功获得锁定后返回True
    # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
    # 否则超时后将返回False
    threadLock.acquire()
    print_time(self.name, self.counter, 3)
    # 释放锁
    threadLock.release()

    def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
    time.sleep(delay)
    print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
    counter -= 1

    threadLock = threading.Lock()
    threads = []

    # 创建新线程
    thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
    thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

    # 开启新线程
    thread1.start()
    thread2.start()

    # 添加线程到线程列表
    threads.append(thread1)
    threads.append(thread2)

    # 等待所有线程完成
    for t in threads:
    t.join()
    print "Exiting Main Thread"

    线程优先级队列( Queue)
    Python 的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列LifoQueue,和优先级队 列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。
    Queue模块中的常用方法:

    Queue.qsize() 返回队列的大小
    Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False
    Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False
    Queue.full 与 maxsize 大小对应
    Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间
    Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
    Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间
    Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
    Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
    Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作
    实例:

    #!/usr/bin/python

    import Queue
    import threading
    import time

    exitFlag = 0

    class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, q):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.threadID = threadID
    self.name = name
    self.q = q
    def run(self):
    print "Starting " + self.name
    process_data(self.name, self.q)
    print "Exiting " + self.name

    def process_data(threadName, q):
    while not exitFlag:
    queueLock.acquire()
    if not workQueue.empty():
    data = q.get()
    queueLock.release()
    print "%s processing %s" % (threadName, data)
    else:
    queueLock.release()
    time.sleep(1)

    threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
    nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
    queueLock = threading.Lock()
    workQueue = Queue.Queue(10)
    threads = []
    threadID = 1

    # 创建新线程
    for tName in threadList:
    thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

    # 填充队列
    queueLock.acquire()
    for word in nameList:
    workQueue.put(word)
    queueLock.release()

    # 等待队列清空
    while not workQueue.empty():
    pass

    # 通知线程是时候退出
    exitFlag = 1

    # 等待所有线程完成
    for t in threads:
    t.join()
    print "Exiting Main Thread"

    以上程序执行结果:
    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
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