多线程笔记

多线程与队列任务调度实现代理

最新推荐文章于 2025-09-07 01:02:55 发布

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文章标签： python

原文链接：https://my.oschina.net/u/2367514/blog/518576

本文详细阐述了如何利用Python中的多线程、队列和任务调度来实现高效的并行处理，包括队列的创建、初始化、线程任务执行以及任务状态跟踪。介绍了线程类的定制化实现，以及队列与线程之间的交互机制，旨在提升复杂任务处理的效率。

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  import 
  threading 
 
  import 
  queue 
 
  import 
  time 
 
  import 
  random 
 
  '' 
  ' 
 
  1 
  .创建一个 Queue.Queue() 的实例，然后使用数据对它进行填充。 
 
  2 
  .将经过填充数据的实例传递给线程类，后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。 
 
  3 
  .每次从队列中取出一个项目，并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。 
 
  4 
  .在完成这项工作之后，使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。 
 
  5 
  .对队列执行 join 操作，实际上意味着等到队列为空，再退出主程序。 
 
  '' 
  ' 
 
  class 
  jdThread(threading.Thread): 
 
  def __init__(self,index,queue): 
 
  threading.Thread.__init__(self) 
 
  self.index = index 
 
  self.queue = queue 
 
  def run(self): 
 
  while 
  True: 
 
  time.sleep( 
  1 
  ) 
 
  item = self.queue.get() 
 
  if 
  item is None: 
 
  break 
 
  print( 
  "序号：" 
  ,self.index, 
  "任务" 
  ,item, 
  "完成" 
  ) 
 
  self.queue.task_done()#task_done方法使得未完成的任务数量- 
  1 
 
  q = queue.Queue( 
  0 
  ) 
 
  '' 
  ' 
 
  初始化函数接受一个数字来作为该队列的容量，如果传递的是 
 
  一个小于等于 
  0 
  的数，那么默认会认为该队列的容量是无限的. 
 
  '' 
  ' 
 
  for 
  i in range( 
  2 
  ): 
 
  jdThread(i,q).start()#两个线程同时完成任务 
 
  for 
  i in range( 
  10 
  ): 
 
  q.put(i)#put方法使得未完成的任务数量+ 
  1 
 
http://www.2cto.com/kf/201504/395335.html
同步：
from multiprocessing import Process, Lock  
  
def l(lock, num):  
    lock.acquire()  
    print "Hello Num: %s" % (num)  
    lock.release()  
  
if __name__ == '__main__':  
    lock = Lock()  
  
    for num in range(20):  
        Process(target=l, args=(lock, num)).start() 
http://www.runoob.com/python/python-multithreading.html