python 实现线程之间的通信示例

 更新时间:2020年02月14日 11:46:14   作者:三只松鼠   我要评论
这篇文章主要介绍了python 实现线程之间的通信示例,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

前言:因为GIL的限制,python的线程是无法真正意义上并行的。相对于异步编程,其性能可以说不是一个等量级的。为什么我们还要学习多线程编程呢,虽然说异步编程好处多,但编程也较为复杂,逻辑不容易理解,学习成本和维护成本都比较高。毕竟我们大部分人还是适应同步编码的,除非一些需要高性能处理的地方采用异步。

首先普及下进程和线程的概念:

进程:进程是操作系统资源分配的基本单位。

线程:线程是任务调度和执行的基本单位。

一个应用程序至少一个进程,一个进程至少一个线程。

两者区别:同一进程内的线程共享本进程的资源如内存、I/O、cpu等,但是进程之间的资源是独立的。

一、多线程

python 可以通过 thread 或 threading 模块实现多线程,threading 相比 thread 提供了更高阶、更全面的线程管理。我们下文主要以 threading 模块介绍多线程的基本用法。

import threading
import time

class thread(threading.Thread):
 def __init__(self, threadname):
 threading.Thread.__init__(self, name='线程' + threadname)

 def run(self):
 print('%s:Now timestamp is %s'%(self.name,time.time()))

threads = []
for a in range(int(5)): # 线程个数
 threads.append(thread(str(a)))
for t in threads: # 开启线程
 t.start()
for t in threads: # 阻塞线程
 t.join()
print('END')

输出:
线程3:Now timestamp is 1557386184.7574518
线程2:Now timestamp is 1557386184.7574518
线程0:Now timestamp is 1557386184.7574518
线程1:Now timestamp is 1557386184.7574518
线程4:Now timestamp is 1557386184.7582724
END

 start() 方法开启子线程。运行多次 start() 方法代表开启多个子线程。

 join() 方法用来阻塞主线程,等待子线程执行完成。举个例子,主线程A创建了子线程B,并使用了 join() 方法,主线程A在 join() 处就被阻塞了,等待子线程B完成后,主线程A才能执行 print('END')。如果没有使用 join() 方法,主线程A创建子线程B后,不会等待子线程B,直接执行 print('END'),如下:

import threading
import time

class thread(threading.Thread):
 def __init__(self, threadname):
 threading.Thread.__init__(self, name='线程' + threadname)

 def run(self):
 time.sleep(1)
 print('%s:Now timestamp is %s'%(self.name,time.time()))

threads = []
for a in range(int(5)): # 线程个数
 threads.append(thread(str(a)))
for t in threads: # 开启线程
 t.start()
# for t in threads: # 阻塞线程
# t.join()
print('END')

输出:
END
线程0:Now timestamp is 1557386321.376941
线程3:Now timestamp is 1557386321.377937
线程1:Now timestamp is 1557386321.377937
线程2:Now timestamp is 1557386321.377937
线程4:Now timestamp is 1557386321.377937

二、线程之间的通信

1.threading.Lock()

如果多个线程对某一资源同时进行修改,可能会存在不可预知的情况。为了修改数据的正确性,需要把这个资源锁住,只允许线程依次排队进去获取这个资源。当线程A操作完后,释放锁,线程B才能进入。如下脚本是开启多个线程修改变量的值,但输出结果每次都不一样。

import threading

money = 0
def Order(n):
 global money
 money = money + n
 money = money - n

class thread(threading.Thread):
 def __init__(self, threadname):
 threading.Thread.__init__(self, name='线程' + threadname)
 self.threadname = int(threadname)

 def run(self):
 for i in range(1000000):
  Order(self.threadname)

t1 = thread('1')
t2 = thread('5')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(money)

接下来我们用 threading.Lock() 锁住这个变量,等操作完再释放这个锁。lock.acquire() 给资源加一把锁,对资源处理完成之后,lock.release() 再释放锁。以下脚本执行结果都是一样的,但速度会变慢,因为线程只能一个个的通过。

import threading

money = 0
def Order(n):
 global money
 money = money + n
 money = money - n

class thread(threading.Thread):
 def __init__(self, threadname):
 threading.Thread.__init__(self, name='线程' + threadname)
 self.threadname = int(threadname)

 def run(self):
 for i in range(1000000):
  lock.acquire()
  Order(self.threadname)
  lock.release()
# print('%s:Now timestamp is %s'%(self.name,time.time()))

lock = threading.Lock()
t1 = thread('1')
t2 = thread('5')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(money)

2.threading.Rlock()

用法和 threading Lock() 一致,区别是 threading.Rlock() 允许多次锁资源,acquire() 和 release() 必须成对出现,也就是说加了几把锁就得释放几把锁。

lock = threading.Lock()
# 死锁
lock.acquire()
lock.acquire()
print('...')
lock.release()
lock.release()

rlock = threading.RLock()
# 同一线程内不会阻塞线程
rlock.acquire()
rlock.acquire()
print('...')
rlock.release()
rlock.release()

3.threading.Condition()

threading.Condition() 可以理解为更加高级的锁,比 Lock 和 Rlock 的用法更高级,能处理一些复杂的线程同步问题。threading.Condition() 创建一把资源锁(默认是Rlock),提供 acquire() 和 release() 方法,用法和 Rlock 一致。此外 Condition 还提供 wait()、Notify() 和 NotifyAll() 方法。

wait():线程挂起,直到收到一个 Notify() 通知或者超时(可选参数),wait() 必须在线程得到 Rlock 后才能使用。

Notify() :在线程挂起的时候,发送一个通知,让 wait() 等待线程继续运行,Notify() 也必须在线程得到 Rlock 后才能使用。 Notify(n=1),最多唤醒 n 个线程。

NotifyAll() :在线程挂起的时候,发送通知,让所有 wait() 阻塞的线程都继续运行。

举例说明下 Condition() 使用

import threading,time

def TestA():
 cond.acquire()
 print('李白:看见一个敌人,请求支援')
 cond.wait()
 print('李白:好的')
 cond.notify()
 cond.release()

def TestB():
 time.sleep(2)
 cond.acquire()
 print('亚瑟:等我...')
 cond.notify()
 cond.wait()
 print('亚瑟:我到了,发起冲锋...')

if __name__=='__main__':
 cond = threading.Condition()
 testA = threading.Thread(target=TestA)
 testB = threading.Thread(target=TestB)
 testA.start()
 testB.start()
 testA.join()
 testB.join()

输出
李白:看见一个敌人,请求支援
亚瑟:等我...
李白:好的
亚瑟:我到了,发起冲锋...

4.threading.Event()

threading.Event() 原理是在线程中立了一个 Flag ,默认值是 False ,当一个或多个线程遇到 event.wait() 方法时阻塞,直到 Flag 值 变为 True 。threading.Event() 通常用来实现线程之间的通信,使一个线程等待其他线程的通知 ,把 Event 传递到线程对象中。

event.wait() :阻塞线程,直到 Flag 值变为 True

event.set() :设置 Flag 值为 True

event.clear() :修改 Flag 值为 False

event.isSet() :  仅当 Flag 值为 True 时返回

下面这个例子,主线程启动子线程后 sleap 2秒,子线程因为 event.wait() 被阻塞。当主线程醒来后执行 event.set() ,子线程才继续运行,两者输出时间差 2s。

import threading
import datetime,time

class thread(threading.Thread):
 def __init__(self, threadname):
 threading.Thread.__init__(self, name='线程' + threadname)
 self.threadname = int(threadname)

 def run(self):
 event.wait()
 print('子线程运行时间:%s'%datetime.datetime.now())

if __name__ == '__main__':
 event = threading.Event()
 t1 = thread('0')
 #启动子线程
 t1.start()
 print('主线程运行时间:%s'%datetime.datetime.now())
 time.sleep(2)
 # Flag设置成True
 event.set()
 t1.join()

输出
主线程运行时间:2019-05-30 15:51:49.690872
子线程运行时间:2019-05-30 15:51:51.691523

 5.其他方法

threading.active_count():返回当前存活的线程对象的数量

threading.current_thread():返回当前线程对象

threading.enumerate():返回当前所有线程对象的列表

threading.get_ident():返回线程pid

threading.main_thread():返回主线程对象

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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