python 包之 threading 多线程

目录
  • 一、创建一个线程
  • 二、创建多个线程
  • 三、线程同步
  • 四、递归锁
  • 五、信号锁

一、创建一个线程

  • 通过实例化threading.Thread类创建线程
import threading

def func(s):
print(s)

if __name__ == '__main__':
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=func, args=('hello',))
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程结束
thread.join()

二、创建多个线程

import threading

def func(s):
print(s)

if __name__ == '__main__':
thread = [
threading.Thread(target=func, args=('1', ))
threading.Thread(target=func, args=('2', ))
]

[t.start() for t in thread]
[t.join() for t in thread]

三、线程同步

  • 使用锁实现线程同步
  • threading.Lock是直接通过_thread模块扩展实现的
  • 锁只有“锁定”和“非锁定”两种状态
  • 同一个线程获取锁后,如果在释放锁之前再次获取锁会导致当前线程阻塞,除非有另外的线程来释放锁,如果只有一个线程,并且发生了这种情况,会导致这个线程一直阻塞下去,即形成了死锁。
import time
import threading

# 创建锁
lock = threading.Lock()
# 全局变量
global_resource = [None] * 5

def change_resource(para, sleep):
# 请求锁
lock.acquire()
# 这段代码如果不加锁,第一个线程运行结束后global_resource中是乱的,输出为:结果是: ['hello', 'hi', 'hi', 'hello', 'hello']
# 第二个线程运行结束后,global_resource中还是乱的,输出为:结果是: ['hello', 'hi', 'hi', 'hi', 'hi']
global global_resource
for i in range(len(global_resource)):
global_resource[i] = para
time.sleep(sleep)
print("结果是:", global_resource)

# 释放锁
lock.release()

if __name__ == '__main__':
thread = [
threading.Thread(target=change_resource, args=('hi', 2))
threading.Thread(target=change_resource, args=('hello', 1))
]

[t.start() for t in thread]
[t.join() for t in thread]

# 结果是: ['hi', 'hi', 'hi', 'hi', 'hi']
# 结果是: ['hello', 'hello', 'hello', 'hello', 'hello']

四、递归锁

  • 上面线程同步使用的是普通锁,也就是只有锁的状态,并不知道是哪个线程加的锁
  • 这样的话使用普通锁时,对于一些可能造成死锁的情况,可以考虑使用递归锁来解决
  • 递归锁和普通锁的差别在于加入了“所属线程”和“递归等级”的概念
  • 释放锁必须有获取锁的线程来进行释放
import time
import threading

# 使用成一个递归锁就可以解决当前这种死锁情况
rlock_hi = rlock_hello = threading.RLock()

def test_thread_hi():
# 初始时锁内部的递归等级为1
rlock_hi.acquire()
print('线程test_thread_hi获得了锁rlock_hi')
time.sleep(2)
# 如果再次获取同样一把锁,则不会阻塞,只是内部的递归等级加1
rlock_hello.acquire()
print('线程test_thread_hi获得了锁rlock_hello')
# 释放一次锁,内部递归等级减1
rlock_hello.release()
# 这里再次减,当递归等级为0时,其他线程才可获取到此锁
rlock_hi.release()

def test_thread_hello():
rlock_hello.acquire()
print('线程test_thread_hello获得了锁rlock_hello')
time.sleep(2)
rlock_hi.acquire()
print('线程test_thread_hello获得了锁rlock_hi')
rlock_hi.release()
rlock_hello.release()

if __name__ == '__main__':
thread = [
threading.Thread(target=test_thread_hi)
threading.Thread(target=test_thread_hello)
]

[t.start() for t in thread]
[t.join() for t in thread]

五、信号锁

  • 一个信号量管理一个内部计数器
  • acquire()方法会减少计数器,release()方法则增加计数器
  • 计数器的值永远不会小于零
  • 当调用acquire()时,如果发现该计数器为零,则阻塞线程
  • 直到调用release()方法使计数器增加。
import time
import threading

# 创建信号量对象,初始化计数器值为3
semaphore3 = threading.Semaphore(3)

def thread_semaphore(index):
# 信号量计数器减1
semaphore3.acquire()
time.sleep(2)
print('thread_%s is running...' % index)
# 信号量计数器加1
semaphore3.release()

if __name__ == '__main__':
# 虽然会有9个线程运行,但是通过信号量控制同时只能有3个线程运行
# 第4个线程启动时,调用acquire发现计数器为0了,所以就会阻塞等待计数器大于0的时候
for index in range(9):
threading.Thread(target=thread_semaphore, args=(index, )).start()

到此这篇关于python 包之 threading 多线程的文章就介绍到这了,更多相关threading 多线程内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 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 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式示例

    本文实例讲述了Python 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python解释器中专有的,GIL的存在让多线程的效率变低(哪个线程抢到锁,就执行哪个线程).在IO密集型程序中,多线程依然比单线程效率高(GIL通过IO阻塞自动切换多线程). 解决GIL(全局解释器锁)的问题的三种方法: 1.不要用C语言版本的Python解释器. 2.让子线程运行其他语言代码(例如:主线程运行Python代码,子线程运行C语言

  • Python多线程编程(三):threading.Thread类的重要函数和方法

    这篇文章主要介绍threading模块中的主类Thread的一些主要方法,实例代码如下: 复制代码 代码如下: '''  Created on 2012-9-7    @author:  walfred @module: thread.ThreadTest3  @description: '''    import threading    class MyThread(threading.Thread):      def __init__(self):          threading.

  • Python多线程编程之threading模块详解

    一.介绍 线程是什么?线程有啥用?线程和进程的区别是什么? 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.被包含在进程中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务. 二.Python如何创建线程 2.1 方法一: 创建Thread对象 步骤: 1.目标函数 2.实例化Thread对象 3.调用start()方法 import threading # 目标函数1 def fun1(num): for i in range(

  • Python多线程threading模块用法实例分析

    本文实例讲述了Python多线程threading模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 多线程 - threading python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块对thread做了一些包装,可以更加方便的被使用. 1. 使用threading模块 单线程执行 #coding=utf-8 import time def saySorry(): print('跑一圈') time.sleep(1) if __name__ == "__main__&qu

  • 详解Python的多线程定时器threading.Timer

    threading.Timer 一次timer只生效一次,不会反复循环,如果实现循环触发,代码如下: import time import threading def createTimer(): t = threading.Timer(2, repeat) t.start() def repeat(): print('Now:', time.strftime('%H:%M:%S',time.localtime())) createTimer() createTimer() 这段代码的功能就是每

  • python threading模块操作多线程介绍

    python是支持多线程的,并且是native的线程.主要是通过thread和threading这两个模块来实现的.thread是比较底层的模块,threading是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用.这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建了叫Thread的class.一般来说,使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的

  • Python用threading实现多线程详解

    多线程 多线程是个提高程序运行效率的好办法,本来要顺序执行的程序现在可以并行执行,可想而知效率要提高很多.但是多线程也不是能提高所有程序的效率.程序的两个极端是'CPU 密集型'和'I/O 密集型'两种,多线程技术比较适用于后者,因为在串行结构中当你去读写磁盘或者网络通信的时候 CPU 是闲着的,毕竟网络比磁盘要慢几个数量级,磁盘比内存慢几个数量级,内存又比 CPU 慢几个数量级.多线程技术就可以同时执行,比如你的程序需要发送 N 个 http 数据包(10 秒),还需要将文件从一个位置复制到另

  • python 包之 threading 多线程

    目录 一.创建一个线程 二.创建多个线程 三.线程同步 四.递归锁 五.信号锁 一.创建一个线程 通过实例化threading.Thread类创建线程 import threading def func(s): print(s) if __name__ == '__main__': # 创建线程 thread = threading.Thread(target=func, args=('hello',)) # 启动线程 thread.start() # 等待线程结束 thread.join()

  • Python多进程并发与多线程并发编程实例总结

    本文实例总结了Python多进程并发与多线程并发.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里对python支持的几种并发方式进行简单的总结. Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发(异步IO本文不涉及).概念上来说,多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便:多线程并发则由程序员管理并发处理的任务,这种并发方式可以方便地在线程间共享数据(前提是不能互斥).Python对多线程和多进程的支持都比一般编程语言更高级

  • 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

  • Python编程scoketServer实现多线程同步实例代码

    本文研究的主要是Python编程scoketServer实现多线程同步的相关内容,具体介绍如下. 开发过程中,为了实现不同的客户端同一时刻只能有一个使用共同数据. 虽说用Python编写简单的网络程序很方便,但复杂一点的网络程序还是用现成的框架比较好.这样就可以专心事务逻辑,而不是套接字的各种细节.SocketServer模块简化了编写网络服务程序的任务.同时SocketServer模块也是Python标准库中很多服务器框架的基础. 网络服务类: SocketServer提供了4个基本的服务类:

  • Python实现的自定义多线程多进程类示例

    本文实例讲述了Python实现的自定义多线程多进程类.分享给大家供大家参考,具体如下: 最近经常使用到对大量文件进行操作的程序以前每次写的时候都要在函数中再写一个多线程多进程的函数,做了些重复的工作遇到新的任务时还要重写,因此将多线程与多进程的一些简单功能写成一个类,方便使用.功能简单只为以后方便使用. 使用中发现bug会再进行更新 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/5/10 12:47 # @Author

  • Python网络编程基于多线程实现多用户全双工聊天功能示例

    本文实例讲述了Python网络编程基于多线程实现多用户全双工聊天功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 在前面一篇<Python网络编程使用select实现socket全双工异步通信功能>中,我们实现了1对1的异步通信,在文章结尾,给出了多对多通信的思路. 既然说了,咱就动手试一试,本次用的是多线程来实现,正好练练手- 首先讲一下思路: 我们将服务器做为中转站来处理信息,一方面与客户端互动,另一方面进行消息转发. 大体思路确定下来后,需要确定一些通信规则: 1. 客户端与服务器建立连接后,需要

  • python实现socket+threading处理多连接的方法

    一.运行效果 先说两句,之前我在网上找的相关文章标题上写的是处理多连接,尼玛,全是假的.网上那些,根本不能异步处理多连接,不能主动给客户端发消息. 在服务端控制台输入1,查看在线人数. 给指定客户端发送消息. 二.开发思路 以下说的是服务端开发思路,客户端比较简单就不说了. 首先,需要明白的是socket的accept和recv这两个方法是阻塞线程的.这就意味着我们需要新开线程来处理这两个方法. 具体的程序流程大概是这样的: 1.新开一个线程用于接收新的连接(socket.accept()) 2

  • 使用Python paramiko模块利用多线程实现ssh并发执行操作

    1.paramiko概述 ssh是一个协议,OpenSSH是其中一个开源实现,paramiko是Python的一个库,实现了SSHv2协议(底层使用cryptography). 有了Paramiko以后,我们就可以在Python代码中直接使用SSH协议对远程服务器执行操作,而不是通过ssh命令对远程服务器进行操作. 由于paramiko属于第三方库,所以需要使用如下命令先行安装 2.安装paramiko pip install paramiko 3.常用方法 connect():实现远程服务器的

  • python队列基本操作和多线程队列

    目录 一.队列基本操作 二.多线程队列 一.队列基本操作 from queue import Queue q = Queue(5)  # 创建一个容量为5的队列.如果给一个小于0的数,则队列为无限大小.(这是官方的解释,实际不是无限大小,而是跟内存有关) # 存储数据 q.put(123)  # 数值  q.put('hello world!')  # 字符串 q.put(['hello', 'world'])  # 列表 q.put(('hello', 'world'))  # 元组 q.pu

  • python 包中的sched 事件调度器的操作方法

    目录 一.延迟运行事件 二.重叠事件 三.事件优先级 四.取消事件 五.其他方法 一.延迟运行事件 在一个延迟或规定时间之后执行事件,需要采用enter()方法,参数如下: 间隔时间 ( 具体值决定与delayfunc,这里为秒 ) 优先级 ( 两个事件在同一时间到达时,先执行哪一个 ) 调用的函数 函数参数 import sched import time # 生成调度器 scheduler = sched.scheduler(time.time, time.sleep) def print_

随机推荐