Python用threading实现多线程详解
多线程
多线程是个提高程序运行效率的好办法，本来要顺序执行的程序现在可以并行执行，可想而知效率要提高很多。但是多线程也不是能提高所有程序的效率。程序的两个极端是‘CPU密集型'和‘I/O密集型'两种，多线程技术比较适用于后者，因为在串行结构中当你去读写磁盘或者网络通信的时候CPU是闲着的，毕竟网络比磁盘要慢几个数量级，磁盘比内存慢几个数量级，内存又比CPU慢几个数量级。多线程技术就可以同时执行，比如你的程序需要发送N个http数据包（10秒），还需要将文件从一个位置复制到另一个位置（20秒），然后还需要统计另一个文件中'hello,world'字符串的出现次数（4秒），现在一共是要用34秒。但是因为这些操作之间没有关联，所以可以写成多线程程序，几乎只需要20秒就完成了。这是针对I/O密集型的，如果是CPU密集型的就不行了。比如我的程序要计算1000的阶乘（10秒），还要计算100000的累加（5秒），那么即使程序是并行的，还是会要用15秒，甚至更多。因为当程序使用CPU的时候CPU是通过轮转来执行的，IO密集型的程序可以在IO的同时用CPU计算，但是这里的CPU密集型就只能先执行一会儿线程1再执行一会儿线程2。所以就需要15秒，甚至会更多，因为CPU在切换的时候需要耗时。解决CPU密集型程序的多线程问题就是CPU的事情了，比如Intel的超线程技术，可以在同一个核心上真正的并行两个线程，所以称之为‘双核四线程'或者‘四核八线程'，我们这里具体的先不谈，谈我也不知道。
Python骗人
说了这么多多线程的好处，但是其实Python不支持真正意义上的多线程编程。在Python中有一个叫做GIL的东西，中文是全局解释器，这东西控制了Python，让Python只能同时运行一个线程。相当于说真正意义上的多线程是由CPU来控制的，Python中的多线程由GIL控制。如果有一个CPU密集型程序，用C语言写的，运行在一个四核处理器上，采用多线程技术的话最多可以获得4倍的效率提升，但是如果用Python写的话并不会有提高，甚至会变慢，因为线程切换的问题。所以Python多线程相对更加适合写I/O密集型程序，再说了真正的对效率要求很高的CPU密集型程序都用C/C++去了。
第一个多线程
Python中多线程的库一般用thread和threading这两个，thread不推荐新手和一般人使用，threading模块就相当够用了。
有一个程序，如下。两个循环，分别休眠3秒和5秒，串行执行的话需要8秒。
#!/usr/bin/envpython #coding=utf-8 importtime defsleep_3(): time.sleep(3) defsleep_5(): time.sleep(5) if__name__=='__main__': start_time=time.time() print'startsleep3' sleep_3() print'startsleep5' sleep_5() end_time=time.time() printstr(end_time-start_time)+'s'
输出是这样的
startsleep3 startsleep5 8.00100016594s
然后我们对它进行修改，使其变成多线程程序，虽然改动没有几行。首先引入了threading的库，然后实例化一个threading.Thread对象，将一个函数传进构造方法就行了。然后调用Thread的start方法开始一个线程。join()方法可以等待该线程结束，就像我下面用的，如果我不加那两个等待线程结束的代码，那么就会直接执行输出时间的语句，这样一来统计的时间就不对了。
#!/usr/bin/envpython #coding=utf-8 importtime importthreading#引入threading defsleep_3(): time.sleep(3) defsleep_5(): time.sleep(5) if__name__=='__main__': start_time=time.time() print'startsleep3' thread_1=threading.Thread(target=sleep_3)#实例化一个线程对象，使线程执行这个函数 thread_1.start()#启动这个线程 print'startsleep5' thread_2=threading.Thread(target=sleep_5)#实例化一个线程对象，使线程执行这个函数 thread_2.start()#启动这个线程 thread_1.join()#等待thread_1结束 thread_2.join()#等待thread_2结束 end_time=time.time() printstr(end_time-start_time)+'s'
执行结果是这样的
startsleep3 startsleep5 5.00099992752s
daemon守护线程
在我们理解中守护线程应该是很重要的，类比于Linux中的守护进程。但是在threading.Thread中偏偏不是。
如果把一个线程设置为守护线程，就表示这个线程是不重要的，进程退出的时候不需要等待这个线程执行完成。---------《Python核心编程第三版》
在Thread对象中默认所有线程都是非守护线程，这里有两个例子说明区别。这段代码执行的时候就没指定my_thread的daemon属性，所以默认为非守护，所以进程等待他结束。最后就可以看到100个hello,world
#!/usr/bin/envpython #coding=utf-8 importthreading defhello_world(): foriinrange(100): print'hello,world' if__name__=='__main__': my_thread=threading.Thread(target=hello_world) my_thread.start()
这里设置了my_thread为守护线程，所以进程直接就退出了，并没有等待他的结束，所以我们看不到100个hello,world只有几个而已。甚至还会抛出一个异常告诉我们有线程没结束。
#!/usr/bin/envpython #coding=utf-8 importthreading defhello_world(): foriinrange(100): print'hello,world' if__name__=='__main__': my_thread=threading.Thread(target=hello_world) my_thread.daemon=True#设置了标志位True my_thread.start()
传个参数
之前的代码都是直接执行一段代码，没有过参数的传递，那么怎么传递参数呢？其实还是很简单的。threading.Thread(target=hello_world,args=('hello,','world'))就可以了。args后面跟的是一个元组，如果没有参数可以不写，如果有参数就直接在元组里按顺序添加就行了。
#!/usr/bin/envpython
#coding=utf-8
importthreading
defhello_world(str_1,str_2):
foriinrange(10):
printstr_1+str_2
if__name__=='__main__':
my_thread=threading.Thread(target=hello_world,args=('hello,','world'))#这里传递参数
my_thread.start()
再来个多线程
threading有三种创建Thread对象的方式，但是一般只会用到两种，一种是上面0X02说的传个函数进去，另一种就是这里说的继承threading.Thread。在这儿我们自己定义了两个类，类里重写了run()方法，也就是调用start()之后执行的代码，开启线程就和之前开启是一样的。之前的方式更面向过程，这个更面向对象。
#!/usr/bin/envpython #coding=utf-8 importthreading classMyThreadHello(threading.Thread): defrun(self): foriinrange(100): print'hello' classMyThreadWorld(threading.Thread): defrun(self): foriinrange(100): print'world' if__name__=='__main__': thread_hello=MyThreadHello() thread_world=MyThreadWorld() thread_hello.start() thread_world.start()
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流。