一篇文章帶你全面解析不一樣的線程
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前言
在將今天的知識點之前，大家是否了解線程，進(jìn)程和協(xié)程了，那我們先來初步了解下吧。
線程
中央處理器的調(diào)度單元，簡單點說就是程序中的末端執(zhí)行者，相當(dāng)于小弟的位置。
有人說python中的線程是個雞肋，這是因為有了GIL，但是又不是一味的雞肋，畢竟在執(zhí)行io操作時還是挺管用的，只是在執(zhí)行計算時就顯得不盡人意。下面我們來看下線程的具體使用方法：
1.導(dǎo)入線程模塊：
import threading as t2.線程的用法
tt=t.Thread(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={},name='',daemon=None)group:線程組，必須是Nonetarget:運行的函數(shù)args:傳入函數(shù)的參數(shù)元組kwargs:傳入函數(shù)的參數(shù)字典name:線程名daemon:線程是否隨主線程退出而退出(守護(hù)線程)Thread方法的返回值還有以下方法：tt.start() : 激活線程，tt.getName() : 獲取線程的名稱tt.setName() ：設(shè)置線程的名稱tt.name : 獲取或設(shè)置線程的名稱tt.is_alive() ：判斷線程是否為激活狀態(tài)tt.isAlive() ：判斷線程是否為激活狀態(tài)tt.setDaemon() 設(shè)置為守護(hù)線程（默認(rèn)：False）tt.isDaemon() ：判斷是否為守護(hù)線程tt.ident ：獲取線程的標(biāo)識符。只有在調(diào)用了start()方法之后該屬性才有效tt.join() ：逐個執(zhí)行每個線程，執(zhí)行完畢后繼續(xù)往下執(zhí)行tt.run() ：自動執(zhí)行線程對象t的方法也有：t.active_count(): 返回正在運行線程的數(shù)量t.enumerate(): 返回正在運行線程的列表t.current_thread().getName() 獲取當(dāng)前線程的名字t.TIMEOUT_MAX 設(shè)置t的全局超時時間
下面我們來看下吧：
3.創(chuàng)建線程
線程可以使用Thread方法創(chuàng)建，也可以重寫線程類的run方法實現(xiàn)，線程可分為單線程和多線程。
一、使用Thread方法來創(chuàng)建：
1.單線程
def xc():for y in range(100):print('運行中'+str(y))tt=t.Thread(target=xc,args=()) #方法加入到線程tt.start() #開始線程tt.join() #等待子線程結(jié)束
2.多線程
def xc(num):print('運行：'+str(num))c=[]for y in range(100):tt=t.Thread(target=xc,args=(y,))tt.start() #開始線程c.append(tt) #創(chuàng)建列表并添加線程for x in c:x.join() #等待子線程結(jié)束
二、重寫線程的類方法
1.單線程
class Xc(t.Thread): #繼承Thread類def __init__(self):super(Xc, self).__init__()def run(self): #重寫run方法for y in range(100):print('運行中'+str(y))x=Xc()x.start() #開始線程x.join() #等待子線程結(jié)束也可以這么寫：Xc().run() 和上面的效果是一樣的
2.多線程
class Xc(t.Thread): #繼承Thread類def __init__(self):super(Xc, self).__init__()def run(self,num): #重寫run方法print('運行：'+str(num))x=Xc()for y in range(10):x.run(y) #運行
4.線程鎖
為什么要加鎖，看了這個你就知道了：
多線程在運行時同時訪問一個對象會產(chǎn)生搶占資源的情況，所以我們必須得束縛它，所以就要給他加一把鎖把他鎖住，這就是同步鎖。要了解鎖，我們得先創(chuàng)建鎖，線程中有兩種鎖：Lock和RLock。
一、Lock
使用方法：
# 獲取鎖當(dāng)獲取不到鎖時，默認(rèn)進(jìn)入阻塞狀態(tài),設(shè)置超時時間，直到獲取到鎖，后才繼續(xù)。非阻塞時，timeout禁止設(shè)置。如果超時依舊未獲取到鎖，返回False。Lock.acquire(blocking=True,timeout=1)#釋放鎖,已上鎖的鎖，會被設(shè)置為unlocked。如果未上鎖調(diào)用，會拋出RuntimeError異常。Lock.release()
互斥鎖，同步數(shù)據(jù)，解決多線程的安全問題：
n=10lock=t.Lock()def xc(num):lock.acquire()print('運行+：'+str(num+n))print('運行-：'+str(num-n))lock.release()c=[]for y in range(10):tt=t.Thread(target=xc,args=(y,))tt.start()c.append(tt)for x in c:x.join()
這樣就顯得有條理了，而且輸出也是先+后-。Lock在一個線程中多次使用同一資源會造成死鎖。
死鎖問題：
n=10lock1=t.Lock()lock2=t.Lock()def xc(num):lock1.acquire()print('運行+：'+str(num+n))lock2.acquire()print('運行-：'+str(num-n))lock2.release()lock1.release()c=[]for y in range(10):tt=t.Thread(target=xc,args=(y,))tt.start()c.append(tt)for x in c:x.join()
二、RLock
相比Lock它可以遞歸，支持在同一線程中多次請求同一資源，并允許在同一線程中被多次鎖定，但是acquire和release必須成對出現(xiàn)。
使用遞歸鎖來解決死鎖：
n=10lock1=t.RLock()lock2=t.RLock()def xc(num):lock1.acquire()print('運行+：'+str(num+n))lock2.acquire()print('運行-：'+str(num-n))lock2.release()lock1.release()c=[]for y in range(10):tt=t.Thread(target=xc,args=(y,))tt.start()c.append(tt)for x in c:x.join()
這時候，輸出變量就變得僅僅有條了，不在隨意搶占資源。關(guān)于線程鎖，還可以使用with更加方便：
#with上下文管理，鎖對象支持上下文管理with lock: #with表示自動打開自動釋放鎖for i in range(10): #鎖定期間，其他人不可以干活print(i)#上面的和下面的是等價的if lock.acquire(1):#鎖住成功繼續(xù)干活，沒有鎖住成功就一直等待，1代表獨占for i in range(10): #鎖定期間，其他線程不可以干活print(i)lock.release() #釋放鎖
三、條件鎖
等待通過，Condition(lock=None),可以傳入lock或者Rlock，默認(rèn)Rlock，使用方法：
Condition.acquire(*args) 獲取鎖Condition.wait(timeout=None) 等待通知，timeout設(shè)置超時時間Condition.notify(num)喚醒至多指定數(shù)目個數(shù)的等待的線程，沒有等待的線程就沒有任何操作Condition.notify_all() 喚醒所有等待的線程 或者notifyAll()
def ww(c):with c:print('init')c.wait(timeout=5) #設(shè)置等待超時時間5print('end')def xx(c):with c:print('nono')c.notifyAll() #喚醒所有線程print('start')c.notify(1) #喚醒一個線程print('21')c=t.Condition() #創(chuàng)建條件t.Thread(target=ww,args=(c,)).start()t.Thread(target=xx,args=(c,)).start()
這樣就可以在等待的時候喚醒函數(shù)里喚醒其他函數(shù)里所存在的其他線程了。
5.信號量
信號量可以分為有界信號量和無解信號量，下面我們來具體看看他們的用法：
一、有界信號量
它不允許使用release超出初始值的范圍，否則，拋出ValueError異常。
#構(gòu)造方法。value為初始信號量。value小于0，拋出ValueError異常b=t.BoundedSemaphore(value=1)#獲取信號量時，計數(shù)器減1，即_value的值減少1。如果_value的值為0會變成阻塞狀態(tài)。獲取成功返回TrueBoundedSemaphore.acquire(blocking=True,timeout=None)#釋放信號量，計數(shù)器加1。即_value的值加1，超過初始化值會拋出異常ValueError。BoundedSemaphore.release()#信號量，當(dāng)前信號量BoundedSemaphore._value
可以看到了多了個release后報錯了。
二、無界信號量
它不檢查release的上限情況，只是單純的加減計數(shù)器。
可以看到雖然多了個release，但是沒有問題，而且信號量的數(shù)量不受限制。
6.Event
線程間通信，通過線程設(shè)置的信號標(biāo)志(flag)的False 還是True來進(jìn)行操作，常見方法有：
event.set() flag設(shè)置為Trueevent.clear() flag設(shè)置為Falseevent.is_set() flag是否為True，如果 event.isSet()==False將阻塞線程；設(shè)置等待flag為True的時長，None為無限等待。等到返回True,未等到超時則返回Falseevent.wait(timeout=None)
下面通過一個例子具體講述：
import timee=t.Event()def ff(num):while True:if num<5:e.clear() #清空信號標(biāo)志print('清空')if num>=5:e.wait(timeout=1) #等待信號標(biāo)志為真e.set()print('啟動')if e.isSet(): #如果信號標(biāo)志為真則清除標(biāo)志e.clear()print('停止')if num==10:e.wait(timeout=3)e.clear()print('退出')breaknum+=1time.sleep(2)ff(1)
設(shè)置延遲后可以看到效果相當(dāng)明顯，我們讓他干什么事他就干什么事。
7.local
可以為各個線程創(chuàng)建完全屬于它們自己的變量(線程局部變量)，而且它們的值都在當(dāng)前調(diào)用它的線程當(dāng)中，以字典的形式存在。下面我們來看下：
l=t.local() #創(chuàng)建一個線程局部變量def ff(num):l.x=100 #設(shè)置l變量的x方法的值為100for y in range(num):l.x+=3 #改變值print(str(l.x))for y in range(10):t.Thread(target=ff,args=(y,)).start() #開始執(zhí)行線程
那么，可以將變量的x方法設(shè)為全局變量嗎？我們來看下：
可以看出他報錯了，產(chǎn)生錯誤的原因是因為這個類中沒有屬性x,我們可以簡單的理解為局部變量就只接受局部。
8.Timer
設(shè)置定時計劃，可以在規(guī)定的時間內(nèi)反復(fù)執(zhí)行某個方法。他的使用方法是：
t.Timer(num,func,*args,**kwargs) #在指定時間內(nèi)再次重啟程序下面我們來看下：
def f():print('start')global t #防止造成線程堆積導(dǎo)致最終程序退出tt= t.Timer(3, f)tt.start()f()
這樣就達(dá)到了每三秒執(zhí)行一次f函數(shù)的效果。
總結(jié)
通過對線程的全面解析我們了解到了線程的重要性，它可以將我們復(fù)雜的問題變得簡單化，對于喜歡玩爬蟲的小伙伴們可以說是相當(dāng)有用了，本文基本覆蓋了線程的所有概念，希望能幫到大家。
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