python笔记：线程

爱写bug的野原新之助

于 2025-01-02 14:32:49 发布

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文章标签：笔记 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ai14433223/article/details/144870525

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以下是自己学习后总结的知识点，如有错误请大家指出错误，我来修改。

线程基础知识

1、线程是CPU能够进行运算调度的最小单位。

2、进程是计算机分配资源的的最小单元，进程可以为线程提供运行资源。

3、一个进程中可以有多个线程，同一个进程中的线程可以共享当前进程的资源。此外线程是进程中的一个实体。

4、线程的基本状态为新建、就绪、运行、阻塞和结束。

使用线程

我们以前刚刚开始接触的python代码都是同步单线程代码，都是依次运行的。

1、比如写了两个任务函数。使用线程实现。

import threading
import time


def task_1():
    print('前_任务1')
    time.sleep(6)
    print('后_任务1')

def task_2():
    print('前_任务2')
    time.sleep(4)
    print('后_任务2')

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=task_1)
    t2 = threading.Thread(target=task_2)

    t1.start()
    t2.start()

    print("执行完毕")

运行结果为：

前_任务1
前_任务2
执行完毕
后_任务2
后_任务1

可以看出程序运行并不等待所以任务完成才执行最后的打印，而是打印两个任务程序的前_任务后直接执行打印执行完毕，再继续等待。

t1 = threading.Thread(target=task_1)  # 创建子线程

t1.start()  # 当前线程准备就绪，等待调度，具体调度时间由cpu决定。

上述代码中我们应该要知道：

1、一个py文件被解释器执行时会在操作系统中创建进程。

2、在进程中创建线程来执行当前文件中的代码，我们把最初创建的线程称之为主线程。

3、当主线程执行到Thread代码时会创建一个新的线程，我们一般称之为子线程。

4、当前代码中的主线程与子线程交替执行。

5、子线程被执行时主线程不会等待，继续往下执行到没有代码时等待子线程执行完毕再退出。

但是在一下程序中我们遇到了一个问题像这样：

import threading


num = 0

def add():
    global num
    for i in range(100000):
        num += i

t = threading.Thread(target=add)
t.start()
print(num)




# 连续五次都不一样，这是为什么呢？

原因是主线程并不会等待子线程执行完成后才结束，而是主线程执行到打印函数后直接结束程序。我们怎么解决这个问题？

接下来我们要使用join()来解决这个问题。我们先看程序:

import threading


num = 0

def add():
    global num
    for i in range(100000):
        num += i

t = threading.Thread(target=add)
t.start()
t.join()
print(num)

连续运行五次结果都为：4999950000。

join()的作用是堵塞主线程，当子线程执行完毕后才解开堵塞，让主线程继续往下执行。

守护线程

# t.deamon=True 的作用是将线程 t 设置为守护线程。
# 例如：


import time
import threading


def work():
    for i in range(5):
        print(i)
        time.sleep(1)


t = threading.Thread(target=work)
t.daemon=False
t.start()
print('主线程即将退出...')

t.deamon = False 代表着该线程为非守护线程，作用为主线程结束时，如果还有非守护线程还在运行，则等待这些非守护线程执行完毕。

t.deamon = True 代表着该线程为守护线程，当主线程结束时守护线程自动终止，不会阻止程序的退出。

线程池

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor  # 线程池库

# 创建线程池对象
# max_workers：最大线程数
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)

def task(tt):
    print('---开始执行任务---')
    time.sleep(tt)
    print('---任务执行完毕---')


if __name__ == '__main__':
    # 提交任务
    # 通过submit提交需要执行的函数到线程池中，并且submit是立即返回对象不会堵塞
    t1 = executor.submit(task, 3)
    t2 = executor.submit(task, 2)
    t3 = executor.submit(task, 4)

    # done方法用于判定某个任务是否完成
    print('t1完成情况:', t1.done())
    print('t2完成情况:', t2.done())
    print('t3完成情况:', t3.done())

    # 可以使用cancel取消任务 但是运行中的任务无法取消，可以将线程数量修改成1
    # print('t2任务取消:', t2.cancel())
    # print('t2任务取消:', t2.cancel())
    # print('t2任务取消:', t2.cancel())

    # result方法可以获取任务的返回值 当前获取为阻塞
    print('t1返回结果:', t1.result())
    print('t2返回结果:', t2.result())
    print('t3返回结果:', t3.result())