python多线程开发

Python的线程开发使用标准库threading

Thread类

def  __init__(self,group=None,target=None,name=None,args(),kwargs=None,*,daemon=None)

线程启动

import threading def worker():    print("I'm working! wait a moment")    t=threading.Thread(target=worker,name='worker')   # 线程对象t.start().                                        # 启动

通过threading.Thread创建一个线程对象，target是目标函数，name可以指定自己喜欢的名字,线程的启动需要借助start方法。线程执行函数，是因为线程中就是执行代码的，最简单的封装就是函数，所以本质还是函数调用。

线程退出

Python没有提供线程的退出方法，线程在下面的情况下时会退出

1. 线程函数内语句执行完毕

2. 线程函数中抛出未处理的异常

import  threading import  time def worker( ):  count=0  while True:      if(count>5):        raise RuntimeError(count)      time.sleep(1)    print("I'm  working!")    count+=1        t=threading.Thread(target=worker,name="worker")t.start( )print("===End===")

结果如图所示:

Python的线程没有优先级，没有线程组的概念。

线程的传参

import   threading import   time def add(x,y):    print("{} + {} = {}".format(x,y,x+y))    t1=threading.Thread(target=add,name="add",args(4,5))t1.start()time.sleep(2)t2=threading.Thread(target=add,name="add",kwargs={"x":4;"y":5})t2.start()time.sleep(2)t3=threading.Thread(target=add,name="add",args=(4,),kwargs={"y":5})t3.start()

线程传参和函数传参没什么区别，本质上就是函数传参。

threading的属性和方法

import   threadingimport   time def showthreadinfo():  print("currentthread = {}".format(threading.current_thread()))  print("main thread = {}".format(threading.main_thread()))  print("active count = {}".format(threading.active_count()))    def worker():  count=0  showthreadinfo()  while True:      if(count>5):          break      time.sleep(1)    count+=1    print("I'm working")        t=threading.Thread(target=worker,name='worker')t.start()print('===End===')

结果如图所示：

Thread实例的属性和方法

多线程

一个进程中如果有多个线程，就是多线程，实现一种并发

import   threadingimport   time def worker():  count=0  while True:      if(count>5):        break    time.sleep(0.5)    count+=1    print("worker running")    print(threading.current_thread().name,threading.current_thread().ident) t1=threading.Thread(name="worker1",target=worker)t2=threading.Thread(name="worker2",target=worker) t1.start()t2.start()

结果如图所示：

可以看到worker1和worker2交替执行

daemon线程和non-daemon线程

进程靠线程执行代码，至少有一个主线程，其它的线程都是工作线程。

父线程：如果线程A中启动了一个线程B，A就是B的父线程。

子线程：B就是A的子线程。

Python中，构造线程的时候，可以设置daemon属性，这个属性必须在start方法之前设置好。线程daemon属性，如果设定就是用户的设置，否则就取当前线程的daemon值，主线程是non-daemon线程，即daemon=False

import time import threading def foo():    time.sleep(3)  for i in range(10):      print(i)        t=threading.Thread(target=foo,daemon=False)t.start()print("Main Thread Exiting")

运行结果如图所示：

主进程已经执行完毕，但是线程t依然在运行，主进程一直等待着线程t。当将Thread中daemon=False改为True时发现，主进程执行后立即会结束，根本不会等待t线程。

总结：

线程具有一个daemon属性，可以设置主进程结束后是否等待其他的子线程，如果不设置，取默认值None。从主线程创建的所有线程的不设置daemon属性，则默认daemon=False。

join方法

import   time import   threadingdef foo(n):    for i in range(10):        print(i)        time.sleep(1)       t1=threading.Thread(target=foo,args=(10,),daemon=True)t1.start()t1.join()

执行结果如图所示：

根据上面讲述的daemon线程，主进程设置的dameon=True，按理说主线程执行是根本不会去等待其它的线程，也就是不会打印这些数字，但是这里却等待了子线程的运行打印出来了，这个就是join方法的作用。

join(timeout=None)，是线程标准方法之一，一个线程中调用另一个线程的join方法，调用者将被阻塞，直到被调用的线程停止。一个线程可以被join多次，timeout是设置等待调用者多久，如果没有设置，就一直等待，直到被调用者线程结束。

threading.local类

Python提供了threading.local类，将这个类实例化得到一个全局对象，但是不同的线程使用这个对象存储的数据其他线程是不可见的。

import  threadingimport  time #全局对象global_data=threading.local()def worker():    global_data=0    for i in range(100):        time.sleep(0.001)        global_data+=1    print(threading.current_thread(),global_data)    for i  in range(10):    threading.Thread(target=worker).start()

运行结果如图所示：

可以看到虽然是全局变量，但是这个变量在各个线程之间是独立的，每个的计算结果不会对其他线程造成干扰。

怎么证明这个是在各个线程之间独立的呢？

import   threading TestData="abc"TestLocal=threading.local()TestLocal.x=123print(TestData,type(TestLocal),TestLocal.x)def worker():    print(TestData)    print(TestLocal)    print(TestLocal.x)    worker()print("=====")threading.Thread(target=worker).start()

可以看下运行结果

在子线程里面打印TestLocal.x时候出错，显示AttributeError: "_thread._local_" object has no attribute 'x'，这是因为TestLocal.x我们是在主线程里面定义的，启动一个子线程我们并没有这个属性，所以报错，从而说明threading.local定义的变量，在各个线程之间是独立的，不能跨线程。

threading.local类构建了一个大字典，其元素是每一线程实例的地址为key和线程对象引用线程单独的字典的映射：

{id(Thread) -> (ref(Thread), thread-local dict)}

定时器Timer

threading.Timer继承自Thread，用来定义多久执行一个函数。

class  threading.Timer(interval,function,args=None,kwargs=None)

start方法执行之后，Timer对象会等待interval时间，然后开始执行function函数，如果在等待阶段，使用了cancal方法，就会跳过执行而结束

import   threading import   time def worker():    print("in worker")    time.sleep(2)    t=threading.Timer(5,worker)t.start()print(threading.enumerate())t.cancel()time.sleep(1)print(threading.enumerate())

可以看到，延迟5s执行worker线程，然后主线程继续执行，打印存活的线程，就是主线程和worker线程，然后执行cancel，子线程就会被取消执行，sleep 1s后打印存活的线程就只有主线程。