用生动的案例一步步带你学会python多线程模块

人人都能学会的 Python 多线程指南 大家好,我是早起。 在 Python 中,多线程最常见的一个场景就是爬虫,例如这样一个需求,有多个结构一样的页面需要爬取,例如下方的URL(豆瓣阿凡达影评,以10个为例) url_list=[ 'https://movie.douban.com/subject/1652587/reviews?sort=time&start=0', 'https://movie.douban.com/subject/1652587/reviews?sort=time&st... 阅读详情
鱼和熊掌不可兼得

鱼,我所欲也,熊掌,亦我所欲也,二者不可得兼,舍鱼而取熊掌者也。

从6月开始写公众号,连着四个月一直尽量保证一周五更,结果整天熬夜搞的身体素质骤降。十一休假决定暂时将公众号放放,好好休息休息恢复运动。然后…连着几天夜跑,本已渐入佳境,可晚上灯光不好跑步把脚崴了,只能开始躺在床上胡吃海塞的颓废生活。
节后项目上一些事情比较忙,同事说的好,本应处在被酒色掏空身体的年纪,却硬生生让加班毁了生活,下班后只想把自己仍在床上刷刷抖音早些睡觉。真希望多复制出几个自己,一个去锻炼一个刷抖音再来一个认真学习,可鱼和熊掌不可兼得,一个人怎么可能同时做几件事呢?

鱼和熊掌如何兼得

鱼,我所欲也,熊掌,亦我所欲也,二者我就要兼得,怎么办?我办不到,但是编程可以办到。就好比你没有女朋友,但你可以通过代码new一个出来啊!
今天就来了大家详细说说Python的多线程模块**Threading**。
刚才说到,如果我可以一分为三,那是不一个人可以去跑步,一个人可以躺在床上刷抖音,还有一个人在这里学习、写文章。让我们先来看一个代码示例:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @WeChat   : King_Uranus
# @公众号    : 清风Python
# @GitHub   : https://github.com/BreezePython
# @Date     : 2019/10/21 21:38
# @Software : PyCharm
# @version  :Python 3.7.3
# @File     : 01.引子.py

import threading
import random
import time

def exercising():
    for i in range(4):
        time.sleep(2)
        print("{}开始跑步了,我跑了{}公里".format(threading.current_thread().name, i))

def entertaining():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("{}躺在床上,他又刷到一个好看的妹子".format(threading.current_thread().name))

def learning():
    print("{}开始学习了".format(threading.current_thread().name))
    time.sleep(10)
    print("{}学习结束了了".format(threading.current_thread().name))

def run():
    # 这些都是我的分身
    boys = ['怪蜀黍', '小逗比', '透明人']
    things = [exercising, entertaining, learning]
    random.shuffle(boys)
    for num, boy in enumerate(boys):
        t = threading.Thread(target=things[num], name=boy)
        t.start()
        time.sleep(0.1)

run()

现在我人格分裂成了***怪蜀黍,小逗比,透明人***,为了众生平等,随机让三个我去完成锻炼、刷抖音、学习的工作,如果未使用多线程,那么我们执行顺序执行,先锻炼再刷抖音最后学习。
但现在我有三个人,应该是同步进行的,来看看代码的执行效果:
初窥多线程
我们看到,通过多线程使用,程序实现了三人各玩各的。但这段代码是什么意思呢?且听下段解说…
(ps:学习一件事物,最好是带着问题去学习,一上来就甩一堆知识,反而不容易进入学习状态。)

Theading介绍

threading模块在较低级别thread模块之上构建更高级别的线程接口。我们通过区分类与方法来介绍它
内容借鉴:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/threading.html

threading.Thread

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
调用这个构造函数时,必需带有关键字参数。参数如下:
group 应该为 None;为了日后扩展 ThreadGroup 类实现而保留。
target 是用于 run() 方法调用的可调用对象。默认是 None,表示不需要调用任何方法。
name 是线程名称。默认情况下,由 “Thread-N” 格式构成一个唯一的名称,其中 N 是小的十进制数。
args 是用于调用目标函数的参数元组。默认是 ()。
kwargs 是用于调用目标函数的关键字参数字典。默认是 {}。
如果 daemon 不是 None,线程将被显式的设置为 守护模式,不管该线程是否是守护模式。如果是 None (默认值),线程将继承当前线程的守护模式属性。
相关方法:
th.start():启动指定线程
th.join():等待所有进程

threading.Semaphore

class threading.Semaphore(value=1)
该类实现信号量对象。信号量对象管理一个原子性的计数器,代表 release() 方法的调用次数减去 acquire() 的调用次数再加上一个初始值。
semaphore.acquire()
semaphore.release()

threading.Lock

class threading.Lock()
实现原始锁对象的类。一旦一个线程获得一个锁,会阻塞随后尝试获得锁的线程,直到它被释放;任何线程都可以释放它。
lock.acquire(blocking=True, timeout=-1):锁定线程
lock.release():解锁线程
可以阻塞或非阻塞地获得锁。
当调用时参数 blocking 设置为 True (缺省值),阻塞直到锁被释放,然后将锁锁定并返回 True 。
在参数 blocking 被设置为 False 的情况下调用,将不会发生阻塞。如果调用时 blocking 设为 True 会阻塞,并立即返回 False ;否则,将锁锁定并返回 True。
当浮点型 timeout 参数被设置为正值调用时,只要无法获得锁,将最多阻塞 timeout 设定的秒数。timeout 参数被设置为 -1 时将无限等待。当 blocking 为 false 时,timeout 指定的值将被忽略。
如果成功获得锁,则返回 True,否则返回 False (例如发生 超时 的时候)。

threading.Condition

class threading.Condition(lock=None)
线程间的相互等待和通知,等待是锁定线程,知道接受到通知
cond.notify():默认唤醒一个等待这个条件的线程
notify_all(): 唤醒所有正在等待这个条件的线程
cond.wait():设置等待

threading.Event

class threading.Event
实现事件对象的类。事件对象管理一个内部标志,调用 set() 方法可将其设置为true。调用 clear() 方法可将其设置为false。调用 wait() 方法将进入阻塞直到标志为true。这个标志初始时为false。
event.wait()阻塞线程直到内部变量为true。如果调用时内部标志为true,将立即返回。否则将阻塞线程,直到调用 set() 方法将标志设置为true或者发生可选的超时。
event.set():将内置标志Flag设置为True
event.clear():将内置标志Flag设置为False
event.is_set():判断set()是否被设置

threading.active_count

func threading.active_count()
返回当前存活的线程对象的数量,统计threading.enumerate()的长度

threading.enumerate

func threading.enumerate()
返回当前存在的所有线程对象的列表

threading.current_thread

func threading.current_thread()
返回当前线程对象
td.name:返回线程对象名称

threading.main_thread

func threading.main_thread()
返回主线程对象

threading使用案例

threading 的模块介绍网上有很多,但是很多时候,我们对于它的使用,却一脸懵逼,这里为大家介绍一些threading模块在使用时的例子。

关于守护进程 daemon

很多人对于守护进程这个名字不太理解,那么简单的一句话说明就是:
注解:守护线程在程序关闭时会突然关闭。
举个栗子,我们在程序安装的过程中,可能会等待很长时间,这个时候程序没有任何的反馈,用户等的很捉急!如果我们隔一段时间给用户打印一下,程序正在执行,是否会在交互上有更好的效果呢?
来看一个例子:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @WeChat   : King_Uranus
# @公众号    : 清风Python
# @GitHub   : https://github.com/BreezePython
# @Date     : 2019/10/21 21:24
# @Software : PyCharm
# @version  :Python 3.7.3
# @File     : 02.damon.py

import threading
import time
from atexit import register

def install():
    print('启动漫长的程序安装...')
    time.sleep(5)
    print('程序安装完成.')

def until():
    while True:
        time.sleep(1)
        print("the python project is running ...")

@register
def _atexit():
    print('All Done.')

main = threading.Thread(target=install)
main.start()
time.sleep(0.1)
note = threading.Thread(target=until, daemon=True)
note.start()

守护线程
在这里我们顺带介绍一个模块–> atexit,名如其功能,atexit存在一个register的装饰器,当程序退出时执行该函数。
再来看看程序,代码中until函数本来是一个无线循环的打印,但当我们将它设置为守护线程时,当程序主体install执行完成时,守护线程自动退出,最终执行atexit的先关内容。
其中daemon=True 与 t.setDaemon(True) 效果相同

join的阻塞

如果为线程实例添加t.setDaemon(True)守护进程之后,则主线程执行完成后,会立即退出,而不关注子进程是否执行ok!
那么join恰恰相反,当join出现是,会阻塞主进程,直到join的进程执行完,才能开始后续进程。
来看一个例子,a b c三人合租,a买了一台电视,但其他人想看电视的条件是a学习完了才能看,那么就有了以下代码:

import threading
import time
from atexit import register

def study(name, hours):
    print("{}今晚学习{}小时".format(name, hours))
    time.sleep(hours)
    print("{}学完了...".format(name))

def watch_tv():
    print("终于能打开电视了...")
    time.sleep(2)

@register
def _atexit():
    print('看完睡觉,关灯...')

print('c今天不学习...')
print('电视是a买的,a没学完习,你们都不能看')
a = threading.Thread(target=study, args=('a', 5,))
a.start()

b = threading.Thread(target=study, args=('b', 3))
b.start()
# 关注此处join点
a.join()

c = threading.Thread(target=watch_tv)
c.start()
print('啤酒炸鸡走起来!')

join的线程阻塞

关注代码中注释下方的a.join,虽然b学习完了,但是由于a的阻塞,导致只有当a程序结束后,才能继续进行后续内容。

event事件

event上面介绍过,它用于创建一个事件,同时涉及到的方法有:set clear is_set
让我们来看一个赛车比赛的场景,代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @WeChat   : King_Uranus
# @公众号    : 清风Python
# @GitHub   : https://github.com/BreezePython
# @Date     : 2019/10/21 23:53
# @Software : PyCharm
# @version  :Python 3.7.3
# @File     : 04.event.py

import threading
import time

def do(event, name):
    print('{}号车主就位'.format(name))
    event.wait()  # 所有线程执行都这里都在等待

event_obj = threading.Event()
for i in range(1, 5):
    t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj, i))
    t.start()
    time.sleep(0.1)

print("倒计时")
for i in range(3, 0, -1):
    print(i)
    time.sleep(1)

event_obj.set()
print('出发')

event时间管理

我们启用多线程让四辆赛车同时就位等待,然后开始倒计时,最终设置set()将时间设置为True取消等待,最终赛车一起出发!

condition条件

刚才说到的event用于统一创建时间,那么condition则更实用与两者交互,相信大家也看过一个它的经典例子躲猫猫:

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @WeChat   : King_Uranus
# @公众号    : 清风Python
# @GitHub   : https://github.com/BreezePython
# @Date     : 2019/10/22 0:41
# @Software : PyCharm
# @version  :Python 3.7.3
# @File     : 05.condition.py

import threading
import time

def seeker(cond, name):
    time.sleep(2)
    cond.acquire()
    print('%s :我已经把眼睛蒙上了!' % name)
    cond.notify()
    cond.wait()
    for i in range(2):
        print('%s is finding!!!' % name)
        time.sleep(1)
    cond.notify()
    cond.release()
    print('%s :哈哈,我赢了!' % name)

def hider(cond, name):
    cond.acquire()
    cond.wait()
    for i in range(2):
        print('%s is hiding!!!' % name)
        time.sleep(1)
    print('%s :我已经藏好了,你快来找我吧!' % name)
    cond.notify()
    cond.wait()
    cond.release()
    print('%s :被你找到了,唉~^~!' % name)

cond = threading.Condition()
seeker = threading.Thread(target=seeker, args=(cond, 'seeker'))
hider = threading.Thread(target=hider, args=(cond, 'hider'))
seeker.start()
hider.start()

condition的使用

我们通过唤醒与等待(notify wait)完成了对多线程间的交互。

with的使用

最后提一句关于with的使用
带有 acquire() 和 release() 方法的对象,可以被用作 with 语句的上下文管理器。当进入语句块时 acquire() 方法会被调用,退出语句块时 release() 会被调用。因此,以下片段:

with some_lock:
    # do something...
相当于:
some_lock.acquire()
try:
    # do something...
finally:
    some_lock.release()
The End

OK,今天的内容就到这里,如果觉得内容对你有所帮助,欢迎点击文章右下角的“在看”。
当然如果你是Pythoner,欢迎访问我的github下载:https://github.com/BreezePython
其中包含了所有往期公众号的代码汇总与一些小项目集合。
期待你关注我的公众号 清风Python,如果觉得不错,希望能动动手指转发给你身边的朋友们。
希望每周一至五清晨的7点10分,都能让清风Python的知识文章叫醒大家!谢谢……
清风Python

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