Python网络编程 —— 线程
个人独立博客：www.limiao.tech 微信公众号：TechBoard 线程的概念 线程就是在程序运行过程中，执行程序代码的一个分支，每个运行的程序至少都有一个线程 单线程执行 import time def sing(): for i in range(3): print("唱歌...%d" % i) time.sleep(1) def dance(): for i in range(3): print("跳舞...%d" % i) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': sing() dance() 运行结果： 唱歌...0 唱歌...1 唱歌...2 跳舞...0 跳舞...1 跳舞...2 ***Repl Closed*** 多线程执行 多线程的执行需要导入threading模块 参数说明： Thread([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]]) - group: 线程组，目前只能使用None - target: 执行的目标任务名 - args: 以元组的方式给执行任务传参 - kwargs: 以字典方式给执行任务传参 - name: 线程名，一般不用设置 多线程完成多任务 # 多线程执行 import time, threading def sing(): # 获取当前进程 print(threading.current_thread()) for i in range(3): print("唱歌...%d" % i) time.sleep(1) def dance(): print(threading.current_thread()) for i in range(3): print("跳舞...%d" % i) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': sing_thread = threading.Thread(target=sing) dance_thread = threading.Thread(target=dance) sing_thread.start() dance_thread.start() 运行结果： <Thread(Thread-1, started 8520)> 唱歌...0 <Thread(Thread-2, started 4604)> 跳舞...0 唱歌...1 跳舞...1 唱歌...2 跳舞...2 ***Repl Closed*** 多线程执行带有参数的任务 import time, threading def sing(num): for i in range(num): print("唱歌...%d" % i) time.sleep(1) def dance(num): for i in range(num): print("跳舞...%d" % i) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': sing_thread = threading.Thread(target=sing, args=(3,)) dance_thread = threading.Thread(target=dance, kwargs={"num": 3}) sing_thread.start() dance_thread.start() 运行结果： 唱歌...0 跳舞...0 跳舞...1 唱歌...1 跳舞...2 唱歌...2 ***Repl Closed*** 查看获取线程列表 import time, threading def sing(): for i in range(5): print("唱歌...%d" % i) time.sleep(1) def dance(): for i in range(5): print("跳舞...%d" % i) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': # 获取当前程序活动线程的列表 thread_list = threading.enumerate() print("111:", thread_list, len(thread_list)) sing_thread = threading.Thread(target=sing) dance_thread = threading.Thread(target=dance) thread_list = threading.enumerate() print("222:", thread_list, len(thread_list)) # 启动线程 sing_thread.start() dance_thread.start() # 只有线程启动了，才能加入到活动线程列表中 thread_list = threading.enumerate() print("333:", thread_list, len(thread_list)) 运行结果： 111: [<_MainThread(MainThread, started 11864)>] 1 222: [<_MainThread(MainThread, started 11864)>] 1 唱歌...0 跳舞...0 333: [<_MainThread(MainThread, started 11864)>, <Thread(Thread-1, started 892)>, <Thread(Thread-2, started 6444)>] 3 跳舞...1 唱歌...1 跳舞...2 唱歌...2 唱歌...3 跳舞...3 唱歌...4 跳舞...4 ***Repl Closed*** 注意 线程之间执行是无序的 import time, threading def task(): time.sleep(1) print("当前线程：", threading.current_thread().name) if __name__ == '__main__': for _ in range(5): sub_thread = threading.Thread(target=task) sub_thread.start() 运行结果： 当前线程： Thread-5 当前线程： Thread-2 当前线程： Thread-3 当前线程： Thread-1 当前线程： Thread-4 ***Repl Closed*** 主线程会等待所有的子线程结束后才结束 # 主线程会等待所有的子线程结束后才会结束 import time, threading # 测试主线程是否会等待子线程执行完成以后程序再退出 def show_info(): for i in range(5): print("test:", i) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': sub_thread = threading.Thread(target=show_info) sub_thread.start() # 主线程延时5秒 time.sleep(10) print("over") 运行结果： test: 0 test: 1 test: 2 test: 3 test: 4 over ***Repl Closed*** 守护主线程 import time, threading def show_info(): for i in range(5): print("test：", i) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': # 设置成守护主线程，主线程退出后子线程直接销毁不再执行子线程的代码 sub_thread = threading.Thread(target=show_info, daemon=True) sub_thread.start() time.sleep(10) print("over") 运行结果： test： 0 test： 1 test： 2 test： 3 test： 4 over ***Repl Closed*** 自定义线程 import threading # 自定义线程类 class MyThread(threading.Thread): # 通过构造方法取接受任务的参数 def __init__(self, info1, info2): # 调用父类的构造方法 super().__init__() self.info1 = info1 self.info2 = info2 # 定义自定义线程相关的任务 def test1(self): print(self.info1) def test2(self): print(self.info2) # 通过run方法执行相关任务 def run(self): self.test1() self.test2() # 创建自定义线程 my_thread = MyThread("测试1", "测试2") # 启动 my_thread.start() 运行结果： 测试1 测试2 ***Repl Closed*** 总结： 自定义线程不能指定target，因为自定义线程里面的任务都统一在run方法里面执行 启动线程统一调用start方法，不要直接调用run方法，因为这样不是使用子线程去执行任务 多线程共享全局变量 import time, threading # 定义全局变量 my_list = list() # 写入数据任务 def write_data(): for i in range(5): my_list.append(i) time.sleep(1) print("write_data:", my_list) # 读取数据任务 def read_data(): print("read_data:", my_list) if __name__ == '__main__': # 创建写入数据的线程 write_thread = threading.Thread(target=write_data) # 创建读取数据的线程 read_thread = threading.Thread(target=read_data) write_thread.start() # 主线程等待写入线程执行完成以后代码再继续往下执行 write_thread.join() print("开始读取数据...") read_thread.start() 运行结果： write_data: [0, 1, 2, 3, 4] 开始读取数据... read_data: [0, 1, 2, 3, 4] ***Repl Closed*** 多线程同时对全局变量进行操作,导致数据可能出现错误 import threading # 定义全局变量 g_num = 0 # 循环一次给全局变量加1 def sum_num1(): for i in range(1000000): global g_num g_num += 1 print("sum1:", g_num) # 循环一次给全局变量加1 def sum_num2(): for i in range(1000000): global g_num g_num += 1 print("sum2:", g_num) if __name__ == '__main__': # 创建两个线程 first_thread = threading.Thread(target=sum_num1) second_thread = threading.Thread(target=sum_num2) first_thread.start() second_thread.start() 运行结果： sum1: 1491056 sum2: 1528560 ***Repl Closed*** 通过上面运行结果，得出：多线程同时对全局变量操作数据发生了错误 原因分析：两个线程first_thread和second_thread都要对全局变量g_num(默认是0)进行加1运算，但是由于是多线程同时操作，，有可能出现下面的情况： 1.在g_num=0时，first_thread取得g_num=0.此时系统把first_thread调度为"sleeping"状态，把second_thread转换为"running"状态,t2也获得g_num=0 2.然后second_thread对得到的值进行加1并赋给g_num,使得g_num=1 3.然后系统又把second_thread调度为"sleeping",把first_thread转为"running".线程t1又把之前得到的0加1后赋值给g_num. 4.这样导致虽然first_thread和second_thread都对g_num加1，但结果仍然是g_num=1。 全局变量数据错误的解决办法 线程同步：保证同一时刻只能有一个线程去操作全局变量同步，就是协同步调，按预定的先后次序进行运行 线程同步的方式： 1.线程等待（join） 2.互斥锁 线程等待实现方式： import threading # 定义全局变量 g_num = 0 # 循环一次给全局变量加1 def sum_num1(): for i in range(1000000): global g_num g_num += 1 print("sum1:", g_num) # 循环一次给全局变量加1 def sum_num2(): for i in range(1000000): global g_num g_num += 1 print("sum2:", g_num) if __name__ == '__main__': # 创建两个线程 first_thread = threading.Thread(target=sum_num1) second_thread = threading.Thread(target=sum_num2) first_thread.start() first_thread.join() second_thread.start() 运行结果： sum1: 1000000 sum2: 2000000 ***Repl Closed*** 结论：多个线程同时对同一个全局变量进行操作，会有可能出现资源竞争数据错误的问题 线程同步方式可以解决资源竞争数据错误问题，但是这样有多任务变成了单任务 互斥锁 对共享数据进行锁定，保证同一时刻只能有一个线程去操作 抢到锁的线程先执行，没有抢到锁的线程需要等待，等锁用完后需要释放，然后其它等待的线程再去抢这个锁，哪个线程抢到，那个线程再执行 具体哪个线程抢到这个锁，我们决定不了，是由CPU调度决定的 线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁 互斥锁为资源引入的一个状态：锁定/非锁定 某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为"锁定"，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成"非锁定"，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。 创建锁： a = threading.Lock() 锁定 a.acquire() 释放 a.release() 注意： 1.如果这个锁之前时没有上锁的，那么acquire不会堵塞 2.如果在调用acquire对这个锁上锁之前，它已经被其它线程上了锁，那么此时acquire会堵塞，直到这个锁被解锁为止 # 使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作 import threading # 定义全局变量 g_num = 0 # 创建全局互斥锁 lock = threading.Lock() # 循环一次给全局变量加1 def sum_num1(): # 上锁 lock.acquire() for i in range(1000000): global g_num g_num += 1 print("sun1:", g_num) # 释放锁 lock.release() # 循环一次给全局变量加1 def sum_num2(): # 上锁 lock.acquire() for i in range(1000000): global g_num g_num += 1 print("sum2:", g_num) # 释放锁 lock.release() if __name__ == '__main__': # 创建线程 first_thread = threading.Thread(target=sum_num1) second_thread = threading.Thread(target=sum_num2) # 启动线程 first_thread.start() second_thread.start() 运行结果： sun1: 1000000 sum2: 2000000 ***Repl Closed*** 注意 加上互斥锁，哪个线程抢到这个锁我们决定不了，哪个线程抢到锁哪个线程先执行，没有抢到的线程需要等待 加上互斥锁多任务瞬间变成单任务，性能会下降，也就是说同一时刻只能有一个线程去执行 使用互斥锁的目的 能够保证多个线程访问共享数据不会出现资源竞争及数据错误 上锁、解锁过程 当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进去了"locked"状态。 每次只有一个而线程可以获得锁，如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为"blocked"状态，称为"阻塞"，直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入"unlocked"状态。 线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行"running"状态 死锁 一直等待对方释放锁的情景就是死锁 根据下标在列表中取值，但是要保证同一时刻只能有一个线程去取值 # 死锁示例： import time, threading # 创建互斥锁 lock = threading.Lock() def get_value(index): # 上锁 lock.acquire() print(threading.current_thread().name) my_list = [3, 6, 8, 1] # 判断下标释放越界 if index >= len(my_list): print("下标越界：", index) return value = my_list[index] print(value) time.sleep(1) # 释放锁 lock.release() if __name__ == '__main__': # 模拟大量线程去执行取值操作 for i in range(30): sub_thread = threading.Thread(target=get_value, args=(i,)) sub_thread.start() 避免死锁： # 死锁示例： import time, threading # 创建互斥锁 lock = threading.Lock() def get_value(index): # 上锁 lock.acquire() print(threading.current_thread().name) my_list = [3, 6, 8, 1] # 判断下标释放越界 if index >= len(my_list): print("下标越界：", index) lock.release() return value = my_list[index] print(value) time.sleep(1) # 释放锁 lock.release() if __name__ == '__main__': # 模拟大量线程去执行取值操作 for i in range(30): sub_thread = threading.Thread(target=get_value, args=(i,)) sub_thread.start() 小结：使用互斥锁的时候需要注意死锁的问题，要在合适的地方注意释放锁 死锁一旦发生就会造成应用的停止响应 个人独立博客：www.limiao.tech 微信公众号：TechBoard
