Python线程编程之Thread详解

一、线程编程(Thread)

1、线程基本概念

1.1、什么事线程

  • 线程被称为轻量级的进程
  • 线程也可以使用计算机多核资源,是多任务编程方式
  • 线程是系统分配内核的最小单元
  • 线程可以理解为进程的分支任务

1.2、线程特征

  • 一个进程中可以包含多个线程
  • 线程也是一个运行行为,消耗计算机资源
  • 一个线程中的所有线程共享这个进程的资源
  • 多个线程之间的运行互不影响各自运行
  • 线程的创建和销毁消耗资源远小于进程
  • 各个线程也有自己的ID等特征

二、threading模块创建线程

1、创建线程对象

from threading import Thread
t = Thread()
功能: 创建线程对象
参数: target 绑定线程函数
	args 元组 给线程函数位置传参
	kwargs 字典 给线程函数键值传参

2、 启动线程

t.start()

3、 回收线程

t.join([timeout])

4、代码演示

"""
thread1.py 线程基础使用
步骤:
1. 封装线程函数
2.创建线程对象
3.启动线程
4.回收线程
"""
import os
from threading import Thread
from time import sleep
a = 1
# 线程函数
def music():
    for i in range(3):
        sleep(2)
        print("播放:黄河大合唱 %s" % os.getpid())
    global  a
    print("a,",a)
    a = 1000
# 创建线程对象
t = Thread(target=music)
# 启动线程
t.start()
for i in range(3):
    sleep(1)
    print("播放:beauty love %s" % os.getpid())
# 回收线程
t.join()
print("程序结束")
print("a,", a)

5、线程对象属性

1.t.name 线程名称

2.t.setName() 设置线程名称

3.t.getName()获取线程名称

4.t.is_alive() 查看线程是否在生命周期

5.t.daemon 设置主线程和分支线程退出分支线程也退出.要在start前设置 通常不和join 一起使用

6.代码演示

"""
thread3.py
线程属性演示
"""
from threading import Thread
from time import sleep

def fun():
    sleep(3)
    print("线程属性测试")

t = Thread(target=fun, name="ceshi")
# 主线程退出分支线程也退出 必须在start前使用 与join 没有意义
t.setDaemon(True)
t.start()
print(t.getName())
t.setName("Tedu")
print("is alive:", t.is_alive())
print("daemon", t.daemon)

6、自定义线程类

1.创建步骤

1.继承Thread类

2.重写 __init__方法添加自己的属性 使用super加载父类属性

3.重写run方法

2.使用方法

1.实例化对象

2.调佣start自动执行run方法

3.调佣join回收线程

代码演示

"""
自定义线程类例子
"""
from threading import Thread

# 自定义线程类
class ThreadClass(Thread):
    # 重写父类 init
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        self.attr = args[0]
        # 加载父类init
        super().__init__()
    # 假设需要很多步骤完成功能
    def f1(self):
        print("1")
    def f2(self):
        print(2)
    # 重写run 逻辑调佣
    def run(self):
        self.f1()
        self.f2()

t = ThreadClass()
t.start()
t.join()

7、一个很重要的练习 我很多不懂

from threading import Thread
from time import sleep, ctime

class MyThread(Thread):
    def __init__(self, group=None, target=None, name=None,
                 args=(), kwargs=None, *, daemon=None):
        super().__init__()
        self.fun = target
        self.args = args
        self.kwargs = kwargs
    def run(self):
        self.fun(*self.args, **self.kwargs)

def player(sec, song):
    for i in range(3):
        print("Playing %s : %s" % (song, ctime()))
        sleep(sec)

t = MyThread(target=player, args=(3,), kwargs={"song": "量量"})
t.start()
t.join()

8、线程间通信

1.通信方法

1.线程间使用全局遍历进行通信

2.共享资源争夺

1.共享资源:多个进程或者线程都可以操作的资源称为共享资源,对共享资源的操作代码段称为临界区

2.影响:对公共资源的无序操作可能会带来数据的混乱,或者操作错误.此时往往需要同步互斥机制协调操作顺序

3.同步互斥机制

1.同步:同步是一种协作关系,为完成操作,多进程或者线程形成一种协调,按照必要的步骤有序执行操作

​[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CDK1Js97-1639582357964)(C:UsersAdministratorAppDataRoamingTypora	ypora-user-imagesimage-20211215223825231.png)]

​ 2.互斥:互斥是一种制约关系,当一个进程或者线程占有资源时,会进行加锁处理,此时其它进程线程就无法操作该资源,直到解锁后才能操作

## 9.线程同步互斥方法

1. 线程Event 代码演示

from threading import Event
# 创建线程event对象
e = Event()
# 阻塞等待e被set
e.wait([timeout]) 
# 设置e, 使wait结束阻塞
e.set() 
# 使e回到未被设置状态
e.clear() 
# 查看当前e是否被设置
e.is_set() 
"""
event 线程互斥方法演示
"""
from threading import Event, Thread
s = None  # 用于通信
e = Event()
def yzr():
    print("杨子荣前来拜山头")
    global s
    s = "天王盖地虎"
    e.set() #操作完共享资源 e设置

t = Thread(target=yzr)
t.start()
print("说对口令就是自己人")
e.wait() #阻塞等待 e.set()
if s == "天王盖地虎":
    print("宝塔镇河妖")
    print("确认过眼神,你是对的人")
    e.clear()
else:
    print("打死他...")
t.join()
print("程序结束")

2. 线程锁 Lock代码演示

from threading import Lock
lock = Lock()创建锁对象
lock.acquire() 上锁 如果lock已经上锁再调用会阻塞
lock.release() 解锁
with lock: 上锁
....
....
with 代码块解锁自动解锁
"""
thread_lock
线程锁演示
"""
from threading import Thread, Lock
a = b = 0
lock = Lock()

def value():
    while True:
        # 上锁
        lock.acquire()
        print("a=%d,b=%d" % (a, b)) if a != b else print("a不等于b")
        # 解锁
        lock.release()

t = Thread(target=value)
t.start()
while True:
    # with 开始上锁
    with lock:
        a += 1
        b += 1
    # with 解锁 自动解锁
t.join()
print("程序结束")

10、死锁及其处理

1.定义

死锁是指两个或者两个以上的线程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,他们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁.

2.图解

3. 死锁产生条件

死锁发生的必要条件

  • 互斥条件:指线程对所分配到的资源进行排它性使用,即在一段时间内某资源只由一个进程占用。如果此时还有其它进程请求资源,则请求者只能等待,直至占有资源的进程用毕释放。
  • 请求和保持条件:指线程已经保持至少一个资源,但又提出了新的资源请求,而该资源已被其它进程占有,此时请求线程阻塞,但又对自己已获得的其它资源保持不放。
  • 不剥夺条件:指线程已获得的资源,在未使用完之前,不能被剥夺,只能在使用完时由自己释放,通常CPU内存资源是可以被系统强行调配剥夺的。
  • 环路等待条件:指在发生死锁时,必然存在一个线程——资源的环形链,即进程集合{T0,T1,T2,···,Tn}中的T0正在等待一个T1占用的资源;T1正在等待T2占用的资源,……,Tn正在等待已被T0占用的资源。
  • 死锁的产生原因

简单来说造成死锁的原因可以概括成三句话:

  • 当前线程拥有其他线程需要的资源
  • 当前线程等待其他线程已拥有的资源
  • 都不放弃自己拥有的资源

如何避免死锁

死锁是我们非常不愿意看到的一种现象,我们要尽可能避免死锁的情况发生。通过设置某些限制条件,去破坏产生死锁的四个必要条件中的一个或者几个,来预防发生死锁。预防死锁是一种较易实现的方法。但是由于所施加的限制条件往往太严格,可能会导致系统资源利用率。

4.死锁代码演示

from time import sleep
from threading import Thread, Lock

# 交易类
class Account:
    def __init__(self, _id, balance, lock):
        # 用户
        self._id = _id
        # 存款
        self.balance = balance
        # 锁
        self.lock = lock
    # 取钱
    def withdraw(self, amount):
        self.balance -= amount
    # 存钱
    def deposit(self, amount):
        self.balance += amount
    # 余额
    def get_balance(self):
        return self.balance

Tom = Account("Tom", 5000, Lock())
Alex = Account("Alex", 8000, Lock())

def transfer(from_, to, amount):
    # 锁住自己账户
    if from_.lock.acquire():
        # 账户减少
        from_.withdraw(amount)
        sleep(0.5)
        if to.lock.acquire():
            to.deposit(amount)
            to.lock.release()
        from_.lock.release()
    print("转账完成 %s给%s转账%d" % (from_._id, to._id, amount))

# transfer(Tom, Alex, 1000)
t1 = Thread(target=transfer, args=(Tom, Alex, 2000))
t2 = Thread(target=transfer, args=(Alex, Tom, 3500))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("程序结束")

python线程GIL

1.python线程的GIL问题 (全局解释器锁)

什么是GIL :由于python解释器设计中加入了解释器锁,导致python解释器同一时刻只能解释执行一个线程,大大降低了线程的执行效率。

导致后果: 因为遇到阻塞时线程会主动让出解释器,去解释其他线程。所以python多线程在执行多阻塞高延迟IO时可以提升程序效率,其他情况并不能对效率有所提升。

GIL问题建议

  • 尽量使用进程完成无阻塞的并发行为
  • 不使用c作为解释器 (Java C#)

总结:

在无阻塞状态下,多线程程序和单线程程序执行效率几乎差不多,甚至还不如单线程效率。但是多进程运行相同内容却可以有明显的效率提升。

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