python成长之路【第十一篇】:网络编程之线程threading模块
一、threading模块介绍
threading 模块建立在 _thread 模块之上。thread 模块以低级、原始的方式来处理和控制线程,而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装,提供了更方便的 api 来处理线程。
示例:
import threadingimport time
def process(arg):
time.sleep(1)
print(arg)
# 普通方式
# for i in range(10):
# process(i)
# 多线程方式,创建了10个线程
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=process, args=(i,))
t.start()
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thread方法说明:t.start() : 激活线程
t.getName() : 获取线程的名称
t.setName() : 设置线程的名称
t.name : 获取或设置线程的名称
t.is_alive() : 判断线程是否为激活状态
t.isAlive() :判断线程是否为激活状态
t.setDaemon() 设置为后台线程或前台线程(默认:False);通过一个布尔值设置线程是否为守护线程,必须在执行start()方法之后才可以使用。如果是后台线程,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论成功与否,均停止;如果是前台线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,程序停止
t.isDaemon() : 判断是否为守护线程
t.ident :获取线程的标识符。线程标识符是一个非零整数,只有在调用了start()方法之后该属性才有效,否则它只返回None。
t.join() :逐个执行每个线程,执行完毕后继续往下执行,该方法使得多线程变得无意义
t.run() :线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
示例2:使用类的方式
import threadingclass MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, n):
super(MyThread, self).__init__()
self.n = n
def run(self):
print("running task ", self.n)
t1 = MyThread("t1")
t2 = MyThread("t2")
t1.start()
t2.start()
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二、线程锁threading.RLock和threading.Lock
我们使用线程对数据进行操作的时候,如果多个线程同时修改某个数据,可能会出现不可预料的结果,为了保证数据的准确性,引入了锁的概念。
示例:
# 锁lock,为了实现各个线程协同修改num。import threading
import time
num = 0
lock = threading.Lock()
def run(n):
lock.acquire() #获得锁
global num
num += 1
# time.sleep(1)
lock.release() #释放锁
t_objs = [] #存放线程实例
for i in range(50):
t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" %i,))
t.start()
t_objs.append(t) #为了不阻塞后面线程的启动,不在这里join,先放到一个列表里
for t in t_objs: #循环线程实例列表,等待所有线程执行完毕
t.join()
print("------all threads has finished...",threading.current_thread(),threading.active_count())
print("num %s" % num)
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threading.RLock和threading.Lock 的区别
RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。 如果使用RLock,那么acquire和release必须成对出现,即调用了n次acquire,必须调用n次的release才能真正释放所占用的琐。
import threadinglock = threading.Lock() #Lock对象
lock.acquire()
lock.acquire() #产生了死琐。
lock.release()
lock.release()
import threading
rLock = threading.RLock() #RLock对象
rLock.acquire()
rLock.acquire() #在同一线程内,程序不会堵塞。
rLock.release()
rLock.release()
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三、threading.Event
Event是线程间通信最间的机制之一:一个线程发送一个event信号,其他的线程则等待这个信号。用于主线程控制其他线程的执行。 Events 管理一个flag,这个flag可以使用set()设置成True或者使用clear()重置为False,wait()则用于阻塞,在flag为True之前。flag默认为False。
Event.wait([timeout]) : 堵塞线程,直到Event对象内部标识位被设为True或超时(如果提供了参数timeout)。Event.set() :将标识位设为Ture
Event.clear() : 将标识位设为False。
Event.isSet() :判断标识位是否为Ture。
当线程执行的时候,如果flag为False,则线程会阻塞,当flag为True的时候,线程不会阻塞。它提供了本地和远程的并发性。
示例:# 实现红灯停,绿灯行
import threadingimport time
event = threading.Event()
def lighter():
count = 0
event.set() #先设置绿灯
while True:
if count > 5 and count < 10: #改成红灯
event.clear() #把标志位清了
print("\033[41;1mred light is on...\033[0m")
elif count > 10:
event.set() #变绿灯
count = 0
else:
print("\033[42;1mgreen light is on...\033[0m")
time.sleep(1)
count += 1
def car(name):
while True:
if event.is_set(): #代表绿灯
print("[%s] running..."% name)
time.sleep(1)
else:
print("[%s] see red light,waiting..." % name)
event.wait()
print("\033[34;1m[%s] green light is on, start going...\033[0m" % name)
light = threading.Thread(target=lighter,)
light.start()
car1 = threading.Thread(target=car,args=("Tesla",))
car1.start()
car2 = threading.Thread(target=car,args=("BMW",))
car2.start()
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四、semaphore信号量
示例:
import threadingimport time
def run(n):
semaphore.acquire()
time.sleep(1)
print("run the thread: %s\n" % n)
semaphore.release()
if __name__ == '__main__':
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) # 最多允许5个线程同时运行
for i in range(20):
t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
t.start()
while threading.active_count() != 1:
pass # print threading.active_count()
else:
print('----all threads done---')
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五、设置子线程
示例:
import threadingimport time
def run(n):
print("task ", n)
time.sleep(2)
print("task done",n,threading.current_thread())
start_time = time.time()
t_objs = [] #存放线程实例
for i in range(50):
t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" %i,))
t.setDaemon(True) #把当前线程设置为守护线程
t.start()
t_objs.append(t) #为了不阻塞后面线程的启动,不在这里join,先放到一个列表里
# for t in t_objs:
# t.join()
print("------all threads has finished...",threading.current_thread(),threading.active_count())
print("cost:",time.time() - start_time)
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