多线程:同步、锁、队列

2019-10-17  本文已影响0人  feitry
# 多线程
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多线程类似于同时执行多个不同程序
优点:
    使用线程可以把占据长时间的程序的任务放到后台处理
    用户界面可以更加吸引人,比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度
    程序的运行速度可能加快
    在一些等待的任务实现上如用户输入输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等

独立的线程:运行入口、顺序执行序列、程序出口
线程不能独立运行,必须依存在应用程序中,由程序提供多个线程执行控制

每个线程都有自己的一组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
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存
线程可以被抢占(中断)
在其他线程正在运行时,线程可以暂时搁置(也称为睡眠)--这就是线程的退让







线程分为:内核线程、用户线程
    内核线程:由操作系统内核创建和撤销
    用户线程:不需要内核支持而在用户程序中实现的线程


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python3中 _thread(用于兼容python2) 和 threading(推荐使用)
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import _thread
import time

# 为线程定义一个函数
def print_time(threadName,delay):
    count = 0
    while count<5:
        time.sleep(delay)
        count+=1
        print("%s:%s"%(threadName,time.ctime(time.time())))

 
# 创建两个线程
try:
    _thread.start_new_thread(print_time,('Thread-1',2,))
    _thread.start_new_thread(print_time,('Thread-2',4,))
except:
    print('Error :无法启动线程')


# while 1:
#     pass

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# print('----------------------------------------------------------------------------')

# '''
# threading
#
# 相比_thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁
# 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():返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前,不包括启动前和终止后的线程
#     threading.activeCount():返回正在运行的线程数量,与len(threading enumerate())有相同的结果
# 除了使用方法外,线程模块同样提供了Thread类来处理线程,Thread类提供了以下方法:
#     run():用以表示线程活动的方法
#     start():启动线程活动
#     join([time]):等待至线程终止。这阻塞调用线程直至线程的join()方法被调用终止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生
#     isActive():返回线程是否活动的
#     getName():返回线程名
#     setName():设置线程名
#
# '''
# import threading
# import time
# exitFlag = 0
#
# class myThread(threading.Thread):
#
#     def __init__(self,threadID,name,counter):
#         threading.Thread.__init__(self)
#         self.threadID = threadID
#         self.name = name
#         self.counter = counter
#
#     def run(self):
#         print('开始线程:'+self.name)
#         print_time(self.name,self.counter,5)
#         print('退出线程:'+self.name)
#
# def print_time(threadName,delay,counter):
#     while counter:
#         if exitFlag:
#             print('------------------------')
#             threadName.exit()
#         time.sleep(delay)
#         print('%s:%s'%(threadName,time.ctime(time.time())))
#         counter-=1
#
#
# # 创建新线程
# thread1 = myThread(1,'Thread-1',1)
# thread2 = myThread(2,'Thread-2',2)
#
# # # 开启新线程
# # thread1.start()
# # thread2.start()
# # thread1.join()
# # thread2.join()
# # print('退出主线程')

# print('--------------------------------------------------------------------------')

#
# '''
#
# 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
# 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
#
# 考虑这样一种情况:一个列表所有元素都是0,线程“set”从后向前把所有元素改成1,而线程“print”负责从前往后读取列表并打印。那么,可能线程“set”开始改的时候,线程“print”便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步。为了避免这种情况,引入了锁的概念,
# 锁有两种状态——锁定和未锁定,每当一个线程比如“set”要访问数据时,必须先获得锁定,如果已经有别的线程比如“print”获得锁定了,那么就让线程“set”暂停,也就是同步线程组赛;等到线程“print”访问完毕,释放锁以后,再让线程“set继续。
# 经过这样的处理,打印列表时要么全部输出0,要么全部输出1,不会出现一半0一半1的尴尬场面
# '''
#
# import threading
# import time
# class myThread(threading.Thread):
#     def __init__(self,threadID,name,counter):
#         threading.Thread.__init__(self)
#         self.threadID = threadID
#         self.name = name
#         self.counter = counter
#     def run(self):
#         print('开启线程:'+self.name)
#         # 获取锁,用于线程同步
#         threadLock.acquire()
#         print_time(self.name,self.counter,3)
#         # 释放锁,开启下一个线程
#         threadLock.release()
#
#
# def print_time(threadName,delay,counter):
#     while counter:
#         print("%s:%s"%(threadName,time.ctime(time.time())))
#         counter-=1
#
# threadLock = threading.Lock()
# threads = []
#
#
# # 创建新线程
# thread1 = myThread(1,'Thread-1',1)
# thread2 = myThread(2,'Thread-2',2)
#
# # 开启新线程
# thread1.start()
# thread2.start()
#
# # 添加线程到线程列表
# threads.append(thread1)
# threads.append(thread2)
#
# # 等待所有线程完成
#
# for t in threads:
#     t.join()
#
# print('退出主线程')
#





# print('------------------------------------------------------------------------------------')
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线程队列的优先级(Queue)

Queue模块提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列LifoQueue,和优先级队列PriorityQueue
这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用,可以使用队列来实现线程间的同步
Queue模块常用方法:
    Queue.qsize()返回队列的大小
    Queue.empty()返回队列为空,返回为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()相当于Queue.get(False)
    Queue.put(item)写入队列,timeout等待时间
    Queue.put_nowait(item)相当于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息
    Queue.join()实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作
    

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import queue
import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread(threading.Thread):
    def __init__(self,threadID,name,q):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.q = q

    def run(self):
        print('开启线程:'+self.name)
        process_data(self.name,self.q)
        print('退出线程:'+self.name)

def process_data(threadName,q):
    while not exitFlag:
        queueLock.acquire()
        if not  workQueue.empty():
            data = q.get()
            queueLock.release()
            print('%s processing %s'%(threadName,data))
        else:
            queueLock.release()
        time.sleep(1)


threadList = ['Thread-1','Thread-2',"Thread-3"]
nameList = ['One','Two','Three','Four','Five']
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1

# 创建新线程
for tName in threadList:
    thread = myThread(threadID , tName , workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充队列

queueLock.acquire()
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
queueLock.release()

# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
    pass

# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()

print('退出主线程')












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