python 线程 threading

时间：2019-02-24 20:56:57 阅读：176 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

一、什么是线程

线程，有时被称为轻量进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。由于线程之间的相互制约，致使线程在运行中呈现出间断性。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态。就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机；运行状态是指线程占有处理机正在运行；阻塞状态是指线程在等待一个事件（如某个信号量），逻辑上不可执行。每一个程序都至少有一个线程，若程序只有一个线程，那就是程序本身。

二、进程与线程

线程与进程的区别可以归纳为以下4点：

　　1）地址空间和其它资源（如打开文件）：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。

　　2）通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。

　　3）调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。

　　4）在多线程操作系统中，进程不是一个可执行的实体。

（进程与线程的简单解释：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html）

三、线程的特点

多线程的操作系统中，通常是在一个进程中包括多个线程，每个线程都是作为利用CPU的基本单位，是花费最小开销的实体。线程具有以下属性。

　　1）轻型实体

　　线程中的实体基本上不拥有系统资源，只是有一点必不可少的、能保证独立运行的资源。

　　线程的实体包括程序、数据和TCB。线程是动态概念，它的动态特性由线程控制块TCB（Thread Control Block）描述。

　　2）独立调度和分派的基本单位。

　　在多线程OS中，线程是能独立运行的基本单位，因而也是独立调度和分派的基本单位。由于线程很“轻”，故线程的切换非常迅速且开销小（在同一进程中的）。

　　3）共享进程资源。

　　线程在同一进程中的各个线程，都可以共享该进程所拥有的资源，这首先表现在：所有线程都具有相同的进程id，这意味着，线程可以访问该进程的每一个内存资源；此外，还可以访问进程所拥有的已打开文件、定时器、信号量机构等。由于同一个进程内的线程共享内存和文件，所以线程之间互相通信不必调用内核。

　　4）可并发执行。

　　在一个进程中的多个线程之间，可以并发执行，甚至允许在一个进程中所有线程都能并发执行；同样，不同进程中的线程也能并发执行，充分利用和发挥了处理机与外围设备并行工作的能力。

四、内存中的线程

多个线程共享同一个进程的地址空间中的资源，是对一台计算机上多个进程的模拟，有时也称线程为轻量级的进程。而对一台计算机上多个进程，则共享物理内存、磁盘、打印机等其他物理资源。多线程的运行也多进程的运行类似，是cpu在多个线程之间的快速切换。不同的进程之间是充满敌意的，彼此是抢占、竞争cpu的关系，如果迅雷会和QQ抢资源。而同一个进程是由一个程序员的程序创建，所以同一进程内的线程是合作关系，一个线程可以访问另外一个线程的内存地址，大家都是共享的，一个线程干死了另外一个线程的内存，那纯属程序员脑子有问题。类似于进程，每个线程也有自己的堆栈，不同于进程，线程库无法利用时钟中断强制线程让出CPU，可以调用thread_yield运行线程自动放弃cpu，让另外一个线程运行。

　　线程通常是有益的，但是带来了不小程序设计难度，线程的问题是：

　　1. 父进程有多个线程，那么开启的子线程是否需要同样多的线程

　　2. 在同一个进程中，如果一个线程关闭了文件，而另外一个线程正准备往该文件内写内容呢？

　　因此，在多线程的代码中，需要更多的心思来设计程序的逻辑、保护程序的数据。

五、全局解释器锁GIL

Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。

　　对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。

　　在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行：

　　a、设置 GIL；

　　b、切换到一个线程去运行；

　　c、运行指定数量的字节码指令或者线程主动让出控制(可以调用 time.sleep(0))；

　　d、把线程设置为睡眠状态；

　　e、解锁 GIL；

　　d、再次重复以上所有步骤。

　　在调用外部代码(如 C/C++扩展函数)的时候，GIL将会被锁定，直到这个函数结束为止(由于在这期间没有Python的字节码被运行，所以不会做线程切换)编写扩展的程序员可以主动解锁GIL。

点：

锁的是线程，不是数据

同一时刻只能有一个线程访问cpu

高CPU：计算类---高CPU利用率（适合多进程）

高IO ：爬虫，聊天类 send recv，处理web请求，读写数据库（适合多线程）

六、python线程模块

Python提供了几个用于多线程编程的模块，包括thread、threading和Queue等。thread和threading模块允许程序员创建和管理线程。thread模块提供了基本的线程和锁的支持，threading提供了更高级别、功能更强的线程管理的功能。Queue模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间共享数据的队列数据结构。

　　避免使用thread模块，因为更高级别的threading模块更为先进，对线程的支持更为完善，而且使用thread模块里的属性有可能会与threading出现冲突；其次低级别的thread模块的同步原语很少(实际上只有一个)，而threading模块则有很多；再者，thread模块中当主线程结束时，所有的线程都会被强制结束掉，没有警告也不会有正常的清除工作，至少threading模块能确保重要的子线程退出后进程才退出。

　　thread模块不支持守护线程，当主线程退出时，所有的子线程不论它们是否还在工作，都会被强行退出。而threading模块支持守护线程，守护线程一般是一个等待客户请求的服务器，如果没有客户提出请求它就在那等着，如果设定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。

七、threading模块

创建线程

创建线程，方法1
from threading import Thread
import time

def func(n):
    time.sleep(1)
    print(n)

for i in range(10):
    Thread(target=func, args=(i,)).start()

创建线程，方法2
from threading import Thread
import time

class MyThread(Thread):
    def __init__(self,arg):
        super().__init__()
        self.arg = arg

    def run(self):
        time.sleep(1)
        print(self.arg)

for i in range(10):
    MyThread(i).start()

例子（多线程实现TCP socket连接)

#服务端：
from threading import Thread
import socket

sk = socket.socket()
s = (‘127.0.0.1‘, 8081)
sk.bind(s)
sk.listen()

def func(conn):
    while 1:
        se = input(‘>>>‘)
        if se == ‘q‘:
            break
        conn.send(se.encode(‘utf-8‘))
        ret = conn.recv(1024).decode(‘utf-8‘)
        print(ret)
    conn.close()

while 1:
    conn,addr = sk.accept()
    Thread(target=func, args=(conn,)).start()

#客户端
import socket

sk = socket.socket()
sk.connect((‘127.0.0.1‘,8081))

ret = sk.recv(1024).decode(‘utf-8‘)
print(ret)

c = input().encode(‘utf-8‘)
sk.send(c)

sk.close()

其他方法

Thread实例对象的方法
  # isAlive(): 返回线程是否活动的。
  # getName(): 返回线程名。
  # setName(): 设置线程名。

threading模块提供的一些方法：
  # 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。

守护线程

守护线程
#1 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了（守护进程在此时就被回收）,然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程)，才会结束，
#2 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行完毕（守护线程在此时就被回收）。因为主线程的结束意味着进程的结束，进程整体的资源都将被回收，而进程必须保证非守护线程都运行完毕后才能结束。

from threading import Thread
import time

def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print(‘%s say hello‘ %name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    t=Thread(target=sayhi,args=(‘hsr‘,))
    #t.setDaemon(True) #必须在t.start()之前设置
    t.start()
    print(‘主线程‘)
    print(t.is_alive())

注释t.setDaemon(True) 即不设置为守护线程，结果：
主线程
True
hsr say hello

设置为守护线程，结果：
主线程
True

线程锁

#当多个线程同时去拿同一个数据时，造成数据的不安全
import time
from threading import Thread,Lock
def eat():
    global n
    temp = n
    time.sleep(1)
    n = temp - 1
n = 10
t_lst = []
for i in range(10):
    t = Thread(target=eat)
    t.start()
    t_lst.append(t)
[t.join() for t in t_lst]
print(n)

#通过加锁保证安全性
import time
from threading import Thread,Lock
def eat(l):
    global n
    l.acquire()
    temp = n
    time.sleep(1)
    n = temp - 1
    l.release()
n = 10
t_lst = []
l = Lock()
for i in range(10):
    t = Thread(target=eat,args=(l,))
    t.start()
    t_lst.append(t)
[t.join() for t in t_lst]
print(n)

死锁

指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程

例子：
import time
from threading import Thread,Lock

noodle_lock = Lock()
fork_lock = Lock()

def e1(name):
    noodle_lock.acquire()
    print(‘%s,拿到面条‘%name)
    time.sleep(1)
    fork_lock.acquire()
    print(‘%s,拿到叉子‘%name)
    print(‘nice‘%name)
    fork_lock.release()
    noodle_lock.release()

def e2(name):
    fork_lock.acquire()
    print(‘%s,拿到叉子‘%name)
    time.sleep(1)
    noodle_lock.acquire()
    print(‘%s,拿到面条‘ % name)
    print(‘nice‘%name)
    noodle_lock.release()
    fork_lock.release()

Thread(target=e1,args=(‘hsr‘,)).start()
Thread(target=e1,args=(‘张三‘,)).start()
Thread(target=e2,args=(‘李四‘,)).start()
Thread(target=e2,args=(‘王五‘,)).start()

递归锁

Lock ->互斥锁
RLock ->递归锁

这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。

import time
from threading import Thread,RLock

lock = RLock()

def e1(name):
    lock.acquire()
    print(‘%s,拿到面条‘%name)
    time.sleep(1)
    lock.acquire()
    print(‘%s,拿到叉子‘%name)
    print(‘%snice‘%name)
    lock.release()
    lock.release()

def e2(name):
    lock.acquire()
    print(‘%s,拿到叉子‘%name)
    time.sleep(1)
    lock.acquire()
    print(‘%s,拿到面条‘ % name)
    print(‘%snice‘%name)
    lock.release()
    lock.release()

Thread(target=e1,args=(‘hsr‘,)).start()
Thread(target=e1,args=(‘张三‘,)).start()
Thread(target=e2,args=(‘李四‘,)).start()
Thread(target=e2,args=(‘王五‘,)).start()

信号量

from threading import Semaphore,Thread
import time
def func(a,b,s):
    time.sleep(1)
    s.acquire()
    print(a+b)  #同一时间只能由4个线程执行这个代码
    s.release()
sem = Semaphore(4)
for i in range(10):
    t = Thread(target=func,args=(i,i+5,sem))
    t.start()

事件

以模拟检测网络状况，连接数据库
from threading import Event,Thread
import time,random

def check_net(e):
    time.sleep(random.randint(0,5))
    e.set()

def connect_db(e):
    count = 0
    while True:
        if count >2:
            raise TimeoutError
        e.wait(1)   #状态为False，只等2s
        if e.is_set() == True:
            print(‘----connect----‘)
            break
        else:
            count += 1
            print(‘error‘)

e = Event()

t1 = Thread(target=connect_db,args=(e,))
t2 = Thread(target=check_net,args=(e,))
t1.start()
t2.start()

条件

#一个条件被创建时，默认False状态
#False会让wait处于等待状态
#notify相当于制造几把钥匙
#使用钥匙不会归还
from threading import Condition,Thread
import time,random

def func(c,i):
    #wait要先acquire
    c.acquire()
    c.wait()
    print(‘在第%s个循环里‘%i)
    c.release()

c = Condition()

for i in range(10):
    t = Thread(target=func, args=(c,i))
    t.start()

while 1:
    num = int(input(‘>>>‘))
    #执行notify要先acquire
    c.acquire()
    c.notify(num)
    c.release()

定时器

from threading import Timer

def func():
    print(‘时间同步‘)
Timer(2,func).start()    #两秒后打印“时间同步”

线程队列

#3种队列
#queue普通队列
#queue.LifoQueue先进后出队列（栈）
#queue.PriorityQueue优先级队列

queue.PriorityQueue()    #优先级队列
q.put((20,1))
q.put((10,2))
q.put((30,4))

q.get()#10
q.get()#1
q.get()#4
#优先级一样按ascii码排

线程池

concurrent.futures


#1 介绍
concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口
ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用
ProcessPoolExecutor: 进程池，提供异步调用
Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class.

#2 基本方法
#submit(fn, *args, **kwargs)
异步提交任务

#map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)
取代for循环submit的操作

#shutdown(wait=True)
相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作
wait=True，等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续
wait=False，立即返回，并不会等待池内的任务执行完毕
但不管wait参数为何值，整个程序都会等到所有任务执行完毕
submit和map必须在shutdown之前

#result(timeout=None)
取得结果

#add_done_callback(fn)
回调函数

# done()
判断某一个线程是否完成

# cancle()
取消某个任务



3.例子：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def func(n):
    time.sleep(2)
    print(n)
    return n*n
tpool = ThreadPoolExecutor(max_workers=20)  #不要超过cpu个数*5
t_lst = []
for i in range(50):
    t = tpool.submit(func,i)    #提交任务
    t_lst.append(t)
tpool.shutdown()    #close + join
print(‘主线程‘)
for t in t_lst:print(t.result())    #获取返回值



4.回调函数
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def func(n):
    time.sleep(2)
    print(n)
    return n*n
def call_back(m):
    print(‘result:%s‘%m.result())
tpool = ThreadPoolExecutor(max_workers=5)  #不要超过cpu个数*5
for i in range(20):
    t = tpool.submit(func,i).add_done_callback(call_back)    #提交任务

python 线程 threading

原文：https://www.cnblogs.com/walthwang/p/10427744.html

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