如何在Python中使用threading和multiprocessing多线程模块

本篇文章为大家展示了如何在Python中使用threading和multiprocessing多线程模块,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

线程的状态图:

如何在Python中使用threading和multiprocessing多线程模块

Python中常使用的线程模块

  • thread(低版本使用的),threading

  • Queue

  • multiprocessing

threading

thread模块是Python低版本中使用的,高版本中被threading代替了。threading模块提供了更方便的API来操作线程。

threading.Thread

Thread是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程。创建新的线程有两种方法:

  • 方法一:直接创建threading.Thread类的对象,初始化时将可调用对象作为参数传入。

  • 方法二:通过继承Thread类,重写它的run方法。

Thread类的构造方法:

__init__(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs=None,verbose=None)

参数说明:

group:线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None。 target:要执行的方法; name:线程名; args/kwargs:要传入方法的参数。

Thread类拥有的实例方法:

isAlive():返回线程是否在运行。正在运行指的是启动后,终止前。

getName(name)/setName(name):获取/设置线程名。

isDaemon(bool)/setDaemon(bool):获取/设置是否为守护线程。初始值从创建该线程的线程继承而来,当没有非守护线程仍在运行时,程序将终止。

start():启动线程。

join([timeout]):阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的等待时间timeout(可选参数)。即当前的线程要等调用join()这个方法的线程执行完,或者是达到规定的时间。

直接创建threading.Thread类的对象

实例:

fromthreadingimportThread
importtime
defrun(a=None,b=None):
printa,b
time.sleep(1)

t=Thread(target=run,args=("thisisa","thread"))
#此时线程是新建状态

printt.getName()#获得线程对象名称
printt.isAlive()#判断线程是否还活着。
t.start()#启动线程
t.join()#等待其他线程运行结束

执行结果:

Thread-1
False
thisisathread

注意:

t=Thread(target=run,args=("thisisa","thread"))

这句只是创建了一个线程,并未执行这个线程,此时线程处于新建状态。

t.start()#启动线程

启动线程,此时线程扔为运行,只是处于准备状态。

自定义函数run(),使我们自己根据我们需求自己定义的,函数名可以随便取,run函数的参数来源于后面的args元组。

通过继承Thread类

实例:

fromthreadingimportThread
importtime

classMyThread(Thread):
def__init__(self,a):
super(MyThread,self).__init__()
#调用父类的构造方法
self.a=a

defrun(self):
print"sleep:",self.a
time.sleep(self.a)

t1=MyThread(2)
t2=MyThread(4)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

执行结果:

如何在Python中使用threading和multiprocessing多线程模块

由于创建了两个并发执行的线程t1和t2,并发线程的执行时间不定,谁先执行完的时间也不定,所以执行后打印的结果顺序也是不定的。每一次执行都有可能出现不同的结果。

注意:

继承Thread类的新类MyThread构造函数中必须要调用父类的构造方法,这样才能产生父类的构造函数中的参数,才能产生线程所需要的参数。新的类中如果需要别的参数,直接在其构造方法中加即可。

同时,新类中,在重写父类的run方法时,它默认是不带参数的,如果需要给它提供参数,需要在类的构造函数中指定,因为在线程执行的过程中,run方法时线程自己去调用的,不用我们手动调用,所以没法直接给传递参数,只能在构造方法中设定好参数,然后再run方法中调用。

针对join()函数用法的实例:

#encoding:UTF-8
importthreading
importtime

defcontext(tJoin):
print'inthreadContext.'
tJoin.start()
#将阻塞tContext直到threadJoin终止。
tJoin.join()
#tJoin终止后继续执行。
print'outthreadContext.'

defjoin():
print'inthreadJoin.'
time.sleep(1)
print'outthreadJoin.'

tJoin=threading.Thread(target=join)
tContext=threading.Thread(target=context,args=(tJoin,))
tContext.start()

执行结果:

inthreadContext.
inthreadJoin.
outthreadJoin.
outthreadContext.

解析:

主程序中这句tJoin = threading.Thread(target=join)执行后,只是创建了一个线程对象tJoin,但并未启动该线程。

tContext=threading.Thread(target=context,args=(tJoin,))
tContext.start()

上面这两句执行后,创建了另一个线程对象tContext并启动该线程(打印in threadContext.),同时将tJoin线程对象作为参数传给context函数,在context函数中,启动了tJoin这个线程,同时该线程又调用了join()函数(tJoin.join()),那tContext线程将等待tJoin这线程执行完成后,才能继续tContext线程后面的,所以先执行join()函数,打印输出下面两句:

inthreadJoin.
outthreadJoin.

tJoin线程执行结束后,继续执行tContext线程,于是打印输出了out threadContext.,于是就看到我们上面看到的输出结果,并且无论执行多少次,结果都是这个顺序。但如果将context()函数中tJoin.join()这句注释掉,再执行该程序,打印输出的结果顺序就不定了,因为此时这两线程就是并发执行的。

multiprocessing.dummy

Python中线程multiprocessing模块与进程使用的同一模块。使用方法也基本相同,唯一不同的是,from multiprocessing import Pool这样导入的Pool表示的是进程池; from multiprocessing.dummy import Pool这样导入的Pool表示的是线程池。这样就可以实现线程里面的并发了。

线程池实例:

importtime
frommultiprocessing.dummyimportPoolasThreadPool
#给线程池取一个别名ThreadPool
defrun(fn):
time.sleep(2)
printfn

if__name__=='__main__':
testFL=[1,2,3,4,5]
pool=ThreadPool(10)#创建10个容量的线程池并发执行
pool.map(run,testFL)
pool.close()
pool.join()

执行结果:

如何在Python中使用threading和multiprocessing多线程模块

这里的pool.map()函数,跟进程池的map函数用法一样,也跟内建的map函数一样。

上述内容就是如何在Python中使用threading和multiprocessing多线程模块,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注恰卡编程网行业资讯频道。

发布于 2021-03-17 20:55:07
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