多线程信号与槽--exce事件循环--线程ID

一、对象的依附性

1、对象依附于哪个线程?

(1)、默认情况下,对象依附于自身被创建的线程(如对象在主线程main()函数)中被创建,则依附于主线程)

2、对象的依附性与槽函数执行的关系?

(1)、默认情况下,槽函数在对象所依附的线程中调用执行

3、对象的依附性是否可以改变?

(1)、QObject::moveToThread用于改变对象的线程依赖性,使得对象的槽函数在依附的线程中被调用执行

MyObject.h

#ifndef MYOBJECT_H
#define MYOBJECT_H

#include <QObject>

class MyObject : public QObject
{
    Q_OBJECT
public:
    explicit MyObject(QObject *parent = 0);

signals:

protected slots:
    void startslot();
    void testSlot();
};

#endif // MYOBJECT_H

MyObject.cpp

#include "MyObject.h"
#include <QDebug>
#include <QThread>

MyObject::MyObject(QObject *parent) :
    QObject(parent)
{
}

void MyObject::startslot()
{
    qDebug() << "void MyObject::startslot()" << QThread::currentThreadId();
}
void MyObject::testSlot()
{
    qDebug() << "void MyObject::testSlot()" << QThread::currentThreadId();
}

TestThread.h

#ifndef TESTTHREAD_H
#define TESTTHREAD_H

#include <QThread>

class TestThread : public QThread
{
    Q_OBJECT
public:
    explicit TestThread(QObject *parent = 0);
    void run();

signals:
    void testsignal();    
protected slots:
    void testslot();

};

#endif // TESTTHREAD_H

TestThread.cpp

#include "TestThread.h"
#include <QDebug>

TestThread::TestThread(QObject *parent) :
    QThread(parent)
{
    connect(this, SIGNAL(testsignal()), this, SLOT(testslot()));
}

void TestThread::testslot()
{
    qDebug() << "void TestThread::testslot()" << QThread::currentThreadId();
}

 void TestThread::run()
 {
     qDebug() << "void TestThread::run()" << QThread::currentThreadId();

     for(int i=0; i<5; i++)
     {
        qDebug() << "TestThread::run() i=" << i;
        sleep(1);
     }

     emit testsignal();

     qDebug() << "void TestThread::run() end";
 }

线程对象依附性转移后m的槽函数都不执行了

子线程的事件循环用来支持信号与槽的机制(让槽函数在线程中被调用)

二、线程中的事件循环

1、线程中的事件循环

(1)、信号与槽的机制需要事件循环的支持

(2)、QThread类中提供exec()函数用于开启线程事件循环

(3)、只有开启事件循环,槽函数才能在信号发送后被调用

2、线程的事件循环

(1)、信号发送后首先到事件队列

(2)、开启事件循环后就会到事件队列里面不断取信号

(3)、然后调用相应的槽函数

3、小结论

(1)、前提条件:对象依附的线程开启了事件循环

(2)、后置结果:对象中的槽函数在依附的线程中被调用执行

注意:在这里exec后面的语句不再执行

三、研究槽函数的具体执行线程的意义

1、当信号的发送与对应的槽函数不在同一线程时,可能发生临界资源的竞争问题



#include “TestThread.h”

#include <QDebug> TestThread::TestThread(QObject * parent) : QThread(parent) { connect( this, SIGNAL(testsignal()), this, SLOT(testslot())); // 1.如果testslot()槽函数在main中被调用 } void TestThread::testslot() // 2.且在槽函数中访问TestThread的某个临界资源 { qDebug() << “ void TestThread::testslot() ” << QThread::currentThreadId(); } void TestThread::run() // 3.run函数中也访问同一个临界资源,就会造成两个线程都访问临界资源 { qDebug() << “ void TestThread::run() ” << QThread::currentThreadId(); for( int i= 0; i< 5; i++ ) { qDebug() << “ TestThread::run() i= ” << i; sleep( 1 ); } emit testsignal(); exec(); qDebug() << “ void TestThread::run() end ” ; }

举例

四、小结

(1)、默认情况下,对象依附于自身被创建的线程

(2)、QObject::moToThread()用于改变对象的线程依赖性

(3)、信号与槽的机制需要事件循环的支持

(4)、exec()函数用于开启线程的事件循环

(5)、对象中的槽函数在依赖的线程中被调用执行

 

原文转自:https://www.cnblogs.com/gui-lin/p/6485965.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral

### 回答1: 以下是一个使用Python多线程读取数据库数据,单线程写入Excel的例子: ```python import threading import queue import pymysql import openpyxl # 数据库连接信息 DB_HOST = 'localhost' DB_USER = 'root' DB_PASSWORD = 'password' DB_DATABASE = 'test' DB_TABLE = 'data' # Excel文件名 EXCEL_FILENAME = 'data.xlsx' # 线程数 THREAD_NUM = 4 # 数据库查询语句 QUERY_SQL = 'SELECT * FROM %s LIMIT %s, %s' # 写入Excel的列名 COLUMN_NAMES = ['id', 'name', 'age'] # 每个线程查询的数据行数 PER_THREAD_ROWS = 1000 # 数据库连接 db_conn = pymysql.connect(host=DB_HOST, user=DB_USER, password=DB_PASSWORD, database=DB_DATABASE) # 查询总行数 with db_conn.cursor() as cursor: cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM %s' % DB_TABLE) total_rows = cursor.fetchone()[0] # 查询队列 query_queue = queue.Queue() # 结果队列 result_queue = queue.Queue() # 线程锁 lock = threading.Lock() # 查询线程 def query_thread(): while True: start, end = query_queue.get() with db_conn.cursor() as cursor: cursor.execute(QUERY_SQL % (DB_TABLE, start, PER_THREAD_ROWS)) result = cursor.fetchall() result_queue.put(result) query_queue.task_done() # 写入Excel线程 def write_excel_thread(): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.append(COLUMN_NAMES) while True: result = result_queue.get() if result is None: break for row in result: with lock: ws.append(row) result_queue.task_done() wb.save(EXCEL_FILENAME) # 启动查询线程 for i in range(THREAD_NUM): t = threading.Thread(target=query_thread, daemon=True) t.start() # 启动写入Excel线程 t = threading.Thread(target=write_excel_thread, daemon=True) t.start() # 添加查询任务 for i in range(0, total_rows, PER_THREAD_ROWS): query_queue.put((i, PER_THREAD_ROWS)) # 等待查询任务完成 query_queue.join() # 添加结束标志 result_queue.put(None) # 等待写入Excel线程结束 result_queue.join() ``` 该例子使用了一个查询队列和一个结果队列,查询线程从查询队列中取出查询任务,查询完数据后将结果放入结果队列,写入Excel线程从结果队列中取出结果,将结果写入Excel文件中。 需要注意的是,在写入Excel时需要加锁,避免多个线程同时写入同一个单元格,导致数据错误。 ### 回答2: 多线程读取数据库数据,单线程写入Excel的例子可以采用生产者-消费者模型。首先创建一个生产者线程用于从数据库中读取数据,然后将数据放入一个共享的线程安全队列中,多个消费者线程从队列中获取数据并写入Excel文件。 下面是一个示例代码: ```python import threading import queue import pymysql import xlwt class DatabaseReader(threading.Thread): def __init__(self, db_conn, data_queue): threading.Thread.__init__(self) self.db_conn = db_conn self.data_queue = data_queue def run(self): cursor = self.db_conn.cursor() cursor.execute("SELECT * FROM table_name") rows = cursor.fetchall() for row in rows: self.data_queue.put(row) self.data_queue.put(None) # 结束标志 cursor.close() self.db_conn.close() class ExcelWriter(threading.Thread): def __init__(self, data_queue, filename): threading.Thread.__init__(self) self.data_queue = data_queue self.filename = filename def run(self): workbook = xlwt.Workbook() sheet = workbook.add_sheet('sheet1') row_index = 0 while True: data = self.data_queue.get() if data is None: break for col_index, value in enumerate(data): sheet.write(row_index, col_index, value) row_index += 1 workbook.save(self.filename) if __name__ == '__main__': db_conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='database_name') data_queue = queue.Queue() num_threads = 5 for _ in range(num_threads): reader = DatabaseReader(db_conn, data_queue) reader.start() writer = ExcelWriter(data_queue, 'output.xls') writer.start() writer.join() db_conn.close() ``` 以上代码创建了一个生产者线程,用于从数据库中读取数据并放入一个队列中,同时创建一个消费者线程,用于从队列中获取数据并写入Excel文件。通过多个生产者线程并行读取数据库数据,可以提高读取的效率;而通过单个消费者线程写入Excel文件,可以保证数据写入的有序性。 需要注意的是,在生产者线程中,需要将数据库的连接对象传递给线程,以便在线程结束时关闭数据库连接。同时,在消费者线程中,当遇到结束标志时需要及时退出循环,避免无限等待。 此例子仅供参考,具体应用场景还需根据实际需求进行相应的修改和调整。 ### 回答3: 多线程读取数据库数据、单线程写入Excel的例子可以通过以下步骤实现: 1. 创建一个数据库连接,连接到指定的数据库。 2. 设定需要读取的数据表,并确定需要获取的数据列。 3. 创建一个多线程的读取函数,该函数可以同时从数据库中读取多条数据,并将这些数据存储在内存中的数据结构中,如列表或字典。 4. 创建一个单线程的写入函数,该函数负责将内存中的数据写入Excel文件中。可以使用第三方库,如pandas或openpyxl来实现Excel的写入操作。 5. 创建多个线程的实例,并将读取函数作为线程运行的目标。 6. 运行多个线程,同时从数据库中读取数据。 7. 在所有线程都完成读取后,调用写入函数将读取的数据写入Excel文件中。 8. 关闭数据库连接,释放资源。 这样一个多线程读取数据库数据、单线程写入Excel的例子就完成了。通过多线程同时读取数据库数据,可以提高读取的效率。然后通过单线程写入Excel,避免并发写入操作导致的数据错误。这个例子可以用来处理大量数据的读取和写入操作,提高程序的处理能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值