python 实现多线程的三种方法总结

1._thread.start_new_thread(了解)

import threading
import time
import _thread
def job():
    print("这是一个需要执行的任务。。。。。")
    print("当前线程的个数:", threading.active_count() )
    print("当前线程的信息:", threading.current_thread())
    time.sleep(100)
if __name__ == '__main__':
    # 创建多线程时, 需要制定该线程执行的任务
    _thread.start_new_thread(job, ())
    _thread.start_new_thread(job, ())
    job()

2.threading.Thread

import threading
import time
def job():
    print("这是一个需要执行的任务。。。。。")
    print("当前线程的个数:", threading.active_count() )
    time.sleep(1)
    print("当前线程的信息:", threading.current_thread())
if __name__ == '__main__':
    # 创建多线程时, 需要制定该线程执行的任务.name线程名字 target目标函数名
    t1 = threading.Thread(target=job,name='job1')
    t2 = threading.Thread(target=job,name='job2')
    t1.start()
    t2.start()
    print(threading.active_count())
 print("程序执行结束.....")

输出:

这是一个需要执行的任务。。。。。

当前线程的个数: 3

这是一个需要执行的任务。。。。。

3

程序执行结束.....

当前线程的个数: 3

当前线程的信息: <Thread(job1, started 140416648140544)>

当前线程的信息: <Thread(job2, started 140416639747840)>

出现的问题: 主线程执行结束, 但是子线程还在运行。

join()方法可以等待所有的子线程执行结束之后, 再执行主线程。

import threading
import time
def job():
    print("这是一个需要执行的任务。。。。。")
    print("当前线程的个数:", threading.active_count() )
    print("当前线程的信息:", threading.current_thread())
 time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
    # 创建多线程时, 需要制定该线程执行的任务.name线程名字 target目标函数名
    t1 = threading.Thread(target=job,name='job1')
    t2 = threading.Thread(target=job,name='job2')
    t1.start()
    t2.start()
    print(threading.active_count())
    # 出现的问题: 主线程执行结束, 但是子线程还在运行。
    # 等待所有的子线程执行结束之后, 再执行主线程
    t1.join()
    t2.join()
    print("程序执行结束.....")

之前写过一个简单爬虫的实验,现在希望获取十个ip的城市和国家

-不使用多线程

import time
from urllib.request import urlopen
# 记录时间的装饰器
def timeit(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        res = f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("%s函数运行时间:%.2f" % (f.__name__, end_time - start_time))
        return res
    return wrapper
def get_addr(ip):
    url = "http://ip-api.com/json/%s" % (ip)
    urlObj = urlopen(url)
    # 服务端返回的页面信息, 此处为字符串类型
    pageContent = urlObj.read().decode('utf-8')
    # 2. 处理Json数据
    import json
    # 解码: 将json数据格式解码为python可以识别的对象;
    dict_data = json.loads(pageContent)
    print("""
                        %s
    所在城市: %s
    所在国家: %s

    """ % (ip, dict_data['city'], dict_data['country']))
@timeit
def main():
    ips = ['12.13.14.%s' % (i + 1) for i in range(10)]
    for ip in ips:
        get_addr(ip)
if __name__ == '__main__':
    main()

时间需要138.91秒。

-使用多线程

import threading
import time
from urllib.request import urlopen
def timeit(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        res = f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("%s函数运行时间:%.2f" % (f.__name__, end_time - start_time))
        return res
    return wrapper
def get_addr(ip):
    url = "http://ip-api.com/json/%s" % (ip)
    urlObj = urlopen(url)
    # 服务端返回的页面信息, 此处为字符串类型
    pageContent = urlObj.read().decode('utf-8')
    # 2. 处理Json数据
    import json
    # 解码: 将json数据格式解码为python可以识别的对象;
    dict_data = json.loads(pageContent)
    print("""
                        %s
    所在城市: %s
    所在国家: %s

    """ % (ip, dict_data['city'], dict_data['country']))
@timeit
def main():
    ips = ['12.13.14.%s' % (i + 1) for i in range(10)]
    threads = []
    for ip in ips:
        # 实例化10个对象,target=目标函数名,args=目标函数参数(元组格式)
        t = threading.Thread(target=get_addr, args=(ip, ))
        threads.append(t)
        t.start()

    # 等待所有子线程结束再运行主线程
    [thread.join() for thread in threads]
if __name__ == '__main__':
    main()

3.重写run方法

重写run方法, 实现多线程, 因为start方法执行时, 调用的是run方法;run方法里面编写的内容就是你要执行的任务;

import threading
import time
# 重写一个类,继承于threading.Thread
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, jobName):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.jobName = jobName
    # 重写run方法, 实现多线程, 因为start方法执行时, 调用的是run方法;
    # run方法里面编写的内容就是你要执行的任务;
    def run(self):
        print("这是一个需要执行的任务%s。。。。。" %(self.jobName))
        print("当前线程的个数:", threading.active_count() )
        time.sleep(1)
        print("当前线程的信息:", threading.current_thread())
if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread("name1")
    t2 = MyThread("name2")
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print("程序执行结束.....")

重写run方法实现刚才爬虫多线程案例

import threading
import time
from urllib.request import urlopen
def timeit(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        res = f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("%s函数运行时间:%.2f" % (f.__name__, end_time - start_time))
        return res
    return wrapper
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, ip):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.ip = ip
    def run(self):
        url = "http://ip-api.com/json/%s" % (self.ip)
        urlObj = urlopen(url)
        # 服务端返回的页面信息, 此处为字符串类型
        pageContent = urlObj.read().decode('utf-8')
        # 2. 处理Json数据
        import json
        # 解码: 将json数据格式解码为python可以识别的对象;
        dict_data = json.loads(pageContent)
        print("""
                            %s
        所在城市: %s
        所在国家: %s

        """ % (self.ip, dict_data['city'], dict_data['country']))
@timeit
def main():
    ips = ['12.13.14.%s' % (i + 1) for i in range(10)]
    threads = []
    for ip in ips:
        # 实例化自己重写的类
        t = MyThread(ip)
        threads.append(t)
        t.start()
    [thread.join() for thread in threads]
if __name__ == '__main__':
    main()

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • python 如何用map()函数创建多线程任务

    对于多线程的使用,我们经常是用thread来创建,比较繁琐. 在Python中,可以使用map函数简化代码.map可以实现多任务的并发 简单说明map()实现多线程原理: task = ['任务1', '任务2', '任务3', -] map 函数一手包办了序列操作.参数传递和结果保存等一系列的操作,map函数负责将线程分给不同的CPU. 在 Python 中有个两个库包含了 map 函数: multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.dummy.dumm

  • Python多进程与多线程的使用场景详解

    前言 Python多进程适用的场景:计算密集型(CPU密集型)任务 Python多线程适用的场景:IO密集型任务 计算密集型任务一般指需要做大量的逻辑运算,比如上亿次的加减乘除,使用多核CPU可以并发提高计算性能. IO密集型任务一般指输入输出型,比如文件的读取,或者网络的请求,这类场景一般会遇到IO阻塞,使用多核CPU来执行并不会有太高的性能提升. 下面使用一台64核的虚拟机来执行任务,通过示例代码来区别它们, 示例1:执行计算密集型任务,进行1亿次运算 使用多进程 from multipro

  • Python之多进程与多线程的使用

    进程与线程 想象在学校的一个机房,有固定数量的电脑,老师安排了一个爬虫任务让大家一起完成,每个学生使用一台电脑爬取部分数据,将数据放到一个公共数据库.共同资源就像公共数据库,进程就像每一个学生,每多一个学生,就多一个进程来完成这个任务,机房里的电脑数量就像CPU,所以进程数量是CPU决定的,线程就像学生用一台电脑开多个爬虫,爬虫数量由每台电脑的运行内存决定. 一个CPU可以有多个进程,一个进程有一个或多个线程. 多进程 1.导包 from multiprocessing import Proce

  • 深入理解python多线程编程

    进程 进程的概念: 进程是资源分配的最小单位,他是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位.通俗理解:一个正在运行的一个程序就是一个进程.例如:正在运行的qq.wechat等,它们都是一个进程. 进程的创建步骤 1.导入进程包  import multiprocessing 2.通过进程类创建进程对象  进程对象 = multiprocessing.Process() 3.启动进程执行任务  进程对象.start() import multiprocessing import time def

  • python 多线程爬取壁纸网站的示例

    基本开发环境 · Python 3.6 · Pycharm 需要导入的库 目标网页分析 网站是静态网站,没有加密,可以直接爬取 整体思路: 1.先在列表页面获取每张壁纸的详情页地址 2.在壁纸详情页面获取壁纸真实高清url地址 3.保存地址 代码实现 模拟浏览器请请求网页,获取网页数据 这里只选择爬取前10页的数据 代码如下 import threading import parsel import requests def get_html(html_url): ''' 获取网页源代码 :pa

  • Python 多线程之threading 模块的使用

    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 Threa

  • python 多进程和多线程使用详解

    进程和线程 进程是系统进行资源分配的最小单位,线程是系统进行调度执行的最小单位: 一个应用程序至少包含一个进程,一个进程至少包含一个线程: 每个进程在执行过程中拥有独立的内存空间,而一个进程中的线程之间是共享该进程的内存空间的: 计算机的核心是CPU,它承担了所有的计算任务.它就像一座工厂,时刻在运行. 假定工厂的电力有限,一次只能供给一个车间使用.也就是说,一个车间开工的时候,其他车间都必须停工.背后的含义就是,单个CPU一次只能运行一个任务.编者注: 多核的CPU就像有了多个发电厂,使多工厂

  • python多线程超详细详解

    python中的多线程是一个非常重要的知识点,今天为大家对多线程进行详细的说明,代码中的注释有多线程的知识点还有测试用的实例. import threading from threading import Lock,Thread import time,os ''' python多线程详解 什么是线程? 线程也叫轻量级进程,是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包涵在进程之中,是进程中的实际运作单位. 线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其他线程

  • python基于concurrent模块实现多线程

    引言 之前也写过多线程的博客,用的是 threading ,今天来讲下 python 的另外一个自带库 concurrent .concurrent 是在 Python3.2 中引入的,只用几行代码就可以编写出线程池/进程池,并且计算型任务效率和 mutiprocessing.pool 提供的 poll 和 ThreadPoll 相比不分伯仲,而且在 IO 型任务由于引入了 Future 的概念效率要高数倍.而 threading 的话还要自己维护相关的队列防止死锁,代码的可读性也会下降,相反

  • python 实现多线程的三种方法总结

    1._thread.start_new_thread(了解) import threading import time import _thread def job(): print("这是一个需要执行的任务.....") print("当前线程的个数:", threading.active_count() ) print("当前线程的信息:", threading.current_thread()) time.sleep(100) if __n

  • Python列表删除的三种方法代码分享

    1.使用del语句删除元素 >>> i1 = ["a",'b','c','d'] >>> del i1[0] >>> print(i1) ['b', 'c', 'd'] >>> del语句将值从列表中删除后,就再也无法访问它了. 2.使用pop()删除元素 pop()可删除列表末尾的元素,并让你能够接着使用它.食欲弹出(pop)源自这样的类比:列表就是一个栈,而删除列表末尾的元素相当于弹出栈顶元素. >>

  • Java多线程中断机制三种方法及示例

    概述 之前讲解Thread类中方法的时候,interrupt().interrupted().isInterrupted()三个方法没有讲得很清楚,只是提了一下.现在把这三个方法同一放到这里来讲,因为这三个方法都涉及到多线程的一个知识点----中断机制. Java没有提供一种安全.直接的方法来停止某个线程,而是提供了中断机制.中断机制是一种协作机制,也就是说通过中断并不能直接终止另一个线程,而需要被中断的线程自己处理.有个例子举个蛮好,就像父母叮嘱出门在外的子女要注意身体一样,父母说了,但是子女

  • 详解python播放音频的三种方法

    第一种 使用pygame模块 pygame.mixer.init() pygame.mixer.music.load(self.wav_file) pygame.mixer.music.set_volume(0.5) pygame.mixer.music.play() 缺点:pygame模块播放音频时,有时候会产生失真,且无法通过修改播放器的频率来矫正音色. 第二种 使用pyqt5模块 from PyQt5 import QtMultimedia from PyQt5.QtCore import

  • python求绝对值的三种方法小结

    如下所示: 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs abs() 与fabs()的区别 abs()是一个内置函数,而fabs()在math模块中定义的. fabs()函数只适用于float和integer类型,而abs()也适用于复数. abs()返回是float和int类型,math.fabs()返回是float类型 以上这篇python求绝对值的三种方法小结就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • python 字典访问的三种方法小结

    定义字典 dic = {'a':"hello",'b':"how",'c':"you"} 方法一: for key in dic: print key,dic[key] print key + str(dic[key]) 结果: a hello ahello c you cyou b how bhow 细节: print key,dic[key],后面有个逗号,自动生成一个空格 print key + str(dic[key]),连接两个字符串,

  • python捕获警告的三种方法

    1. 警告不是异常 你是不是经常在使用一些系统库或者第三方模块的时候,会出现一些既不是异常也不是错误的警告信息? 这些警告信息,有时候非常多,对于新手容易造成一些误判,以为是程序出错了. 实则不然,异常和错误,都是程序出现了一些问题,但是警告不同,他的紧急程度非常之低,以致于大多数的警告都是可以直接忽略的. 如果不想显示这些告警信息,可以直接加上参数  -W ignore 参数,就不会再显示了. 2. 警告能捕获吗 能捕获的只有错误异常,但是通过一系列的操作后,你可以将这些警告转化为异常. 这样

  • python安装pillow的三种方法

    目录 第一种方法 第二种方法 第三种方法 安装pillow(python的图形界面库) 第一种方法 在Dos界面输入pip install pillow(但是不知为何总是失败):搞了好几次都没成功 第二种方法 在   https://pypi.org/  中找到对应的pillow(包括版本windows.python3.6) 再在Dos界面输入 pip install Pillow-6.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装即可 第三种方法 用豆瓣提供的源 pip ins

  • Python中可以用三种方法判断文件是否存在

    目录 1.使用os模块 2.使用Try语句 3. 使用pathlib模块 通常在读写文件之前,需要判断文件或目录是否存在,不然某些处理方法可能会使程序出错.所以最好在做任何操作之前,先判断文件是否存在. 这里将介绍三种判断文件或文件夹是否存在的方法,分别使用os模块.Try语句.pathlib模块. 1.使用os模块 os模块中的os.path.exists()方法用于检验文件是否存在. 判断文件是否存在 import os os.path.exists(test_file.txt) #True

  • 详解python调用cmd命令三种方法

    目前我使用到的python中执行cmd的方式有三种 使用os.system("cmd") 该方法在调用完shell脚本后,返回一个16位的二进制数,低位为杀死所调用脚本的信号号码,高位为脚本的退出状态码,即脚本中"exit 1"的代码执行后,os.system函数返回值的高位数则是1,如果低位数是0的情况下,则函数的返回值是0×100,换算为10进制得到256. 如果我们需要获得os.system的正确返回值,那使用位移运算可以还原返回值: >>>

随机推荐