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多线程是程序员不加班的神器!Python多线程最全总结!永不加班!

2018-03-10 15:05 Python学习交流

线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程的上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以,在 Python3 中不能再使用”thread” 模块。为了兼容性,Python3 将 thread 重命名为 “_thread”。

开始学习Python线程

  实例:

执行以上程序输出结果如下:

  • _thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁,它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。

  • threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外,还提供的其他方法:

  • threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。

  • threading.enumerate():

使用 threading 模块创建线程

我们可以通过直接从 threading.Thread 继承创建一个新的子类,并实例化后调用 start() 方法启动新线程,即它调用了线程的 run() 方法:

 以上程序执行结果如下:

线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。

使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步,这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。如下:

多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。

  • Queue.qsize() 返回队列的大小

  • Queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False

  • Queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False

  • Queue.full 与 maxsize 大小对应

  • Queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间

  • Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)

  • Queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间

  • Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)

  • Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号

  • Queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作

实例:

是不是已经被多线程给深深的征服了!


 
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