您的位置:首页 > 编程语言 > Python开发

简要讲解Python编程中线程的创建与锁的使用

2016-02-28 00:00 1191 查看
创建线程

创建线程的两种方法:

1,直接调用threading.Thread来构造thread对象,Thread的参数如下:

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

group为None;

target为线程将要执行的功能函数;

name为线程的名字,也可以在对象构造后调用setName()来设定;

args为tuple类型的参数,可以为多个,如果只有一个也的使用tuple的形式传入,例如(1,);

kwargs为dict类型的参数,也即位命名参数

threading.Thread对象的其他方法:

start(),用来启动线程;

join(), 等待直到线程结束;

isAlive(),获取线程状态

setDeamon(), 设置线程为deamon线程,必须在start()调用前调用,默认为非demon。

注意: python的主线程在没有非deamon线程存在时就会退出。

threading.currentthread() , 用来获得当前的线程;

threading.enumerate() , 用来多的当前存活的所有线程;

#coding:utf-8
import threading
def func1(num):
 for i in range(num):
  #threading.currentThread()获取当前线程,getName()获取线程名字
  print 'I am %s.num:%s' % (threading.currentThread().getName(), i)
      
def main(thread_num):
 thread_list = [] #定义一个线程列表
 for i in range(thread_num):
  thread_list.append(threading.Thread(target=func1, args = (3, )))
 for a in thread_list:
  #a.setDaemon(True)这个setDaemon默认为False 非守护线程
  #表示主线程等所有子线程结束后,在结束
  #设置为True的话 表示是个守护线程 子线程就会随着主线程的结束而结束
  #听说服务监控工具生成的心跳线程 就是用的守护线程
  a.start()
      
      
 for a in thread_list:
  a.join() #表示等待直到线程运行完毕
      
main(3)


运行结果

I am Thread-1.num:0
I am Thread-1.num:1
I am Thread-1.num:2
I am Thread-2.num:0
I am Thread-2.num:1
I am Thread-2.num:2
I am Thread-3.num:0
I am Thread-3.num:1
I am Thread-3.num:2


2,直接从threading.Thread继承,然后重写__init__方法和run方法

#coding:utf-8
import threading
class MyThread(threading.Thread): #继承父类threading.Thread
 def __init__(self, num ): 
  threading.Thread.__init__(self)
  self.num = num
   
 #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数 
 def run(self):
  for i in range(self.num):
   print 'I am %s.num:%s' % (self.getName(), i)
     
for i in range(3):
 t = MyThread(3)
 t.start()
 t.join()


运行结果

I am Thread-1.num:0
I am Thread-1.num:1
I am Thread-1.num:2
I am Thread-2.num:0
I am Thread-2.num:1
I am Thread-2.num:2
I am Thread-3.num:0
I am Thread-3.num:1
I am Thread-3.num:2


锁的使用

假设我们有一个公共数据x(也可以叫共享资源,临界资源),然后跑10个线程都去访问这变量并对这个变量进行修改的操作,那么就得到意料之外的结果。

import threading       # 导入threading模块
import time        # 导入time模块
class mythread(threading.Thread):  # 通过继承创建类
 def __init__(self,threadname):  # 初始化方法
  # 调用父类的初始化方法
  threading.Thread.__init__(self,name = threadname) 
 def run(self):       # 重载run方法
  global x     # 使用global表明x为全局变量
  for i in range(3):
   x = x + 1
  time.sleep(2)   # 调用sleep函数,让线程休眠5秒
  print x
                
tl = []        # 定义列表
for i in range(10):
 t = mythread(str(i))    # 类实例化
 tl.append(t)      # 将类对象添加到列表中
               
x=0         # 将x赋值为0
for i in tl:
 i.start()       # 依次运行线程




运行结果

[root@localhost ~]# python syn.py


30
30
30
30
30
30
30
30
30
30


由于x是全局变量(共享资源),每个线程对x操作后就休眠了

在线程休眠的时候其他线程也都开始执行操作,

最终休眠5秒后x的值最终就被修改为30了

使用互斥锁来保护公共资源。用互斥锁来保证同一时刻只有一个线程访问公共资源,实现简单的同步

互斥锁:threading.Lock

互斥锁方法:acquire() 获取锁 release():释放锁

当有一个线程获的锁之后,这把锁就会进入locke状态(被锁起来了),另外的线程试图获取锁的时候就会变成同步阻塞状态,

当拥有线程锁的的线程调用锁方法 release()之后就会释放锁,那么锁就会变成开锁unlocked状态,之后再从同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁

import threading       # 导入threading模块
import time        # 导入time模块
class mythread(threading.Thread):     # 通过继承创建类
 def __init__(self,threadname):     # 初始化方法
  threading.Thread.__init__(self,name = threadname) 
 def run(self):       # 重载run方法
  global x      # 使用global表明x为全局变量
  lock.acquire()      # 调用lock的acquire方法
  for i in range(3):
   x = x + 1
  time.sleep(2)   # 调用sleep函数,让线程休眠5秒
  print x
  lock.release()    # 调用lock的release方法
lock = threading.Lock()    # 类实例化
tl = []       # 定义列表
for i in range(10):
 t = mythread(str(i))   # 类实例化
 tl.append(t)    # 将类对象添加到列表中
       
x=0      # 将x赋值为0
for i in tl:
 i.start()      # 依次运行线程




运行结果:

[root@localhost ~]# python syn.py


3
6
9
12
15
18
21
24
27
30


可重入锁:threading.RLock()

方法和互斥锁一样。

假设一个锁嵌套的情况:有个线程以及获取到锁和共享资源了,但是又需要一把锁来获取另外一个资源,那么只要把代码里面的:

lock = threading.Lock()


修改为:

lock = threading.RLock()


您可能感兴趣的文章:

Python多线程编程(六):可重入锁RLock
Python多线程编程(五):死锁的形成
Python多线程编程(四):使用Lock互斥锁
Python中多线程及程序锁浅析
python多线程threading.Lock锁用法实例
python线程锁(thread)学习示例
Python实现简单多线程任务队列
Python 多线程抓取图片效率对比
Python多线程、异步+多进程爬虫实现代码
Python中使用Queue和Condition进行线程同步的方法
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: