本文实例讲述了Python多线程Threading、子线程与守护线程。分享给大家供大家参考,具体如下:
线程与进程:
- 线程对于进程来说,就好似工厂里的工人,分配资源是分配到工厂,工人再去处理。
- 线程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。
- 在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作,称为多线程
- 对于IO密集型的程序来说,多线程可以利用读IO的时间去做其他事【IO并不占用CPU,这就好像A买个一份外卖,他只需要等着送过来然后敲A家的门就行了】;
- 而对于CPU密集型的程序来说,多线程的效率就不是很高了【CPU由于要计算,切换之间要恢复之前的现场消耗相对较大,比如我同时做几份作业,一份作业做十分钟,假如十分钟做不完一份作业,那么我后面再回头做的时候,我就要好好想想刚才做到哪,刚才想到哪】
补充:IO需要CPU吗?知乎:https://www.zhihu.com/question/27734728
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线程Threading:
python中多线程需要使用threading模块
线程的创建与运行:
1.直接调用threading的Thread类:
线程的创建:线程对象=thread.Thread(target=函数名,args=(参数))【补充,由于args是一个元组,单个参数时要加“,”】
线程的启动:线程对象.start(),调用start(),那么线程对象会自动去调用thread.Thread中的run()
让主线程等待其余线程结束:线程对象.join(),加了join之后,相当于阻塞了主线程,主线程只有当join的线程结束后才会向下执行
import threading,time def run(n): time.sleep(1) print("task ",n) t1=threading.Thread(target=run,args=("t1",)) t2 = threading.Thread(target=run,args=("t2",)) start_time=time.time()#开始时间 t1.start() t2.start() ##因为是独立线程,如果想要主线程等待其他线程运行完毕,需要使用join t1.join() t2.join() spend_time=time.time()-start_time print(spend_time)##1.0多,说明是并行的结果
附加说明--join是阻塞等待:
import threading,time class MyTread(threading.Thread): def __init__(self,name): super(MyTread,self).__init__()#调用父类的__init__() self.name=name def run(self):#重写方法,按自己的要求去写 time.sleep(1) print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count()) t1=MyTread("t1") t2=MyTread("t2") start_time=time.time() t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() time.sleep(1)###主线程等待其余线程结束 print(time.time()-start_time) #结果是2.0多,证明是join是相当于阻塞了主线程的执行,只有当线程结束后才会向下执行
2.继承threading的Thread类:
继承threading的Thread类的类要主要做两件事:
1.如果不做自定义变量的初始化,那么可以直接使用继承的父类的__init__(),如果需要做自定义变量的初始化,则需要先调用父类的__init__()【否则需要自己填写线程初始化相关的参数】
2.重写run,虽然继承了父类的run,但实际上如果不重写,那么我们继承threading的Thread类又有什么意义呢?为什么不直接调用threading的Thread类
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import threading,time class MyTread(threading.Thread): def __init__(self,name): super(MyTread,self).__init__()#调用父类的__init__() self.name=name def run(self):#重写方法,按自己的要求去写 time.sleep(1) print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count()) t1=MyTread("t1") t2=MyTread("t2") start_time=time.time() t1.start() t2.start() ###主线程等待其余线程结束 t1.join() t2.join() print(time.time()-start_time)#结果是1.0多,证明是并行的
子线程:
- 由一个线程启动的线程可以成为它的子线程,A启动B,B是A的子线程,A是B的父线程
线程的几个常用函数:
- threading.current_thread():
返回当前正在运行的线程对象
- threading.active_count():
返回当前进程中的存活的线程对象数
- 线程对象.isAlive()方法判断线程是否存活
- getName(): 返回线程名。
- setName(): 设置线程名。
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get_ident():获取当前线程ID。
守护线程:
- 守护线程是起到辅助功能的,就好像魔法师放禁咒总要骑士保护一样【魔法师只需要关系自己的任务,保护他的任务交给守护者】
- 而守护线程与主线程的关系呢,就好像备胎跟女神,去买东西的话,备胎要一直在外面等女神【守护线程运行结束就狗带,但不影响主进程结束,由主线程决定运行时间】,女神不需要等待备胎【主线程结束,守护线程也要结束,不管自身任务是否完成】
- 与join的区别:join是阻塞等待,守护线程是并行的等待
- 设置守护线程:线程对象.setDaemon(True)【注意!!!!!设置守护线程必须要在start()前面,不然会报错】
下面的代码显示了主线程并不会等待其守护线程结束:
import threading,time class MyTread(threading.Thread): def __init__(self,name): super(MyTread,self).__init__() self.name=name def run(self): print("守护线程已经启动",self.name) time.sleep(1) print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count()) t1=MyTread("t1") t1.setDaemon(True) t2=MyTread("t2") t2.setDaemon(True) start_time=time.time()#开始时间 t1.start() t2.start() spend_time=time.time()-start_time print(spend_time)##0.0多,而且三个线程都执行完毕了,说明这个是并行的等待
让主线程sleep一下,显示一下如果主线程要等待守护线程,那么是并行的等待:
import threading,time class MyTread(threading.Thread): def __init__(self,name): super(MyTread,self).__init__() self.name=name def run(self): print("守护线程已经启动",self.name) time.sleep(1) print("run in task",self.name,threading.current_thread(),threading.active_count()) t1=MyTread("t1") t1.setDaemon(True) t2=MyTread("t2") t2.setDaemon(True) start_time=time.time()#开始时间 t1.start() t2.start() time.sleep(2) spend_time=time.time()-start_time print(spend_time)##2.0多,而且三个线程都执行完毕了,说明这个是并行的等待
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python多线程Threading、子线程与守护线程实例详解
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