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Python語(yǔ)法學(xué)習(xí)之線程的創(chuàng)建與常用方法詳解_python

作者:渴望力量的哈士奇 ? 更新時(shí)間: 2022-06-12 編程語(yǔ)言

線程的創(chuàng)建與使用

在Python中有很多的多線程模塊,其中?threading 模塊就是比較常用的。下面就來看一下如何利用?threading 創(chuàng)建線程以及它的常用方法。

線程的創(chuàng)建 -threading

函數(shù)名 介紹 舉例
Thread 創(chuàng)建線程 Thread(target, args)

Thread 的動(dòng)能介紹:通過調(diào)用 threading 模塊的 Thread 類來實(shí)例化一個(gè)線程對(duì)象;它有兩個(gè)參數(shù): target 與 args (與創(chuàng)建進(jìn)程時(shí),參數(shù)相同)。target 為創(chuàng)建線程時(shí)要執(zhí)行的函數(shù),而 args 為是要執(zhí)行這個(gè)函數(shù)時(shí)需要傳入的參數(shù)。

線程對(duì)象的常用方法

接下里看一下線程對(duì)象中都有哪些常用的方法:

函數(shù)名 介紹 用法
start 啟動(dòng)線程 start()
join 阻塞線程直到線程執(zhí)行結(jié)束 join(timeout=None)
getName 獲取線程的名字 getName()
setName 設(shè)置線程的名字 setName(name)
is_alive 判斷線程是否存活 is_alive()
setDaemon 守護(hù)線程 setDaemon(True)
  • start 函數(shù):?jiǎn)?dòng)一個(gè)線程;沒有任何返回值和參數(shù)。
  • join 函數(shù):和進(jìn)程中的 join 函數(shù)一樣;阻塞當(dāng)前的程序,主線程的任務(wù)需要等待當(dāng)前子線程的任務(wù)結(jié)束后才可以繼續(xù)執(zhí)行;參數(shù)為
  • timeout:代表阻塞的超時(shí)時(shí)間。
  • getName 函數(shù):獲取當(dāng)前線程的名字。
  • setName 函數(shù):給當(dāng)前的線程設(shè)置名字;參數(shù)為 name:是一個(gè)字符串類型
  • is_alive 函數(shù):判斷當(dāng)前線程的狀態(tài)是否存貨
  • setDaemon 函數(shù):它是一個(gè)守護(hù)線程;如果腳本任務(wù)執(zhí)行完成之后,即便進(jìn)程池還沒有執(zhí)行完成業(yè)務(wù)也會(huì)被強(qiáng)行終止。子線程也是如此,如果希望主進(jìn)程或者是主線程先執(zhí)行完自己的業(yè)務(wù)之后,依然允許子線程繼續(xù)工作而不是強(qiáng)行關(guān)閉它們,只需要設(shè)置 setDaemon() 為 True 就可以了。

PS:通過上面的介紹,會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)線程對(duì)象里面的函數(shù)幾乎和進(jìn)程對(duì)象中的函數(shù)非常相似,它們的使用方法和使用場(chǎng)景幾乎是相同的。

線程演示案例

單線程初始案例

演示 多線程之前 先看一下下面這個(gè)案例,運(yùn)行結(jié)束后看看共計(jì)耗時(shí)多久

1、定義一個(gè)列表,里面寫一些內(nèi)容。

2、再定義一個(gè)新列表,將上一個(gè)列表的內(nèi)容隨機(jī)寫入到新列表中;并且刪除上一個(gè)列表中隨機(jī)獲取到的內(nèi)容。

3、這里需要使用到 r andom 內(nèi)置模塊

代碼示例如下:

# coding:utf-8


import time
import random


old_lists = ['羅馬假日', '怦然心動(dòng)', '時(shí)空戀旅人', '天使愛美麗', '天使之城', '倒霉愛神', '愛樂之城']

new_lists = []


def work():
    if len(old_lists) == 0:     # 判斷 old_list 的長(zhǎng)度,如果為0 ,則表示 該列表的內(nèi)容已經(jīng)被刪光了
        return '\'old_list\' 列表內(nèi)容已經(jīng)全部刪除'
    old_choice_data = random.choice(old_lists)      # random 模塊的 choice函數(shù)可以隨機(jī)獲取傳入的 old_list 的元素
    old_lists.remove(old_choice_data)               # 當(dāng)獲取到這個(gè)隨機(jī)元素之后,將該元素從 old_lists 中刪除
    new_choice_data = '%s_new' % old_choice_data    # 將隨機(jī)獲取到的隨機(jī)元素通過格式化方式重新賦值,區(qū)別于之前的元素
    new_lists.append(new_choice_data)               # 將格式化的新的隨機(jī)元素添加至 new_lists 列表

    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    strat_time = time.time()

    for i in range(len(old_lists)):
        work()

    if len(old_lists) ==0:
        print('\'old_lists\' 當(dāng)前為:{}'.format(None))
    else:
        print(('\'old_lists\' 當(dāng)前為:{}'.format(old_lists)))

    if not len(new_lists) == 0:
        print(('\'new_lists\' 當(dāng)前為:{}'.format(new_lists)))
    else:
        print('\'new_lists\' 當(dāng)前為:{}'.format(None))

    end_time = time.time()
    print('運(yùn)行結(jié)束,累計(jì)耗時(shí):{} 秒'.format(end_time - strat_time))

運(yùn)行結(jié)果如下:

從運(yùn)行輸出結(jié)果我們可以看到整個(gè)腳本運(yùn)行共計(jì)耗時(shí)7秒,而且 new_lists 列表內(nèi)的元素都經(jīng)過格式化處理后加上了 _new ;不僅如此, 因?yàn)?random模塊的choice函數(shù) 原因,new_lists 的內(nèi)容順序與 old_lists 也是不一樣;每次運(yùn)行順序都會(huì)不一樣,所以 old_lists 的順序是無(wú)法得到保障的。

多線程演示案例

代碼示例如下:

# coding:utf-8


import time
import random
import threading


old_lists = ['羅馬假日', '怦然心動(dòng)', '時(shí)空戀旅人', '天使愛美麗', '天使之城', '倒霉愛神', '愛樂之城']

new_lists = []


def work():
    if len(old_lists) == 0:     # 判斷 old_list 的長(zhǎng)度,如果為0 ,則表示 該列表的內(nèi)容已經(jīng)被刪光了
        return '\'old_list\' 列表內(nèi)容已經(jīng)全部刪除'
    old_choice_data = random.choice(old_lists)      # random 模塊的 choice函數(shù)可以隨機(jī)獲取傳入的 old_list 的元素
    old_lists.remove(old_choice_data)               # 當(dāng)獲取到這個(gè)隨機(jī)元素之后,將該元素從 old_lists 中刪除
    new_choice_data = '%s_new' % old_choice_data    # 將隨機(jī)獲取到的隨機(jī)元素通過格式化方式重新賦值,區(qū)別于之前的元素
    new_lists.append(new_choice_data)               # 將格式化的新的隨機(jī)元素添加至 new_lists 列表

    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    strat_time = time.time()

    print('\'old_lists\'初始長(zhǎng)度為:{}'.format(len(old_lists)))	# 獲取 old_lists 與 new_lists 最初始的長(zhǎng)度
    print('\'new_lists\'初始長(zhǎng)度為:{}'.format(len(new_lists)))
    thread_list = []        # 定義一個(gè)空的 thread_list 對(duì)象,用以下方添加每個(gè)線程

    for i in range(len(old_lists)):
        thread_work = threading.Thread(target=work)     # 定義一個(gè)線程實(shí)例化對(duì)象執(zhí)行 work 函數(shù),因?yàn)?work 函數(shù)沒有參數(shù)所以不用傳 args
        thread_list.append(thread_work)                 # 將 thread_work 添加進(jìn) thread_list
        thread_work.start()                             # 啟動(dòng)每一個(gè)線程

    for t in thread_list:   # 通過for循環(huán)將每一個(gè)線程進(jìn)行阻塞
        t.join()

    if len(old_lists) ==0:
        print('\'old_lists\' 當(dāng)前為:{}'.format(None), '當(dāng)前長(zhǎng)度為:{}'.format(len(old_lists)))
    else:
        print(('\'old_lists\' 當(dāng)前為:{}'.format(old_lists)))

    if not len(new_lists) == 0:
        print('\'new_lists\' 當(dāng)前長(zhǎng)度為:{}'.format(len(new_lists)))
        print('\'new_lists\' 當(dāng)前的值為:{}'.format(new_lists))
    else:
        print('\'new_lists\' 當(dāng)前為:{}'.format(None))

    end_time = time.time()
    print('運(yùn)行結(jié)束,累計(jì)耗時(shí):{} 秒'.format(end_time - strat_time))

運(yùn)行結(jié)果如下:

從運(yùn)行的結(jié)果來看,我們初始的單線程任務(wù)耗時(shí)為 7秒,在使用多線程之后,僅耗時(shí) 1秒就完成了,大大的提高了我們的運(yùn)行效率。

線程的問題

通過上面的練習(xí),我們發(fā)現(xiàn)進(jìn)程的使用方法幾乎與進(jìn)程是一模一樣的。它們都可以互不干擾的執(zhí)行程序,也可以使得主線程的程序不需要等待子線程的任務(wù)完成之后再去執(zhí)行。只不過剛剛的演示案例中我們使用了 join() 函數(shù)進(jìn)行了阻塞,這里可以吧 join() 去掉,看看執(zhí)行效果。

與進(jìn)程一樣,線程也存在著一定的問題。

線程執(zhí)行的函數(shù),也同樣是無(wú)法獲取返回值的。

當(dāng)多個(gè)線程同時(shí)修改文件一樣會(huì)造成被修改文件的數(shù)據(jù)錯(cuò)亂的錯(cuò)誤(因?yàn)槎际遣l(fā)去操作一個(gè)文件,特別是在處理交易場(chǎng)景的時(shí)候,需要尤為注意)。

原文鏈接:https://blog.csdn.net/weixin_42250835/article/details/124105655

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