Python的线程开发使用标准库threading

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Thread类

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

参数名	含义
target	线程调用的对象，就是目标函数
name	为线程起的名字
args	为目标函数传递实参，元组
kwargs	为目标函数传递关键字参数，字典

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

名称	含义
current_thread( )	返回当前线程对象
main_thread( )	返回主线程对象
active_count( )	当前处于alive状态的线程个数
enumerate( )	返回所有活着的线程的列表，不包括已经终止的线程和未开始的线程
get_ident( )	返回当前线程的ID，非0整数

import   threading
import   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

名称	含义
name	只是一个名字，可以重新命名。getName()，setName()获取，设置这个名词
ident	线程ID，它是非0整数，线程启动后才会有ID，线程退出，仍可以访问，可重复使用
is_alive()	返回线程是否存活

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   threading
import   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。

名称	含义
daemon属性	表示线程是否是daemon线程，这个值必须在start之前设置，否则引发RuntimeError异常
isDaemon	是否是Daemon线程
setDaemon	设置为daemon线程，必须在start方法之前设置

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   threading

def 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  threading
import  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=123

print(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。

新闻标题：python多线程开发
网页链接：http://ybzwz.com/article/jsoecc.html