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线程

线程,是操作系统调度的单位

一个程序写完了,放在硬盘里不运行,叫做 程序 一个程序写完了,放到内存里跑起来,叫做 进程 一个进程中至少有一个 线程 ,称为 主线程 一个线程要干很多事情,有些事情很耗时,就创建个 子线程 ,让子线程去做,主线程继续下一步

当有多个线程的时候,CPU会轮流切换执行,每个线程执行多长时间叫做 时间片 比如 t1 分到了0.001秒的时间片,t2 分到了0.002秒的时间片 显然这么短时间是不够执行的,所以CPU会快速的切来切去,这样就看起来好像能执行 多任务 多任务就是你可以同时听歌、写文档、挂QQ等等,但其实同一时刻CPU只执行一个线程 只不过切换的快,时间片也很小,所以人感觉不出来。

线程的执行顺序是由操作系统决定的,开发者左右不了。

子线程由主线程创建,子线程关闭后留下的辣鸡由主线程清理 一旦主线程挂了,子线程全部挂掉。 主线程会等待所有子线程结束后才结束

单线程操作

import time


def say_hi():
    for i in range(5):
        print('Hi!')
        time.sleep(1)    # 耗时操作


def say_yes():
    for i in range(5):
        print('Yes!')
        time.sleep(1)    # 耗时操作


def main():
    say_hi()
    say_yes()


if __name__ == '__main__':
    main()

--------------------------------------------------

# Output:
Hi!
Hi!
Hi!
Hi!
Hi!
Yes!
Yes!
Yes!
Yes!
Yes!

多线程操作

import time
import threading    # 导入 threading 模块


def say_hi():
    for i in range(5):
        print('Hi!')
        time.sleep(1)    # 耗时操作


def say_yes():
    for i in range(5):
        print('Yes!')
        time.sleep(1)    # 耗时操作


def main():
    t1 = threading.Thread(target=say_hi)    # 创建一个线程对象
    t2 = threading.Thread(target=say_yes)   # 创建一个线程对象
    t1.start()    # 启动线程
    t2.start()    # 启动线程


if __name__ == '__main__':
    main()

--------------------------------------------------

# Output:
Hi!
Yes!
Hi!
Yes!
Hi!
Yes!
Yes!
Hi!
Hi!
Yes!

单线程和多线程的区别就像这个栗子

你要来一段热舞rap, - 单线程的操作是:rap完再热舞,或者热舞完再rap - 多线程的操作是:边热舞边rap

创建子线程并启动

创建线程操作可以分为三步:

  1. 导入 threading 模块
  2. 创建一个Thread对象
  3. 通过Thread对象启动线程

创建一个Thread对象的时候可以传入参数 threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

  • group 应该为 None;为了日后扩展 ThreadGroup 类实现而保留。
  • target:线程中需要执行的函数 。默认是 None,表示不需要调用任何方法。
  • name:线程名称 。默认情况下,由 "Thread-N" 格式构成一个唯一的名称,其中 N 是小的十进制数。
  • args:用于调用目标函数的 参数元组 。默认是 ()。(必须是可迭代对象)
  • kwargs:用于调用目标函数的关键字 参数字典 。默认是 {}。(必须是可迭代对象)
  • daemon不是None,线程将被显式的设置为守护模式,不管该线程是否是守护模式。
  • daemon=None,线程将继承当前线程的守护模式属性。
  • 如果子类重载了构造函数,必须先调用父类构造器Thread.__init__(),再做其他事情。

函数方式

函数方式适合于 —— 一个线程中要做的事情比较少,一个函数就能搞定。

  1. 导入 threading 模块
  2. 创建一个Thread对象并把函数传进去
  3. 通过Thread对象启动线程
import threading    # 1. 导入 thrading 模块


def funcName():     # 需要子线程执行的函数
    pass


t1 = threading.Thread(target=funcName)    # 2. 创建一个Thread对象并把函数传进去
t1.start()    # 3. 启动线程

继承方式

继承方式适合于 —— 一个线程里面做的事情比较复杂,需要分成多个函数来做。

  1. 导入 threading 模块
  2. 创建一个类继承 Thread 类
  3. 重写 run 方法
  4. 创建一个继承了 Thread 类的对象
  5. 用start方法启动线程
import threading    # 1. 导入 threading 模块


class clsName(threading.Thread):    # 2. 继承Thread类
    def run(self):                  # 3. 重写run方法
        print(self.name)    # self.name 保存的是当前线程的名称


t1 = clsName()    # 4. 创建一个继承了 Thread 类的对象
t1.start()        # 5. 启动线程

t1.start()只会去调用run方法。如果类中还有其他方法,只能在类中调用,不能用 t1去调用。 也就是说,继承了 Thread 的类的之类,除了run方法,其他方法都可以定义成私有的(公有的外面也不能调用啊)

import threading


class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print(self.name)
        self.__say_hi()
        self.__say_yes()

    def __say_hi(self):
        print('Hi!')

    def __say_yes(self):
        print('Yes!')


t1 = MyThread()
t1.start()

--------------------------------------------------

# Output:
Thread-1
Hi!
Yes!

插队 join()

join([timeout]) 当某个线程对象成功调用了 join() 方法之后,会优先获得CPU的资源,让其他线程等待 知道这个线程对象执行结束后,才把资源让给别的线程

import threading


def f1(n):
    for i in range(n):
        print(threading.current_thread().getName())


def f2(n):
    for i in range(n):
        print(threading.current_thread().getName() + "------" + str(i))


def main():
    t1 = threading.Thread(target=f1, args=(5,))
    t2 = threading.Thread(target=f2, args=(5,))
    t1.start()
    t2.start()

    for i in range(5):
        print(threading.current_thread().getName())


if __name__ == '__main__':
    main()

--------------------------------------------------

# Output:
Thread-1
Thread-1
MainThread
Thread-2------0
MainThread
Thread-2------1
MainThread
Thread-2------2
MainThread
MainThread
Thread-2------3
Thread-2------4
Thread-1
Thread-1
Thread-1
可以看到,没有加 join 方法,所以主线程 和 t1 和 t2 相互争抢资源。 如果现在需要 t1 这个线程执行完再给其他线程执行,也就是说要求 t1 独占一段时间 那就让 t1 调用 join() 方法

import threading


def f1(n):
    for i in range(n):
        print(threading.current_thread().getName())


def f2(n):
    for i in range(n):
        print(threading.current_thread().getName() + "------" + str(i))


def main():
    t1 = threading.Thread(target=f1, args=(5,))
    t2 = threading.Thread(target=f2, args=(5,))
    t1.start()
    t1.join()
    t2.start()

    for i in range(5):
        print(threading.current_thread().getName())


if __name__ == '__main__':
    main()

--------------------------------------------------

# Output:
Thread-1
Thread-1
Thread-1
Thread-1
Thread-1
Thread-2------0
Thread-2------1
MainThread
Thread-2------2
MainThread
Thread-2------3
MainThread
Thread-2------4
MainThread
MainThread
这样就实现了 t1 独占资源,完成后才给其他线程

查看所有线程

threading.enumerate() 以列表形式返回当前所有存活的 Thread 对象。 该列表包含守护线程,current_thread() 创建的虚拟线程对象和主线程。 它不包含已终结的线程和尚未开始的线程。

import time
import threading


def say_hi():
    for i in range(3):
        print('Hi!')
        time.sleep(1)


def say_yes():
    for i in range(3):
        print('Yes!')
        time.sleep(1)


def main():
    t1 = threading.Thread(target=say_hi)
    t2 = threading.Thread(target=say_yes)

    t1.start()
    t2.start()

    while True:
        print(threading.enumerate())
        if len(threading.enumerate()) <= 1:
            break
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    main()

--------------------------------------------------

# Output:
Hi!
Yes!
[<_MainThread(MainThread, started 1292)>, <Thread(Thread-1, started 7968)>, <Thread(Thread-2, started 3796)>]
[<_MainThread(MainThread, started 1292)>, <Thread(Thread-1, started 7968)>, <Thread(Thread-2, started 3796)>]
Hi!
Yes!
Hi!
Yes!
[<_MainThread(MainThread, started 1292)>, <Thread(Thread-1, started 7968)>, <Thread(Thread-2, started 3796)>]
[<_MainThread(MainThread, started 1292)>, <Thread(Thread-1, started 7968)>]

多线程共享全局变量

假设现在有个任务,去抓取某个网站上所有的照片,然后发送到某个邮箱。 这里就可以分成两个子任务,一个抓取照片,一个发送照片 于是我们可以创建一个线程负责抓取照片,一个线程负责发送照片

那么可以发现,照片是两个线程都要用到的数据。 所以我们应该把照片设置为 全局变量 ,这样两个线程才可以进行合作。

在多线程任务中,全局变量是可以给每一个线程共享的。

import threading

g_num = 10    # 全局变量


def add1():
    global g_num
    g_num += 5
    print("add1----------- %d" % g_num)


def add2():
    print("add2----------- %d" % g_num)


def main():
    t1 = threading.Thread(target=add1, name='add1')
    t2 = threading.Thread(target=add2, name='add2')

    t1.start()
    t2.start()
    print("main----------- %d" % g_num)


if __name__ == "__main__":
    main()

--------------------------------------------------

# Output:
add1----------- 15
add2----------- 15
main----------- 15
从栗子中可以看出,线程t1中的add1对全局变量g_num进行了修改 在线程t2add2g_num进行访问的时候访问到的是修改后的值 在主线程的main方法中访问也是修改后的值。

所以:全局变量对于任何一个线程,包括主线程,来说都是共享的。

全局变量对于任何一个线程来说都是共享的,那就一定会引发争抢资源的情况,这是由CPU的运行机制导致的。 如果对同一个全局变量,两个线程一个写一个读倒还好,但是如果两个同时写就会引发各种问题。 特别是在银行、金融领域,会引发更大的问题。比如一边转了帐还没收到突然出现问题,转账的扣钱了,收账的没收到,那就凉凉了~

所以为了解决这种缺陷,引入了锁的概念。 举个栗子,很多人上一个厕所,前面的进去了得锁门吧?办完事了开锁出来后面的才能进去,上锁,办事儿。 锁就是这样的概念。哪个线程先抢到锁哪个就先执行,执行完了释放锁,下一个线程抢到了就锁上..... 这叫做 同步控制

互斥锁

创建锁:mutex = threading.Lock(),默认没有上锁的
锁定:mutex.acquire(blocking=True, timeout=1) 解锁:mutex.release()

  1. acquire(blocking=True, timeout=1) 成功获得锁返回True,否则返回Flase
  2. blocking:设置为True时,会一直等到前面的锁释放然后锁定,设置为Flase则不会。
  3. timeout:浮点型,单位——秒;

    • 值为正数时,等待时长为设定的秒数
    • 值为-1时,将无限等待
    • blocking=Flase时,timeout不起作用。
  4. release() 锁被锁定时,重置为未锁定。锁没被锁定时,引发RuntimeError错误。

import threading
import time

g_num = 0
mutex = threading.Lock()


def add1(num):
    global g_num
    mutex.acquire()
    for i in range(num):
        g_num += 1
    mutex.release()
    print("add1----------- %d" % g_num)


def add2(num):
     global g_num
    mutex.acquire()
    for i in range(num):
        g_num += 1
    mutex.release()
    print("add2----------- %d" % g_num)


def main():
    t1 = threading.Thread(target=add1, args=(1_000_000, ))
    t2 = threading.Thread(target=add2, args=(1_000_000, ))

    t1.start()
    t2.start()
    time.sleep(2)
    print("main----------- %d" % g_num)


if __name__ == "__main__":
    main()

--------------------------------------------------

# Output:
add1----------- 1000000
add2----------- 2000000
main----------- 2000000

死锁

锁并非只有一个,可以有多个。有多个锁,就可能发生死锁。

举个栗子, 电影里经常能看见的镜头——俩人打架不分上下,A锁住了B的脚踝,B锁住了A的脖子。 A:你放开我 B:你先放开我 A:你放开我我就放开你 B:你先放开我,我再放开你 A:凭什么我先放 B:那我也不放 ...2000 year later... 两人死了。 The end.

这就是死锁,互不相让,互相锁了对方需要的资源,都等着对方先释放

线程A上了A锁干活,线程B上了B锁,这是两把锁,所以相安无事。 运行着运行着线程A需要一份资源,这份资源被线程B上了锁用着呢;线程B也需要一份资源,这份资源被线程A上了锁用着呢。 这时候线程A和线程B都在等对方释放锁,就这么一直等一直等

import time
import threading

class ThreadLockA(theading.Thread):
    def run(self):
        mutexA.acquire()    # 使用A锁上锁

        print(self.name + '-----------doA--up--')
        time.sleep(1)

        # 这里会上锁失败,因为上面 time.sleep(1)的时候B锁已经被上锁了
        # 或者此线程后执行,A锁已经被上锁了,会上锁失败。
        # 所以死锁会发生在这
        mutexB.acquire()    # 请求B锁上锁
        print(self.name + '-----------doA--down--')
        mutexB.release()

        mutexA.release()    # 对A锁进行解锁

class ThreadLockB(threading.Thread)
    def run(self):
        mutexB.acquire()    # 使用B锁上锁

        print(self.name + '-----------doB--up--')
        time.sleep(1)

        # 这里会上锁失败,因为上面 time.sleep(1)的时候A锁已经被上锁了
        # 或者此线程后执行,A锁已经被上锁了,会上锁失败。
        # 所以死锁会发生在这
        mutexA.acquire()
        print(self.name + '-----------doB--down--')
        mutexA.release()

        mutexB.release()    # 对B锁进行解锁

mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()

if __name__ == '__main__':
    t1 = ThreadLockA()
    t2 = ThreadLockB()
    t1.start()
    t2.start()

--------------------------------------------------

# Output:
-----------doA--up--
-----------doB--up--

···
这里已经卡死了

为了避免这种情况,又两种方法 1. 程序设计时要尽量避免(使用银行家算法) 2. 添加超时时间等