热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

python线程安全的计数器_python多线程的原理和实现

申明下哈本篇文章不是自己写的根据网上的文章再加上自己的加加点点反正大部分都是网站的智慧哈!!!1、线程基本概念1.1线程是什么࿱

申明下哈 本篇文章不是自己写的 根据网上的文章再加上自己的加加点点 反正大部分都是网站的智慧哈!!!

1、线程基本概念

1.1 线程是什么?

线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体.

与进程的区别:

(1) 地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间;

(2) 资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源

(3) 线程是处理器调度的基本单位,但进程不是.

(4) 二者均可并发执行.

简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.

线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。

另外,进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存,从而极大地提高了程序的运行效率。

1.2 线程和进程关系?

​ 进程就是一个应用程序在处理机上的一次执行过程,它是一个动态的概念,而线程是进程中的一部分,进程包含多个线程在运行。

​ 多线程可以共享全局变量,多进程不能。多线程中,所有子线程的进程号相同;多进程中,不同的子进程进程号不同。

​ 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.

​ 线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.

​ 一个线程可以创建和撤销另一个线程;同一个进程中的多个线程之间可以并发执行.

2、Python线程模块

​ python主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程支持。python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些封装,可以更加方便的被使用。但是python(cpython)由于GIL的存在无法使用threading充分利用CPU资源,如果想充分发挥多核CPU的计算能力需要使用multiprocessing模块(Windows下使用会有诸多问题)。

2.1 如何创建线程

我自己不懂python2 所以直接拿python3来写。。。

python3.x中通过threading模块创建新的线程有两种方法:

(1)第一种是通过threading.Thread(Target=executable Method)-即传递给Thread对象一个可执行方法(或对象)

(2)第二种是继承threading.Thread定义子类并重写run()方法。第二种方法中,唯一必须重写的方法是run()

实例:通过threading.Thread进行创建多线程

import threading

import time

def target():

print("当前线程名为:%s 正在运行中"

% (threading.current_thread().name))

time.sleep(1)

print("当前线程名为:%s 正在运行中" %

(threading.current_thread().name))

print("当前线程名为:%s 正在运行中" % (threading.current_thread().name))

# 属于线程t的部分

t = threading.Thread(target=target)

t.start()

# 属于线程t的部分

t.join() # join是阻塞当前线程(此处的当前线程时主线程) 主线程直到Thread-1结束之后才结束

print("当前线程名为:%s 已经结束" % (threading.current_thread().name))

此时运行的线程一共有两个,一个主线程一个子线程!!!

其实我们在这里还可以探讨下为什么最后是MianThread最后结束的呢?

答:原因是因为有join函数

join函数的作用是:当遇到join的时候使主线程阻塞,等子线程运行完成后再继续主线程,这样我们就可以获得两个线程并行运行的时间了。只需要对子线程调用join方法就可以将主线程阻塞

那么我们有没有办法使得主线程退出后子线程自动退出呢(主线程不需要等子线程完成后再继续往下走)?

答:通过对子线程调用setDaemon方法,将子线程标记成守护线程

实例:

# coding=utf-8

import threading

import time

def to_f(time_time_time):

time.sleep(2)

print('子线程%s完成了哈!!完成时间->%s' %

(threading.current_thread().name, time_time_time))

for i in range(2):

t = threading.Thread(target=to_f, args=(time.time(),))

t.setDaemon(1)

t.start()

print('主线程完成!!!')

这里的话不需要等待子线程了 直接完成 由于主线程运行到结尾的时候 子线程还在sleep 所以直接结束子线程!!!

再看这个:通过继承threading.Thread定义子类创建多线程

使用Threading模块创建线程,直接从threading.Thread继承,然后重写init方法和run方法:

import threading

import time

class myThread(threading.Thread): # 继承父类threading.Thread

def __init__(self, threadID, name, counter):

threading.Thread.__init__(self)

self.threadID = threadID

self.name = name

self.counter = counter

def run(self): # 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

print("Starting " + self.name)

print_time(self.name, self.counter, 5)

print("Exiting " + self.name)

def print_time(threadName, delay, counter):

while counter:

time.sleep(delay)

print("%s process at: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))

counter -= 1

# 创建新线程

thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)

thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启线程

thread1.start()

thread2.start()

# 等待线程结束

thread1.join()

thread2.join()

print("Exiting Main Thread")

结果:

结果发现子线程-1 子线程-2 不是有序的进行执行 而是看来像抢着执行的 但是由于thread-1 start()先开始的 所以thread-1优先结束的可能性大哈!!! 我们也知道多线程之间的变量是共享的 如果如上方的情况发生那数据岂不是会直接混乱起来 那么有啥方法呢?

3、线程间同步

如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。

​ 使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步,这两个对象都有acquire方法和release方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到acquire和release方法之间。

​ 需要注意的是,Python有一个GIL(Global Interpreter Lock)机制,任何线程在运行之前必须获取这个全局锁才能执行,每当执行完100条字节码,全局锁才会释放,切换到其他线程执行。

3.1 线程同步问题

多线程实现同步有四种方式:

锁机制,信号量,条件判断和同步队列。

下面我主要关注两种同步机制:锁机制和同步队列。

(1)锁机制

threading的Lock类,用该类的acquire函数进行加锁,用realease函数进行解锁

threadLock = threading.Lock() # threading的Lock类来获得一个锁

代码如下:

import threading

import time

class myThread(threading.Thread): # 继承父类threading.Thread

def __init__(self, threadID, name, sleep_time):

threading.Thread.__init__(self)

self.threadID = threadID

self.name = name

self.sleep_time = sleep_time

def run(self): # 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

print("Starting " + self.name)

threadLock.acquire()

print_time(self.name, self.sleep_time, 5)

print("Exiting " + self.name)

threadLock.release()

def print_time(threadName, delay, counter):

while counter:

time.sleep(delay)

print("%s process at: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))

counter -= 1

threadLock = threading.Lock()

# 创建新线程

thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)

thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启线程

thread1.start()

thread2.start()

# 等待线程结束

thread1.join()

thread2.join()

print("Exiting Main Thread")

这里对于锁的理解:

假如有两个线程A和B,A和B里的程序都加了同一个锁对象,当线程A率先执行到lock.acquire() (ps.拿到全局唯一的锁后).

线程B只能等到线程A释放锁lock.release()后(归还锁)才能运行lock.acquire()(拿到全局唯一的锁)并执行后面的代码

其中锁也可以这样实现

lock = threading.Lock()

with lock: # with语句会在这个代码块执行前自动获取锁,在执行结束后自动释放锁

# 这里写自己的代码

pass

关于锁的内容还可以参考https://www.jianshu.com/p/9fa218e50a16

(2) 线程同步队列queue

用法:import queue.

Python的queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列LifoQueue,和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。

queue模块中的常用方法:

queue.qsize() 返回队列的大小

queue.empty() 如果队列为空,返回True,反之False

queue.full() 如果队列满了,返回True,反之False

queue.full 与 maxsize 大小对应

queue.get([block[, timeout]])获取队列,timeout等待时间

queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)

queue.put(item) 写入队列,timeout等待时间

queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)

queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号

queue.join() 实际上意味着等到队列为空,再执行别的操作

实例1

import queue

import threading

import time

exitFlag = 0

class myThread(threading.Thread):

def __init__(self, threadID, name, q):

threading.Thread.__init__(self)

self.threadID = threadID

self.name = name

self.q = q

def run(self):

print("Starting " + self.name)

process_data(self.name, self.q)

print("Exiting " + self.name)

def process_data(threadName, q):

while not exitFlag:

queueLock.acquire()

if not workQueue.empty():

data = q.get()

queueLock.release()

print("%s processing %s" % (threadName, data))

else:

queueLock.release()

time.sleep(1)

queueLock = threading.Lock()

workQueue = queue.Queue(100)

threads = []

threadID = 1

# 创建新线程

for tName in range(10): # 创建10个线程

thread = myThread(threadID, '线程-' + str(tName) + '号', workQueue)

thread.start()

threads.append(thread)

threadID += 1

# 填充队列

for word in range(1, 101): # 把100个任务放入队列中

workQueue.put(word)

# 等待队列清空

while not workQueue.empty():

pass

# 通知线程是时候退出

exitFlag = 1

# 等待所有线程完成

for t in threads:

t.join()

print("Exiting Main Thread")

实例2

import time

import threading

import queue

class Worker(threading.Thread):

def __init__(self, name, queue):

threading.Thread.__init__(self)

self.queue = queue

self.start() #执行run()

def run(self):

#循环,保证接着跑下一个任务

while True:

# 队列为空则退出线程

if self.queue.empty():

break

# 获取一个队列数据

foo = self.queue.get()

# 延时1S模拟你要做的事情

time.sleep(1)

# 打印

print(self.getName() + " process " + str(foo))

# 任务完成

self.queue.task_done()

# 队列

queue = queue.Queue()

# 加入100个任务队列

for i in range(100):

queue.put(i)

# 开10个线程

for i in range(10):

threadName = 'Thread' + str(i)

Worker(threadName, queue)

# 所有线程执行完毕后关闭

queue.join()



推荐阅读
  • 很多时候在注册一些比较重要的帐号,或者使用一些比较重要的接口的时候,需要使用到随机字符串,为了方便,我们设计这个脚本需要注意 ... [详细]
  • 第七课主要内容:多进程多线程FIFO,LIFO,优先队列线程局部变量进程与线程的选择线程池异步IO概念及twisted案例股票数据抓取 ... [详细]
  • 本文介绍了Java高并发程序设计中线程安全的概念与synchronized关键字的使用。通过一个计数器的例子,演示了多线程同时对变量进行累加操作时可能出现的问题。最终值会小于预期的原因是因为两个线程同时对变量进行写入时,其中一个线程的结果会覆盖另一个线程的结果。为了解决这个问题,可以使用synchronized关键字来保证线程安全。 ... [详细]
  • 本文讨论了clone的fork与pthread_create创建线程的不同之处。进程是一个指令执行流及其执行环境,其执行环境是一个系统资源的集合。在调用系统调用fork创建一个进程时,子进程只是完全复制父进程的资源,这样得到的子进程独立于父进程,具有良好的并发性。但是二者之间的通讯需要通过专门的通讯机制,另外通过fork创建子进程系统开销很大。因此,在某些情况下,使用clone或pthread_create创建线程可能更加高效。 ... [详细]
  • 在Xamarin XAML语言中如何在页面级别构建ControlTemplate控件模板
    本文介绍了在Xamarin XAML语言中如何在页面级别构建ControlTemplate控件模板的方法和步骤,包括将ResourceDictionary添加到页面中以及在ResourceDictionary中实现模板的构建。通过本文的阅读,读者可以了解到在Xamarin XAML语言中构建控件模板的具体操作步骤和语法形式。 ... [详细]
  • 深入理解Kafka服务端请求队列中请求的处理
    本文深入分析了Kafka服务端请求队列中请求的处理过程,详细介绍了请求的封装和放入请求队列的过程,以及处理请求的线程池的创建和容量设置。通过场景分析、图示说明和源码分析,帮助读者更好地理解Kafka服务端的工作原理。 ... [详细]
  • 李逍遥寻找仙药的迷阵之旅
    本文讲述了少年李逍遥为了救治婶婶的病情,前往仙灵岛寻找仙药的故事。他需要穿越一个由M×N个方格组成的迷阵,有些方格内有怪物,有些方格是安全的。李逍遥需要避开有怪物的方格,并经过最少的方格,找到仙药。在寻找的过程中,他还会遇到神秘人物。本文提供了一个迷阵样例及李逍遥找到仙药的路线。 ... [详细]
  • SpringMVC接收请求参数的方式总结
    本文总结了在SpringMVC开发中处理控制器参数的各种方式,包括处理使用@RequestParam注解的参数、MultipartFile类型参数和Simple类型参数的RequestParamMethodArgumentResolver,处理@RequestBody注解的参数的RequestResponseBodyMethodProcessor,以及PathVariableMapMethodArgumentResol等子类。 ... [详细]
  • VueCLI多页分目录打包的步骤记录
    本文介绍了使用VueCLI进行多页分目录打包的步骤,包括页面目录结构、安装依赖、获取Vue CLI需要的多页对象等内容。同时还提供了自定义不同模块页面标题的方法。 ... [详细]
  • 重入锁(ReentrantLock)学习及实现原理
    本文介绍了重入锁(ReentrantLock)的学习及实现原理。在学习synchronized的基础上,重入锁提供了更多的灵活性和功能。文章详细介绍了重入锁的特性、使用方法和实现原理,并提供了类图和测试代码供读者参考。重入锁支持重入和公平与非公平两种实现方式,通过对比和分析,读者可以更好地理解和应用重入锁。 ... [详细]
  • 从Oracle安全移植到国产达梦数据库的DBA实践与攻略
    随着我国对信息安全和自主可控技术的重视,国产数据库在党政机关、军队和大型央企等行业中得到了快速应用。本文介绍了如何降低从Oracle到国产达梦数据库的技术门槛,保障用户现有业务系统投资。具体包括分析待移植系统、确定移植对象、数据迁移、PL/SQL移植、校验移植结果以及应用系统的测试和优化等步骤。同时提供了移植攻略,包括待移植系统分析和准备移植环境的方法。通过本文的实践与攻略,DBA可以更好地完成Oracle安全移植到国产达梦数据库的工作。 ... [详细]
  • 本文讨论了微软的STL容器类是否线程安全。根据MSDN的回答,STL容器类包括vector、deque、list、queue、stack、priority_queue、valarray、map、hash_map、multimap、hash_multimap、set、hash_set、multiset、hash_multiset、basic_string和bitset。对于单个对象来说,多个线程同时读取是安全的。但如果一个线程正在写入一个对象,那么所有的读写操作都需要进行同步。 ... [详细]
  • 深入理解Java虚拟机的并发编程与性能优化
    本文主要介绍了Java内存模型与线程的相关概念,探讨了并发编程在服务端应用中的重要性。同时,介绍了Java语言和虚拟机提供的工具,帮助开发人员处理并发方面的问题,提高程序的并发能力和性能优化。文章指出,充分利用计算机处理器的能力和协调线程之间的并发操作是提高服务端程序性能的关键。 ... [详细]
  • 如何优化Webpack打包后的代码分割
    本文介绍了如何通过优化Webpack的代码分割来减小打包后的文件大小。主要包括拆分业务逻辑代码和引入第三方包的代码、配置Webpack插件、异步代码的处理、代码分割重命名、配置vendors和cacheGroups等方面的内容。通过合理配置和优化,可以有效减小打包后的文件大小,提高应用的加载速度。 ... [详细]
  • 从批量eml文件中提取附件的Python代码实现方法
    本文介绍了使用Python代码从批量eml文件中提取附件的实现方法,包括获取eml附件信息、递归文件夹下所有文件、创建目的文件夹等步骤。通过该方法可以方便地提取eml文件中的附件,并保存到指定的文件夹中。 ... [详细]
author-avatar
airchampion
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有