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Python笔记（十一）：多线程
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（二）和（三）不感兴趣的可以跳过，这里参考了《深入理解计算机系统》第一章和《Python核心编程》第四章
（一） 多线程编程
一个程序包含多个子任务，并且子任务之间相互独立，让这些子任务同时运行就是多线程编程。
（二） 进程
进程是操作系统对一个正在运行的程序的一种抽象（或者说进程指的就是运行中的程序）。无论是在单核还是多核系统中，一个CPU看上去都是在并发执行多个进程，实际上这是通过处理器在进程间的切换来实现的，这种切换称为上下文切换。（下面只讨论一个CPU单处理器的情况）
要运行一个新进程时：操作系统总是 1、保存当前进程的上下文。2、恢复新进程的上下文3、将控制权传递给新进程，然后新进程开始执行。
这里说明下上下文的概念：
操作系统保持跟踪进程运行所需的所有状态信息。这种状态，也就是上下文，包括许多信息，比如PC和寄存器文件的当前值，以及主存的内容。
举个例子（解释上下文的概念）： 你正在和张三谈话，这时一个电话打过来，可以说你暂停了和张三谈话的进程，然后切入新的进程（打电话），等电话打完后，你和张三从刚才停止的地方继续交流。
这时想想能在刚刚的基础上继续交流的前提是什么，我想应该是你还记得刚刚谈话的内容，刚刚说到了什么地方，然后才能在这个基础上继续交谈下去。（计算机也是这样，一个进程暂停的时候，会记住交谈的内容、谈到了什么地方（计算机记住的这些东西就称为上下文（就是当时进程运行时需要的所有状态信息））。计算机恢复一个进程的时候，就是先恢复进程的上下文（就像你要继续交流就要先想起刚刚的谈话一样），所以进程间的切换称为上下文切换）
（三） 线程
在进程执行的过程中，可能有多个分支或多个步骤，例如执行程序A，可能有三个步骤A1、A2、A3，执行A1、A2、A3的过程就是线程。
例如：用户向服务器发出请求-服务器接收请求-服务器处理请求-服务器返回资源。这时就可以有：
线程1：负责接收用户的请求，放到一个队列中。
线程2：处理请求，并提供输出
线程3：负责返回资源
所以，一个进程实际上是由多个称为线程的执行单元组成的，每个线程都运行在进程的上下文中。
关于进程和线程，可以将进程理解为1个完整的任务，线程就是一个个子任务。
子任务1+子任务2+子任务3…组成了一个进程。
（四） Python 中多线程
有2个标准库可以实现多线程，_thread和threading，threading更加先进，有更好的线程支持，推荐使用threading，下面也只对threading进行说明。
threading 模块对象
|
对象 |
说明 |
|
Thread |
表示一个执行线程的对象 |
|
Lock |
锁原语对象 |
|
Semaphore |
为线程间共享的有限资源创建一个计数器，计数器值为0时，线程阻塞 |
|
BoundedSemaphore |
和Semaphore类似，不过它不允许计数器的值超过初始值 |
Thread 类
|
方法 |
说明 |
__init__(self,target=None, args=(),kwargs={})
|
实例化一个线程对象，这里只说明这3个参数的意思，target指函数名，args和kwargs都指要传给函数的参数（args传元组，kwargs传字典），只要指定一个就行了 例如：有一个函数def loop1(name,t)，实例化线程的时候，下面2种方式都是可以的 t = threading.Thread(target=loop1,kwargs={'name':'线程1','t':5})
t = threading.Thread(target=loop1,args=('线程1',5))
|
start |
开始执行线程 |
run |
定义线程功能的方法（一般在继承threading.Thread的子类中重写该方法） |
join(timeout=None) |
等待直到线程终止 |
接下来：
第五节： 举个不使用多线程的例子。
第六、七节：说明使用threading.Tread创建多线程的2种方式
第八、九、十：分别说明为什么要做线程同步、线程同步方式（锁示例）、线程同步方式（信号量示例）
第十一：说明队列queue模块（该模块提供线程间通信机制，从而让线程间可以分享数据）
（五） 不使用多线程时的情况（接下来注意不使用多线程和使用多线程执行时间的区别）
import time2 def loop1(name,t):
3 print(name+'开始时间' + time.ctime())
4 time.sleep(t)
5 print(name+'结束时间' + time.ctime())
6 loop1('第一次',2)
7 loop1('第二次',5)
接下来对使用Tread创建多线程的2种方式进行说明：
1、创建Tread实例，传函数。（六）
2、继承threading.Thread创建子类，并创建子类的实例。（七）
（六） 创建Tread实例（传函数），然后调用star启动线程
target指函数名，args指要传的参数
import threading
import time
def loop1(name,t):
print(name+'开始时间' + time.ctime())
time.sleep(t)
print(name+'结束时间' + time.ctime()) #创建新线程
t = threading.Thread(target=loop1,args=('线程1',2))
t1 = threading.Thread(target=loop1,args=('线程2',5))
#启动线程
t.start()
t1.start()
（七） 继承threading.Thread创建子类，实例化后调用star启动线程
import threading
import time
class test1(threading.Thread):
def __init__(self,name,t):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.t = t
def run(self):
loop1(self.name,self.t)
def loop1(name,t):
print(name+'开始时间' + time.ctime())
time.sleep(t)
print(name+'结束时间' + time.ctime())
#创建新线程
t = test1('线程1',2)
t1 = test1('线程2',5)
#启动线程
t.start()
t1.start()
（八）线程同步 （为什么需要同步）
import threading
import time
class test1(threading.Thread):
def __init__(self,name,t):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.t = t
def run(self):
print('线程1开始修改列表'+time.ctime())
#[i for i in range(100)]创建一个[0,1,2...99]的列表
loop1([i for i in range(100)])
print('线程1结束修改列表'+time.ctime())
class test2(threading.Thread):
def __init__(self,name,t):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.t = t
def run(self):
print('线程2打印列表：')
printList()
the_list = []
def loop1(num):
for i in num:
the_list.append(i)
if i ==10:
time.sleep(1)
def printList():
print(the_list)
#创建新线程
t = test1('线程1',2)
t1 = test2('线程2',5)
#启动线程
t.start()
t1.start()
看上面这段代码，线程1调用loop1()函数修改列表the_list,线程2调用pringtList()打印the_list.如果不同步，那么可能出现loop1()函数修改到一半的时候，线程2就把the_list打印出来了，如下图所示。
（九） 线程同步（锁示例）
接下来说明2种同步原语，锁和信号量。
通过acquire()获取锁，release()释放锁。
import threading
import time
class test1(threading.Thread):
def __init__(self,name,t):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.t = t
def run(self):
#获取锁，用于线程同步
threadLock.acquire()
print('开始修改列表'+time.ctime())
#[i for i in range(100)]创建一个[0,1,2...99]的列表
loop1([i for i in range(100)])
print('结束修改列表'+time.ctime())
#释放锁，开始下一个线程
threadLock.release()
class test2(threading.Thread):
def __init__(self,name,t):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.t = t
def run(self):
# 获取锁，用于线程同步
threadLock.acquire()
print('打印列表：')
printList()
# 释放锁，开始下一个线程
threadLock.release() threadLock = threading.Lock()
the_list = [] def loop1(num):
for i in num:
the_list.append(i)
if i ==10:
time.sleep(1)
def printList():
print(the_list)
#创建新线程
t = test1('线程1',2)
t1 = test2('线程2',5)
#启动线程
t.start()
t1.start()
用锁同步就不会存在上面的情况了，输出如下图所示：
也可以使用with，将上面test1的代码修改成下面的，执行with里面的代码时，会先调用acquire()，执行结束后，调用release()自动释放锁。
def run(self):
with threadLock:
print('开始修改列表' + time.ctime())
# [i for i in range(100)]创建一个[0,1,2...99]的列表
loop1([i for i in range(100)])
print('结束修改列表' + time.ctime())
（十）线程同步（信号量 示例 ）
对操作系统PV操作有了解的，应该很容易理解。不知道也没关系，举个例子，有2台打印机，有4个线程要调用这2台打印机进行打印。
1、有2台打印机，这时可用资源 =2，代码中设置一个计数器（值为2）
2、线程1 、线程2分别调用不同的打印机进行打印（占用资源2，计数器值=2-2），此时线程3和4因为没有资源，处于阻塞状态。
3、线程1打印完后，释放资源（计数器值=0+1）
4、此时线程3或线程4，调用打印机进行打印（计数器值=1-1）
5、。。。等所有线程打印完后，计数器值就恢复初始值（2），表示2台打印机都处于空闲状态。
简单的说，这种方式就是
1、设置一个计数器，指定初始值
2、线程开始的时候调用acquire() （占用资源，计数器的值-1）
3、线程结束的时候调用release() （释放资源，计数器值+1）
（计数器的值为0时，线程是处于阻塞状态的）
可以在IDE上运行下面的代码，看下输出。
import threading
import time
#添加计数器（设置打印机数量为2）
#BoundedSemaphore还有一个作用：计数器的值永远不会超过初始值
printerNum = threading.BoundedSemaphore(2)
class test1(threading.Thread):
def __init__(self, name, t):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.t = t
def run(self):
# 计数器获取锁，计数器值-1
printerNum.acquire()
print(self.name+'：开始执行' + time.ctime())
loop1(self.t)
print(self.name+'：结束执行' + time.ctime())
# 计数器释放锁，计数器值+1
printerNum.release()
def loop1(t):
time.sleep(t)
threadName = ['线程1','线程2','线程3','线程4']
threadList = []
#创建新线程
for tname in threadName:
thread = test1(tname,2)
if tname == '线程2':
thread = test1(tname, 5)
#将线程添加到列表
threadList.append(thread)
#启动线程
for t in threadList:
t.start()
#等待所有线程完成
for t in threadList:
t.join()
print('线程执行完成')
（十一）队列queue
三种类型：FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue。
|
方法 |
说明 |
|
qsize() |
返回队列大小 |
|
empty() |
如果队列为空，返回True,反之False |
|
full() |
如果队列满了，返回True,反之False |
|
put(item, block=True,timeout=None) |
将item放进队列中。block和timeout的作用和下面的get一样，不过这边的判断条件是队列有空间 |
|
put_nowait(item) |
和put(item,False)相同 |
|
get(block=True,timeout=None) |
block和timeout使用默认值：队列中没有元素时，阻塞到有可用元素为止 block:设置为Fasle,表示没元素时不等待，报Empty异常。 timeout：设置一个超时时间，超时队列还没元素，报Empty异常 （block为Fasle时，timeout是不生效的） |
|
get_nowait() |
和get（False）相同 |
|
task_done() |
表示队列中某个元素已经执行完毕，该方法会被下面的join（）调用 |
|
join() |
所有元素执行完毕并调用上面的task_done()信号之前，保持阻塞 |
下面举个例子，线程2（生产者）往队列中插入数据，线程1、3、4（消费者）从队列中取数据。（生产者-消费者问题）
import threading
import time
import queue
from random import randint
#从队列取数据
class test1(threading.Thread):
def __init__(self, name, workQueue):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.workQueue = workQueue
def run(self):
loop1(self.name,self.workQueue)
#往队列写数据
class test2(threading.Thread):
def __init__(self, name, nameList):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
self.nameList = nameList
def run(self):
loop2(self.name,self.nameList)
def loop1(name,workQueue):
#从队列获取数据
data = workQueue.get()
print(name + "从队列获取数据：" + data + time.ctime())
time.sleep(randint(2, 5))
def loop2(name,nameList):
#将数据存入队列
for n in nameList:
workQueue.put(n)
print(name + "将数据存入队列：" + n+time.ctime())
time.sleep(randint(2, 3))
threadName = ['线程1','线程2','线程3','线程4']
nameList = ['手机1','手机2','手机3','手机4','手机5']
#创建一个先入先出的队列，最大值为10
workQueue = queue.Queue(10)
threadList = []
#创建新线程
for tname in threadName:
thread = test1(tname,workQueue)
if tname == '线程2':
thread = test2(tname, nameList)
#将线程添加到列表
threadList.append(thread)
#启动线程
for t in threadList:
t.start()
#等待所有线程完成
for t in threadList:
t.join()
print('线程执行完成')
