Python之threading多线程

 

1、threading模块是Python里面常用的线程模块,多线程处理任务对于提升效率非常重要,先说一下线程和进程的各种区别,如图

 

 概括起来就是

IO密集型(不用CPU)
    多线程
计算密集型(用CPU)
    多进程
使用线程和进程的目的都是为了提升效率
(1)单进程单线程,主进程、主线程
(2)自定义线程:
        主进程
            主线程
            子线程

  

 

2、threading模块可以创建多个线程,不过由于GIL锁的存在,Python在多线程里面其实是快速切换,下面代码是创建线程的简单体验

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import time

import threading

 

def f0():

    pass

 

def f1(a1,a2):

    time.sleep(5)

    f0()

 

'''下面代码是直接运行下去的,不会等待函数里面设定的sleep'''

t= threading.Thread(target=f1,args=(111,112))#创建线程

t.setDaemon(True)#设置为后台线程,这里默认是False,设置为True之后则主线程不用等待子线程

t.start()#开启线程

 

= threading.Thread(target=f1, args=(111112))

t.start()

 

= threading.Thread(target=f1, args=(111112))

t.start()

#默认情况下程序会等线程全部执行完毕才停止的,不过可以设置更改为后台线程,使主线程不等待子线程,主线程结束则全部结束

  在线程里面setDaemon()和join()方法都是常用的,他们的区别如下

(1)join ()方法:主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.join(),那么,主线程A会在调用的地方等待,直到子线程B完成操作后,

     才可以接着往下执行,那么在调用这个线程时可以使用被调用线程的join方法。join([timeout]) 里面的参数时可选的,代表线程运行的最大时

     间,即如果超过这个时间,不管这个此线程有没有执行完毕都会被回收,然后主线程或函数都会接着执行的,如果线程执行时间小于参数表示的

     时间,则接着执行,不用一定要等待到参数表示的时间。

 (2)setDaemon()方法。主线程A中,创建了子线程B,并且在主线程A中调用了B.setDaemon(),这个的意思是,把主线程A设置为守护线程,这

        时候,要是主线程A执行结束了,就不管子线程B是否完成,一并和主线程A退出.这就是setDaemon方法的含义,这基本和join是相反的。此外,还有

       个要特别注意的:必须在start() 方法调用之前设置,如果不设置为守护线程,程序会被无限挂起,只有等待了所有线程结束它才结束。

3、Python多线程里面的锁的

        在多线程处理任务的时候,在同时操作一个数据的时候可能会造成脏数据,这时候就出现了锁的概念,也就是有一个线程在操作该数据的时候,就把

        该数据锁上,防止别的线程操作,操作完了再释放锁。

 4、Python多线程里面的event方法

        该方法的具体用法是给线程设置红绿灯,红灯表示停,绿灯表示运行,如代码

import threading
import time
def do(event):
    print('start')
    event.wait()#红灯,所有线程执行都这里都在等待
    print('end')
 
event_obj = threading.Event()#创建一个事件
for i in range(10):#创建10个线程
    t= threading.Thread(target=do,args=(event_obj,))
    t.start()
 
 
time.sleep(5)
 
 
event_obj.clear()#让灯变红,默认也是红的,阻塞所有线程运行
data= input('请输入要:')
if data =='True':
    event_obj.set()#变绿灯

结果如图

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