Python 多线程之threading 模块的使用

 更新时间:2021年04月14日 16:07:25   作者:HLee  
这篇文章主要介绍了Python 多线程之threading 模块的使用,帮助大家更好的理解和学习使用python,感兴趣的朋友可以了解下

简介

Python 通过 _thread 和 threading 模块提供了对多线程的支持,threading 模块兼具了 _thread 模块的现有功能,又扩展了一些新的功能,具有十分丰富的线程操作功能

创建线程

使用 threading 模块创建线程通常有两种方式:

1)使用 threading 模块中 Thread 类的构造器创建线程,即直接对类 threading.Thread 进行实例化,并调用实例化对象的 start 方法创建线程;

2)继承 threading 模块中的 Thread 类创建线程类,即用 threading.Thread 派生出一个新的子类,将新建类实例化,并调用其 start 方法创建线程。

构造器方式

调用 threading.Thread 类的如下构造器创建线程:

threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

group:指定该线程所属的线程组,目前该参数还未实现,为了日后扩展 ThreadGroup 类实现而保留。
target:用于 run() 方法调用的可调用对象,默认是 None,表示不需要调用任何方法。
args:是用于调用目标函数的参数元组,默认是 ()。
kwargs:是用于调用目标函数的关键字参数字典,默认是 {}。
daemon:如果 daemon 不是 None,线程将被显式的设置为守护模式,不管该线程是否是守护模式,如果是 None (默认值),线程将继承当前线程的守护模式属性。
import time
import threading

def work(num):
    print('线程名称:',threading.current_thread().getName(),'参数:',num,'开始时间:',time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

if __name__ == '__main__':
    print('主线程开始时间:',time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    
    t1 = threading.Thread(target=work,args=(3,))
    t2 = threading.Thread(target=work,args=(2,))
    t3 = threading.Thread(target=work,args=(1,))
    
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    
    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()
    
    print('主线程结束时间:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

上述示例中实例化了三个 Thread 类的实例,并向任务函数传递不同的参数,start 方法开启线程,join 方法阻塞主线程,等待当前线程运行结束。

继承方式

通过继承的方式创建线程包括如下步骤:1)定义 Thread 类的子类,并重写该类的 run 方法;2)创建 Thread 子类的实例,即创建线程对象;3)调用线程对象的 start 方法来启动线程。示例如下:

import time
import threading

class MyThread(threading.Thread):
    
    def __init__(self,num):
        super().__init__()
        self.num = num
    
    def run(self):
        print('线程名称:', threading.current_thread().getName(), '参数:', self.num, '开始时间:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

if __name__ == '__main__':
   
     print('主线程开始时间:',time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    
    t1 = MyThread(3)
    t2 = MyThread(2)
    t3 = MyThread(1)
   
     t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    
    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()
    
    print('主线程结束时间:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

上述示例中自定义了线程类 MyThread,继承了 threading.Thread,并重写了 __init__ 方法和 run 方法。

守护线程

守护线程(也称后台线程)是在后台运行的,它的任务是为其他线程提供服务,如 Python 解释器的垃圾回收线程就是守护线程。如果所有的前台线程都死亡了,守护线程也会自动死亡。来看个例子:

# 不设置守护线程
import threading

def work(num):
    for i in range(num):
        print(threading.current_thread().name + "  " + str(i))

t = threading.Thread(target=work, args=(10,), name='守护线程')
t.start()

for i in range(10):
    pass
# 设置守护线程
import threading

def work(num):
    for i in range(num):
        print(threading.current_thread().name + "  " + str(i))

t = threading.Thread(target=work, args=(10,), name='守护线程')
t.daemon = True
t.start()

for i in range(10):
    pass

上述示例直观的说明了当前台线程结束,守护线程也会自动结束。

如果你设置一个线程为守护线程,就表示这个线程是不重要的,在进程退出的时候,不用等待这个线程退出;如果你的主线程在退出的时候,不用等待哪些子线程完成,那就设置这些线程为守护线程;如果你想等待子线程完成后再退出,那就什么都不用做,或者显示地将  daemon 属性设置为 false。

线程本地数据

Python 的 threading 模块提供了 local 方法,该方法返回得到一个全局对象,不同线程使用这个对象存储的数据,其它线程是不可见的(本质上就是不同的线程使用这个对象时为其创建一个独立的字典)。来看个示例:

# 不使用 threading.local
import threading
import time

num = 0

def work():
    global num
    
    for i in range(10):
        num += 1
        
    print(threading.current_thread().getName(), num)
    time.sleep(0.0001)
    
for i in range(5):
    threading.Thread(target=work).start()

上面示例中 num 是全局变量,变成了公共资源,通过输出结果,我们发现子线程之间的计算结果出现了互相干扰的情况。

# 使用 threading.local
num = threading.local()

def work():
    num.x = 0
    
    for i in range(10):
        num.x += 1
    
    print(threading.current_thread().getName(), num.x)
    time.sleep(0.0001)

for i in range(5):
    threading.Thread(target=work).start()

使用 threading.local 的示例中,num 是全局变量,但每个线程定义的属性 num.x 是各自线程独有的,其它线程是不可见的,因此每个线程的计算结果未出现相互干扰的情况。

定时器

threading 模块提供了 Timer 类实现定时器功能,来看个例子:

# 单次执行
from threading import Timer

def work():
    print("Hello Python")
    
# 5 秒后执行 work 方法
t = Timer(5, work)
t.start()

Timer 只能控制函数在指定的时间内执行一次,如果我们需要多次重复执行,需要再进行一次调度,想要取消调度时可以使用 Timer 的 cancel 方法。来看个例子:

# 重复执行
count = 0

def work():
    print('当前时间:', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    global t, count
    count += 1
    # 如果 count 小于 5,开始下一次调度
    if count < 5:
        t = Timer(1, work)
        t.start()

# 指定 2 秒后执行 work 方法
t = Timer(2, work)
t.start()

以上就是Python 多线程之threading 模块的使用的详细内容,更多关于python threading的使用的资料请关注脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • 一文详解Python如何优雅地对数据进行分组

    一文详解Python如何优雅地对数据进行分组

    这篇文章主要和大家详细介绍一下Python是如何优雅地对数据进行分组的,文中通过示例进行了详细的讲解,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
    2022-07-07
  • pyqt5中QThread在使用时出现重复emit的实例

    pyqt5中QThread在使用时出现重复emit的实例

    今天小编就为大家分享一篇pyqt5中QThread在使用时出现重复emit的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-06-06
  • Python2手动安装更新pip过程实例解析

    Python2手动安装更新pip过程实例解析

    这篇文章主要介绍了Python2手动安装更新pip过程实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-07-07
  • 关于Python中的元组介绍

    关于Python中的元组介绍

    大家好,本篇文章主要讲的是关于Python中的元组介绍,感兴趣的同学赶快来看一看吧,对你有帮助的话记得收藏一下,方便下次浏览
    2021-12-12
  • Python练习之读取XML节点和属性值的方法

    Python练习之读取XML节点和属性值的方法

    这篇文章主要介绍了Python练习之读取XML节点和属性值的方法,通过parse函数可以读取XML文档,该函数返回ElementTree类型的对象,通过该对象的iterfind方法可以对XML中特定节点进行迭代
    2022-06-06
  • 对pandas进行数据预处理的实例讲解

    对pandas进行数据预处理的实例讲解

    下面小编就为大家分享一篇对pandas进行数据预处理的实例讲解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-04-04
  • Django 项目配置拆分独立的实现

    Django 项目配置拆分独立的实现

    Django 项目中,我们默认的配置是都在 settings.py 文件里面的,但是实际本地调试和线上应该是需要两个环境的,我们现在来拆分下配置,本文就详细的来介绍一下
    2021-11-11
  • Python LeNet网络详解及pytorch实现

    Python LeNet网络详解及pytorch实现

    LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,并在美国的银行中投入了使用。本文主要为大家详细介绍了LetNet以及通过pytorch实现LetNet,感兴趣的小伙伴可以学习一下
    2021-11-11
  • python中使用 xlwt 操作excel的常见方法与问题

    python中使用 xlwt 操作excel的常见方法与问题

    这篇文章主要给大家介绍了关于python中使用 xlwt 操作excel的常见方法与问题的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-01-01
  • python代码实现烟花实例

    python代码实现烟花实例

    这篇文章主要给大家分享了python烟花详细的代码,文章主要以python烟花的代码展开全文,所以解说会比较少,代码较多。喜欢的小伙伴可以参考一下,希望对你有所帮助
    2021-12-12

最新评论