python如何实现多线程

python

python实现多线程的方法:

1、Thread直接创建子线程

首先可以使用 Thread 类来创建一个线程,创建时需要指定 target 参数为运行的方法名称,如果被调用的方法需要传入额外的参数,则可以通过 Thread 的 args 参数来指定。

import threading

import time

def target(second):

    print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')

    print(f'Threading {threading.current_thread().name} sleep {second}s')

    time.sleep(second)

    print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')

print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')

for i in [1, 5]:

    thread = threading.Thread(target=target, args=[i])

    thread.start()

    

print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')

运行结果:

Threading MainThread is running

Threading Thread-1 is running

Threading Thread-1 sleep 1s

Threading Thread-2 is running

Threading Thread-2 sleep 5s

Threading MainThread is ended

Threading Thread-1 is ended

Threading Thread-2 is ended

如果想要主线程等待子线程运行完毕之后才退出,可以让每个子线程对象都调用下 join 方法:

threads = []

for i in [1, 5]:

    thread = threading.Thread(target=target, args=[i])

    threads.append(thread)

    thread.start()

    

for thread in threads:

    thread.join()

运行结果:

Threading MainThread is running

Threading Thread-1 is running

Threading Thread-1 sleep 1s

Threading Thread-2 is running

Threading Thread-2 sleep 5s

Threading Thread-1 is ended

Threading Thread-2 is ended

Threading MainThread is ended

2、继承Thread类创建子线程

另外也可以通过继承 Thread 类的方式创建一个线程,该线程需要执行的方法写在类的 run 方法里面即可。上面的例子的等价改写为:

import threading

import time

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self, second):

        threading.Thread.__init__(self)

        self.second = second

    

    def run(self):

        print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')

        print(f'Threading {threading.current_thread().name} sleep {self.second}s')

        time.sleep(self.second)

        print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')

print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')

threads = []

for i in [1, 5]:

    thread = MyThread(i)

    threads.append(thread)

    thread.start()

    

for thread in threads:

    thread.join()

    

print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')

运行结果:

Threading MainThread is running

Threading Thread-1 is running 

Threading Thread-1 sleep 1s 

Threading Thread-2 is running 

Threading Thread-2 sleep 5s 

Threading Thread-1 is ended 

Threading Thread-2 is ended 

Threading MainThread is ended

守护线程

在线程中有一个叫作守护线程的概念,如果一个线程被设置为守护线程,那么意味着这个线程是“不重要”的,这意味着,如果主线程结束了而该守护线程还没有运行完,那么它将会被强制结束。

在 Python 中我们可以通过 setDaemon 方法来将某个线程设置为守护线程:

import threading

import time

def target(second):

    print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')

    print(f'Threading {threading.current_thread().name} sleep {second}s')

    time.sleep(second)

    print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')

print(f'Threading {threading.current_thread().name} is running')

t1 = threading.Thread(target=target, args=[2])

t1.start()

t2 = threading.Thread(target=target, args=[5])

t2.setDaemon(True)

t2.start()

print(f'Threading {threading.current_thread().name} is ended')

运行结果:

Threading MainThread is running 

Threading Thread-1 is running 

Threading Thread-1 sleep 2s 

Threading Thread-2 is running 

Threading Thread-2 sleep 5s 

Threading MainThread is ended 

Threading Thread-1 is ended

互斥锁

在一个进程中的多个线程是共享资源的,比如在一个进程中,有一个全局变量 count 用来计数,现在声明多个线程,每个线程运行时都给 count 加 1,代码实现如下:

import threading

import time

count = 0

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self):

        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):

        global count

        temp = count + 1

        time.sleep(0.001)

        count = temp

threads = []

for _ in range(1000):

    thread = MyThread()

    thread.start()

    threads.append(thread)

for thread in threads:

    thread.join()

    

print(f'Final count: {count}')

运行结果:

Final count: 69

由于 count 这个值是共享的,每个线程都可以在执行 temp = count 这行代码时拿到当前 count 的值,但是这些线程中的一些线程可能是并发或者并行执行的,这就导致不同的线程拿到的可能是同一个 count 值,最后导致有些线程的 count 的加 1 操作并没有生效,导致最后的结果偏小。

所以,如果多个线程同时对某个数据进行读取或修改,就会出现不可预料的结果。为了避免这种情况,我们需要对多个线程进行同步,要实现同步,我们可以对需要操作的数据进行加锁保护,这里就需要用到 threading.Lock 了。

加锁保护

某个线程在对数据进行操作前,需要先加锁,这样其他的线程发现被加锁了之后,就无法继续向下执行,会一直等待锁被释放,只有加锁的线程把锁释放了,其他的线程才能继续加锁并对数据做修改,修改完了再释放锁。

这样可以确保同一时间只有一个线程操作数据,多个线程不会再同时读取和修改同一个数据。

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以上是 python如何实现多线程 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/528386.html

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