Python多线程threading和multiprocessing模块 Python多线程threading和multiprocessing模块实例解析

本文研究的主要是Python多线程threading和multiprocessing模块的相关内容，具体介绍如下。

线程是一个进程的实体，是由表示程序运行状态的寄存器（如程序计数器、栈指针）以及堆栈组成，它是比进程更小的单位。
线程是程序中的一个执行流。一个执行流是由CPU运行程序代码并操作程序的数据所形成的。因此，线程被认为是以CPU为主体的行为。

线程不包含进程地址空间中的代码和数据，线程是计算过程在某一时刻的状态。所以，系统在产生一个线程或各个线程之间切换时，负担要比进程小得多。

线程是一个用户级的实体，线程结构驻留在用户空间中，能够被普通的用户级函数直接访问。

一个线程本身不是程序，它必须运行于一个程序（进程）之中。因此，线程可以定义为一个程序中的单个执行流。

多线程是指一个程序中包含多个执行流，多线程是实现并发的一种有效手段。一个进程在其执行过程中，可以产生多个线程，形成多个执行流。每个执行流即每个线程也有它自身的产生、存在和消亡的过程。

多线程程序设计的含义就是可以将程序任务分成几个并行的子任务。

线程的状态图：

Python中常使用的线程模块

• thread（低版本使用的），threading
• Queue
• multiprocessing

threading

thread模块是Python低版本中使用的，高版本中被threading代替了。threading模块提供了更方便的API来操作线程。

threading.Thread

Thread是threading模块中最重要的类之一，可以使用它来创建线程。创建新的线程有两种方法：

• 方法一：直接创建threading.Thread类的对象，初始化时将可调用对象作为参数传入。
• 方法二：通过继承Thread类，重写它的run方法。
  

Thread类的构造方法：

__init__(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=None, verbose=None)

参数说明：

group：线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None。
target：要执行的方法；
name：线程名；
args/kwargs：要传入方法的参数。

Thread类拥有的实例方法：

isAlive()：返回线程是否在运行。正在运行指的是启动后，终止前。

getName(name)/setName(name)：获取/设置线程名。

isDaemon(bool)/setDaemon(bool)：获取/设置是否为守护线程。初始值从创建该线程的线程继承而来，当没有非守护线程仍在运行时，程序将终止。

start()：启动线程。

join([timeout])：阻塞当前上下文环境的线程，直到调用此方法的线程终止或到达指定的等待时间timeout（可选参数）。即当前的线程要等调用join()这个方法的线程执行完，或者是达到规定的时间。

直接创建threading.Thread类的对象

实例：

from threading import Thread
import time
def run(a = None, b = None) :
 print a, b 
 time.sleep(1)

t = Thread(target = run, args = ("this is a", "thread"))
#此时线程是新建状态

print t.getName()#获得线程对象名称
print t.isAlive()#判断线程是否还活着。
t.start()#启动线程
t.join()#等待其他线程运行结束

执行结果：

Thread-1
False
this is a thread

注意：

t = Thread(target = run, args = ("this is a", "thread"))

这句只是创建了一个线程，并未执行这个线程，此时线程处于新建状态。

t.start()#启动线程

启动线程，此时线程扔为运行，只是处于准备状态。

自定义函数run()，使我们自己根据我们需求自己定义的，函数名可以随便取，run函数的参数来源于后面的args元组。

通过继承Thread类

实例：

from threading import Thread
import time

class MyThread(Thread) :
 def __init__(self, a) :
  super(MyThread, self).__init__()
  #调用父类的构造方法
  self.a = a

 def run(self) :
  print "sleep :", self.a
  time.sleep(self.a)

t1 = MyThread(2)
t2 = MyThread(4)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

执行结果：

由于创建了两个并发执行的线程t1和t2，并发线程的执行时间不定，谁先执行完的时间也不定，所以执行后打印的结果顺序也是不定的。每一次执行都有可能出现不同的结果。

注意：

继承Thread类的新类MyThread构造函数中必须要调用父类的构造方法，这样才能产生父类的构造函数中的参数，才能产生线程所需要的参数。新的类中如果需要别的参数，直接在其构造方法中加即可。

同时，新类中，在重写父类的run方法时，它默认是不带参数的，如果需要给它提供参数，需要在类的构造函数中指定，因为在线程执行的过程中，run方法时线程自己去调用的，不用我们手动调用，所以没法直接给传递参数，只能在构造方法中设定好参数，然后再run方法中调用。

针对join()函数用法的实例：

# encoding: UTF-8
import threading
import time

def context(tJoin):
  print 'in threadContext.'
  tJoin.start()
  # 将阻塞tContext直到threadJoin终止。
  tJoin.join()
  # tJoin终止后继续执行。
  print 'out threadContext.'

def join():
  print 'in threadJoin.'
  time.sleep(1)
  print 'out threadJoin.'

tJoin = threading.Thread(target=join)
tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,))
tContext.start()

执行结果：

in threadContext.
in threadJoin.
out threadJoin.
out threadContext.

解析：

主程序中这句tJoin = threading.Thread(target=join)执行后，只是创建了一个线程对象tJoin，但并未启动该线程。

tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,))
tContext.start()

上面这两句执行后，创建了另一个线程对象tContext并启动该线程（打印in threadContext.），同时将tJoin线程对象作为参数传给context函数，在context函数中，启动了tJoin这个线程，同时该线程又调用了join()函数（tJoin.join()），那tContext线程将等待tJoin这线程执行完成后，才能继续tContext线程后面的，所以先执行join()函数，打印输出下面两句：

in threadJoin.
out threadJoin.

tJoin线程执行结束后，继续执行tContext线程，于是打印输出了out threadContext.，于是就看到我们上面看到的输出结果，并且无论执行多少次，结果都是这个顺序。但如果将context()函数中tJoin.join()这句注释掉，再执行该程序，打印输出的结果顺序就不定了，因为此时这两线程就是并发执行的。

multiprocessing.dummy

Python中线程multiprocessing模块与进程使用的同一模块。使用方法也基本相同，唯一不同的是，from multiprocessing import Pool这样导入的Pool表示的是进程池；
from multiprocessing.dummy import Pool这样导入的Pool表示的是线程池。这样就可以实现线程里面的并发了。

线程池实例：

import time
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
#给线程池取一个别名ThreadPool
def run(fn):
 time.sleep(2)
 print fn

if __name__ == '__main__':
 testFL = [1,2,3,4,5]
 pool = ThreadPool(10)#创建10个容量的线程池并发执行
 pool.map(run, testFL)
 pool.close()
 pool.join()

执行结果：

这里的pool.map()函数，跟进程池的map函数用法一样，也跟内建的map函数一样。

总结

以上就是本文关于Python多线程threading和multiprocessing模块实例解析的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！