Python多线程及其基本使用方法实例分析


Posted in Python onOctober 29, 2019

本文实例讲述了Python多线程及其基本使用方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

学习Python的多线程(Multi-threading),至少应该要有进程与线程的基本概念,可以参考:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html。

1.Python中的多线程

执行一个程序,即在操作系统中开启了一个进程,在某一时刻,一个CPU内核只能进行一个进程的任务,现在的计算机所说的多进程/多任务其实是通过加快CPU的执行速度来实现的,因为一个CPU每秒能执行上亿次的计算,能够对进程进行很多次切换,所以在人为可以感知的时间里,看上去,计算机确实是在同时执行多个程序,即同时处理多个进程。
一个进程中可以包含有多个线程,这多个线程为实现该进程的某个主要功能而运行着,多个线程可以进行串行工作,也可以并发同时进行工作,显然后者可以节省更多的时间。

在Python中是支持多线程并发执行的,只是Python中的多线程只能利用单核,也就是说Python中的某一个进程的多个线程只能在一个CPU核心上运行,而不能分配在多个CPU核心中运行,这是考虑到线程安全的缘故,而Python中的GIL则保证了线程安全。关于Python中的GIL,可以参考下面一篇文章:《浅析Python的GIL和线程安全》。

下面是自己在学习过程中的一些课堂笔记,因为还没有真正学习一些理论,所以可能会有些错误,但目前是方便自己的理解:

即GLI是以CPU核心为单位来控制全局锁,所以是不能跨不同的CPU(核心 )的GLI可以保证同一个进程中,某一个线程的共享数据在某一时刻只能同时被另外一个线程修改(使用),而不能同时被多个线程修改(使用),如果去掉GLI,则需要自己为线程加锁,这样之后,性能比原来还要差。

当然,难道就不能充分利用多核CPU或多个CPU了?

做成多进程就可以了,不同的进程运行在不同的CPU(核心)上,也可以实现并发,只是这样的话就会比较浪费内存空间,考虑同时运行10个QQ程序的情况,假如1个QQ占用500M的内存空间,则10个QQ就要占用5G的内存空间了。但如果是多线程的话,可能10个QQ还是共享着这500M的内存空间。还有一个缺点就是,多进程间的数据直接访问可能会比较麻烦,但其实也是可以实现的,比如chrome浏览器就是用多进程实现的。

目前首先要明确的是,Python中是不能把一个进程的多个线程分布在不同的CPU核心上运行的。

2.Python多线程使用方法1

给出下面的程序代码及注释:

import threading  #Python多线程模块
import time
def run(num):
  print 'Hi, I am thread %s..lalala' % num
  time.sleep(1)
for i in range(20):
  t = threading.Thread(target=run, args=(i,))  #多线程使用方法,target为需要执行多线程的函数,args为函数中的参数,注意这里的参数写成(i,),即如果只能一个参数,也要加上一个","
  t.start()  #开始执行多线程

程序运行结果如下:

xpleaf@xpleaf-machine:/mnt/hgfs/Python/day6$ python thread4.py
Hi, I am thread 0..lalala
Hi, I am thread 1..lalala
Hi, I am thread 2..lalala
Hi, I am thread 3..lalala
Hi, I am thread 4..lalala
Hi, I am thread 5..lalala
Hi, I am thread 6..lalala
Hi, I am thread 7..lalala
Hi, I am thread 8..lalala
Hi, I am thread 9..lalala
Hi, I am thread 10..lalala
Hi, I am thread 11..lalala
Hi, I am thread 12..lalala
Hi, I am thread 13..lalala
Hi, I am thread 14..lalala
Hi, I am thread 15..lalala
Hi, I am thread 16..lalala
Hi, I am thread 17..lalala
Hi, I am thread 18..lalala
Hi, I am thread 19..lalala

直接看执行结果是看不出什么的,这里说一下这个程序的执行过程:0到19是同时打印输入的,在打印19后,程序sleep 1秒后才结束程序的运行。

上面这个程序有20个线程执行,每个线程都是:打印字符串+sleep(1)。我们实际看到的结果是0到19同时打印,然后才sleep 1秒,但是需要注意的是,并非是20个线程才执行一次sleep(1),而是在每个线程中都执行了一次sleep(1),即该程序实际上是执行了20次sleep(1),而我们实际看到的结果是程序运行时仅仅是暂停了1秒,那是因为这20次sleep(1)是并发执行的。

上面的程序可以这么去理解:20个线程相当于有20匹马,20匹马同时起跑(打印字符串),然后以同时停1秒(sleep(1)),最后同时到达终点(20个线程运行结束,即程序执行结束)。

为了更好的理解上面的程序,可以把上面的代码改为如下:

import threading
import time
def run(num):
  print 'Hi, I am thread %s..lalala' % num
  time.sleep(1)
for i in range(20):
  t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
  t.start()
  t.join()  #等上一个线程执行完后再执行下一个线程

执行结果如下:

xpleaf@xpleaf-machine:/mnt/hgfs/Python/day6$ python thread4.py
Hi, I am thread 0..lalala
Hi, I am thread 1..lalala
Hi, I am thread 2..lalala
Hi, I am thread 3..lalala
Hi, I am thread 4..lalala
Hi, I am thread 5..lalala
Hi, I am thread 6..lalala
Hi, I am thread 7..lalala
Hi, I am thread 8..lalala
Hi, I am thread 9..lalala
Hi, I am thread 10..lalala
Hi, I am thread 11..lalala
Hi, I am thread 12..lalala
Hi, I am thread 13..lalala
Hi, I am thread 14..lalala
Hi, I am thread 15..lalala
Hi, I am thread 16..lalala
Hi, I am thread 17..lalala
Hi, I am thread 18..lalala
Hi, I am thread 19..lalala

执行结果看上去跟前面是一样的,但执行过程却是这样的:每打印一次字符串,再暂停一秒。

通过这个程序,也就可以更好的理解Python的多线程并发执行了,当然,因为这是一个动态的过程,所以把程序执行一遍后会有更好的理解。

3.Python多线程使用方法2

程序代码如下:

import threading,time
class MyThread(threading.Thread):
  def __init__(self, num):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.num = num
  def run(self): #this name must be 'run'
    print 'I am thread %s' % self.num
    time.sleep(2)
for i in range(20):
  t = MyThread(i)
  t.start()

程序的执行结果与方法1是一样的,这里就不给出了,只是这里利用了面向对象编程的思想方法来设计程序代码。

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

Python 相关文章推荐
Python中__name__的使用实例
Apr 14 Python
Python基于select实现的socket服务器
Apr 13 Python
Python编程把二叉树打印成多行代码
Jan 04 Python
python SSH模块登录,远程机执行shell命令实例解析
Jan 12 Python
Python实现的用户登录系统功能示例
Feb 05 Python
python+opencv实现摄像头调用的方法
Jun 22 Python
django-filter和普通查询的例子
Aug 12 Python
python线程信号量semaphore使用解析
Nov 30 Python
python如何求数组连续最大和的示例代码
Feb 04 Python
Python爬虫小例子——爬取51job发布的工作职位
Jul 10 Python
Python Tricks 使用 pywinrm 远程控制 Windows 主机的方法
Jul 21 Python
Python3 如何开启自带http服务
May 18 Python
基于python的itchat库实现微信聊天机器人(推荐)
Oct 29 #Python
pygame实现非图片按钮效果
Oct 29 #Python
线程安全及Python中的GIL原理分析
Oct 29 #Python
pygame实现贪吃蛇游戏(下)
Oct 29 #Python
python TK库简单应用(实时显示子进程输出)
Oct 29 #Python
pygame实现贪吃蛇游戏(上)
Oct 29 #Python
利用Python小工具实现3秒钟将视频转换为音频
Oct 29 #Python
You might like
mysql 中InnoDB和MyISAM的区别分析小结
2008/04/15 PHP
ThinkPHP3.1新特性之对Ajax的支持更加完善
2014/06/19 PHP
PHP实现PDO的mysql数据库操作类
2014/12/12 PHP
smarty缓存用法分析
2014/12/16 PHP
php5.3/5.4/5.5/5.6/7常见新增特性汇总整理
2020/02/27 PHP
JavaScript DOM 学习第七章 表单的扩展
2010/02/19 Javascript
jquery全选/全不选/反选另一种实现方法(配合原生js)
2013/04/07 Javascript
网页运行时提示对象不支持abigimage属性或方法
2014/08/10 Javascript
浅谈jQuery中hide和fadeOut的区别 show和fadeIn的区别
2016/08/18 Javascript
JavaScript中push(),join() 函数 实例详解
2016/09/06 Javascript
JS封装的选项卡TAB切换效果示例
2016/09/20 Javascript
JS只能输入正整数的简单实例
2016/10/07 Javascript
js Canvas实现的日历时钟案例分享
2016/12/25 Javascript
纯html+css+javascript实现楼层跳跃式的页面布局(实例代码)
2017/10/25 Javascript
angularJs复选框checkbox选中进行ng-show显示隐藏的方法
2018/10/08 Javascript
[03:22]DOTA2超级联赛专访单车:找到属于自己的英雄
2013/06/08 DOTA
[01:30]我们共输赢 完美世界城市挑战赛开启全新赛季
2019/04/19 DOTA
浅谈Python由__dict__和dir()引发的一些思考
2017/10/30 Python
python得到单词模式的示例
2018/10/15 Python
解决Python paramiko 模块远程执行ssh 命令 nohup 不生效的问题
2020/07/14 Python
如何使用PyCharm引入需要使用的包的方法
2020/09/22 Python
全网最详细的PyCharm+Anaconda的安装过程图解
2021/01/25 Python
HTML5中原生的右键菜单创建方法
2016/06/28 HTML / CSS
Html5基于canvas实现电子签名并生成PDF文档
2020/12/07 HTML / CSS
英国赛车、汽车改装和摩托车零件购物网站:Demon Tweeks
2018/10/29 全球购物
法国女性内衣购物网站:Glamuse
2019/05/13 全球购物
大学生创业计划书的格式要求
2013/12/29 职场文书
计算机毕业生求职信
2014/06/10 职场文书
法语专业求职信
2014/07/20 职场文书
年度考核表个人总结
2015/03/06 职场文书
销售区域经理岗位职责
2015/04/10 职场文书
青年志愿者服务活动总结
2015/05/06 职场文书
工作感言一句话
2015/08/01 职场文书
公司行政管理制度范本
2015/08/05 职场文书
详解Python 3.10 中的新功能和变化
2021/04/28 Python
解决spring.thymeleaf.cache=false不起作用的问题
2022/06/10 Java/Android