maimang00 2020-05-30
by 程序员野客
在之前的文章中,我们已经介绍了 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,本节我们就来详细学习一下 threading 模块。
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 Thread 类创建线程类,即用 threading.Thread 派生出一个新的子类,将新建类实例化,并调用其 start 方法创建线程。
调用 threading.Thread 类的如下构造器创建线程:
threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
- group:指定该线程所属的线程组,目前该参数还未实现,为了日后扩展 ThreadGroup 类实现而保留。
- target:用于 run() 方法调用的可调用对象,默认是 None,表示不需要调用任何方法。
- args:是用于调用目标函数的参数元组,默认是 ()。
- kwargs:是用于调用目标函数的关键字参数字典,默认是 {}。
- daemon:如果 daemon 不是 None,线程将被显式的设置为守护模式,不管该线程是否是守护模式,如果是 None (默认值),线程将继承当前线程的守护模式属性。
示例如下:
import time import threading def work(num): print(‘线程名称:‘,threading.current_thread().getName(),‘参数:‘,num,‘开始时间:‘,time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)) if __name__ == ‘__main__‘: print(‘主线程开始时间:‘,time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)) t1 = threading.Thread(target=work,args=(3,)) t2 = threading.Thread(target=work,args=(2,)) t3 = threading.Thread(target=work,args=(1,)) t1.start() t2.start() t3.start() t1.join() t2.join() t3.join() print(‘主线程结束时间:‘, time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘))
上述示例中实例化了三个 Thread 类的实例,并向任务函数传递不同的参数,start
方法开启线程,join
方法阻塞主线程,等待当前线程运行结束。
通过继承的方式创建线程包括如下步骤:1)定义 Thread 类的子类,并重写该类的 run
方法;2)创建 Thread 子类的实例,即创建线程对象;3)调用线程对象的 start
方法来启动线程。示例如下:
import time import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,num): super().__init__() self.num = num def run(self): print(‘线程名称:‘, threading.current_thread().getName(), ‘参数:‘, self.num, ‘开始时间:‘, time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)) if __name__ == ‘__main__‘: print(‘主线程开始时间:‘,time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)) t1 = MyThread(3) t2 = MyThread(2) t3 = MyThread(1) t1.start() t2.start() t3.start() t1.join() t2.join() t3.join() print(‘主线程结束时间:‘, time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘))
上述示例中自定义了线程类 MyThread,继承了 threading.Thread,并重写了 __init__
方法和 run
方法。
守护线程(也称后台线程)是在后台运行的,它的任务是为其他线程提供服务,如 Python 解释器的垃圾回收线程就是守护线程。如果所有的前台线程都死亡了,守护线程也会自动死亡。来看个例子:
# 不设置守护线程 import threading def work(num): for i in range(num): print(threading.current_thread().name + " " + str(i)) t = threading.Thread(target=work, args=(10,), name=‘守护线程‘) t.start() for i in range(10): pass # 输出结果: ‘‘‘ 守护线程 0 守护线程 1 守护线程 2 守护线程 3 守护线程 4 守护线程 5 守护线程 6 守护线程 7 守护线程 8 守护线程 9 ‘‘‘
# 设置守护线程 import threading def work(num): for i in range(num): print(threading.current_thread().name + " " + str(i)) t = threading.Thread(target=work, args=(10,), name=‘守护线程‘) t.daemon = True t.start() for i in range(10): pass # 输出结果: # 守护线程 0
上述示例直观的说明了当前台线程结束,守护线程也会自动结束。
如果你设置一个线程为守护线程,就表示这个线程是不重要的,在进程退出的时候,不用等待这个线程退出;如果你的主线程在退出的时候,不用等待哪些子线程完成,那就设置这些线程为守护线程;如果你想等待子线程完成后再退出,那就什么都不用做,或者显示地将 daemon 属性设置为 false。
Python 的 threading 模块提供了 local
方法,该方法返回得到一个全局对象,不同线程使用这个对象存储的数据,其它线程是不可见的(本质上就是不同的线程使用这个对象时为其创建一个独立的字典)。来看个示例:
# 不使用 threading.local import threading import time num = 0 def work(): global num for i in range(10): num += 1 print(threading.current_thread().getName(), num) time.sleep(0.0001) for i in range(5): threading.Thread(target=work).start() # 输出结果: ‘‘‘ Thread-1 10 Thread-2 20 Thread-3 30 Thread-4 40 Thread-5 50 ‘‘‘
上面示例中 num 是全局变量,变成了公共资源,通过输出结果,我们发现子线程之间的计算结果出现了互相干扰的情况。
# 使用 threading.local num = threading.local() def work(): num.x = 0 for i in range(10): num.x += 1 print(threading.current_thread().getName(), num.x) time.sleep(0.0001) for i in range(5): threading.Thread(target=work).start() # 输出结果: ‘‘‘ Thread-1 10 Thread-2 10 Thread-3 10 Thread-4 10 Thread-5 10 ‘‘‘
使用 threading.local 的示例中,num 是全局变量,但每个线程定义的属性 num.x 是各自线程独有的,其它线程是不可见的,因此每个线程的计算结果未出现相互干扰的情况。
threading 模块提供了 Timer 类实现定时器功能,来看个例子:
# 单次执行 from threading import Timer def work(): print("Hello Python") # 5 秒后执行 work 方法 t = Timer(5, work) t.start()
Timer 只能控制函数在指定的时间内执行一次,如果我们需要多次重复执行,需要再进行一次调度,想要取消调度时可以使用 Timer 的 cancel
方法。来看个例子:
# 重复执行 count = 0 def work(): print(‘当前时间:‘, time.strftime(‘%Y-%m-%d %H:%M:%S‘)) global t, count count += 1 # 如果 count 小于 5,开始下一次调度 if count < 5: t = Timer(1, work) t.start() # 指定 2 秒后执行 work 方法 t = Timer(2, work) t.start()
threading 模块提供了十分丰富的线程操作功能,它的 API 方法及属性自然也特别多,我们来看一下常用的方法和属性。
1)threading.Thread 实例的方法、属性
方法 | 说明 |
---|---|
start() | 启动线程活动,它在一个线程里最多只能被调用一次。 |
run() | 表示线程活动的方法。 |
join(timeout=None) | 等待至线程中止。 |
getName() | 返回线程名。 |
setName() | 设置线程名。 |
is_alive() | 返回线程是否是活动的。 |
daemon | 是否为守护线程的标志。 |
ident | 线程标识符,线程尚未开始返回 None,已启动返回非零整数。 |
2)threading 直接调用的方法
方法 | 说明 |
---|---|
active_count() | 返回当前存活的线程类 Thread 对象,返回个数等于 enumerate() 返回的列表长度。 |
current_thread() | 返回当前对应调用者的 Thread 对象。 |
get_ident() | 返回当前线程的线程标识符,它是一个非零的整数。 |
enumerate() | 以列表形式返回当前所有存活的 Thread 对象。 |
main_thread() | 返回主 Thread 对象。 |
settrace(func) | 为所有 threading 模块开始的线程设置追踪函数。 |
setprofile(func) | 为所有 threading 模块开始的线程设置性能测试函数。 |
stack_size([size]) | 返回创建线程时用的堆栈大小。 |
本节给大家介绍了 Python 的线程模块 threading,让大家对 threading 模块的相关概念和使用有了进一步的了解。
参考:
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/threading.html
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