python的多线程创建的方法有哪些
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摘要:希望大家仔细阅读,能够学有所成!python多线程一、线程的概念线程是CPU分配资源的基本单位。当一程序开始运行,这个程序就变成了一个进程,而一个进程相当于一个或者多个线程。当没有多线程编程时,一个进程相当于一个主线程;当有多线程编程时,一个进程包含多个线程(含主线程)。使用线程可以实现程序大的开发。多个线程可以在同一个程序中运行,并且每一个线程完成不同的任务。多线程实现后台服务程序可以同时处理多... ...
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(为您整理了一些要点),点击可以直达。希望大家仔细阅读,能够学有所成!
线程是CPU分配资源的基本单位。当一程序开始运行,这个程序就变成了一个进程,而一个进程相当于一个或者多个线程。当没有多线程编程时,一个进程相当于一个主线程;当有多线程编程时,一个进程包含多个线程(含主线程)。使用线程可以实现程序大的开发。
多个线程可以在同一个程序中运行,并且每一个线程完成不同的任务。
多线程实现后台服务程序可以同时处理多个任务,并不发生阻塞现象。
多线程的程序设计的特点就是能够提高程序执行效率和处理速度。python程序可以同时并行运行多个相对独立的线程。
python支持两种创建多线程的方式:
~通过 threading.Thread () 创建。
~通过继承 threading.Thread 类的继承。
语法形式:
thread.Thread(group=Nore,targt=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None)
参数解释:
~group:必须为None,于ThreadGroup类相关,一般不使用。
~target:线程调用的对象,就是目标函数。
~name:为线程起这个名字。默认是Tread-x,x是序号,由1开始,第一个创建的线程名字就是Tread-1。
~args:为目标函数传递关键字参数,字典。
~daemon:用来设置线程是否随主线程退出而退出。
示例:
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输出:
解释:两个程序会并发运行,所以结果不一定每次都是顺序的1~10,这是根据CPU给两个线程风马分配的时间片段来决定。可以看到每次结果都不同。
threading.Thread是一个类,可以继承它。
示例:
登录后复制
输出:
解释:自定义一个类继承threading.Thread,然后重写父类的run方法,线程启动时(执行start())会自动执行该方法。
在python中,主线程是第一个启动的线程。
~父线程:如果启动线程A中启动了一个线程B,A就是B的父线程。
~子线程:B就是A的子线程。
创建线程时有一个damon属性,用它来判断主线程。当daemon设置False时,线程不会随主线程退出而退出,主线程会一直等着子线程执行完;。当daemon设置True时,线程会随主线程退出而退出,主线程结束其他的子线程会强制退出。
使用daemon注意:
~daemon属性必须在start( )之前设置,否则会引发RuntimeError异常
~每个线程都由daemon属性,可以显示设置也可以不设置,不设置则取默认值None
~如果子子线程不设置daemon属性,就取当前线程的daemon来设置它。子子线程继承子线程的daemon值,作用和设置None一样。
~从主线程创建的所有线程不设置daemon属性,则默认都是daemon=False。
示例:
输出:
解释:当主线程运行完毕输出完之后,等待一下后输出0~9。如果将daemon=False该为daemon=True,则不会运行for i in range(10)语句。
一个线程中调用另一个线程的join方法,调用者被阻塞,直到调用线程被终止。
语法形式:
登录后复制 timeout 参数指定调用者等待多久,没有设置时,就一直等待被调用线程结束被调用线程结束。其中,一个线程可以被join多次调用。 示例: 输出: 解释:在thread1.start()后加thread1.join()添加join方法,输出时,主线程就会等待输出完0~9后再执行自己的print输出。 ~run():用以表示线程活动的方法 ~start():启动线程 ~join():等待至线程终止 ~isAlive():返回线程是否活动的 ~getName():返回线程名称 ~setName() : 设置线程名称 示例: 输出: Alive,顾名思义,它表示线程当前是否为可用状态,如果线程已经启动,并且当前没有任何异常的话,则返回true,否则为false Thread.isAlive() :顾名思义,是表示当前线程时候为可用状态,即是否已经在启动,并且在运行的状态; 异步模式的情况下,同时有一个线程在修改共享数据,另一个线程在读取共享数据,当修改的共享数据的线程没有处理完毕,读取数据的线程肯定会得到错误的结果。如果采用多线程的同步控制机制,当处理共享数据的线程完成处理数据之后,读取线程就读取数据。 python的锁就解决这一问题,锁住线程,只允许一个线程操作,其他线程排队等待,待当前线程操作完毕后,再按顺序一个一个来运行。 python的threading模块提供了RLock锁解决方法。在某一时间只能让一个线程操作的语句放到RLock的acquire方法和release方法之间,即acquire相当于给RLack上锁,而release相当于解锁。 示例: 输出: 解释: 条件锁常用的方法: ~acquire([timeout]):调用关联锁的方法 ~release():解锁 ~wait():使线程进入 Condition 的等待池等待通知并释放解锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 ~notify():从等待池挑选一个线程并通知,收到通知的线程将自动调用 acquire() 尝试获得,其他线程仍然在等待池中等待通知,直到该线程收到通知 调用该方法,否则将会抛出异常。 ~notify ALL():跟notify() 一样,但这个方法对应的是所有的线程。 示例: 题目:有几个生产车间生产,几个消费者购买,当生产达到一定数量时,停止生产。join(timeout-=None)
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