python 多线程（3）

python 多线程（3） 进程和线程的概念

进程：进程是 *** 作系统进行资源分配和调度的一个独立单位，是应用程序运行的载体，拥有独立的地址空间（系统资源）。作为拥有资源的基本单位。

线程：线程是程序执行中一个单一的顺序控制流程，是程序执行流的最小单元，是处理器调度和分派的基本单位。作为调度和分配的基本单位。

https://www.cnblogs.com/ChenZhongzhou/p/5685637.html

多线程的使用

import threading 
import time

# t1 = threading.Thread(target = 函数名) #线程1,指针指向
# https://www.runoob.com/python3/python3-date-time.html



#线程类
#线程一，每隔一秒打印日期
class Line(threading.Thread):
    def __init__(self):
        super(Line, self).__init__()#继承
    def run(self):#多线程threading.Thread，函数必须用run
        while(1):
            print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))#输出时间
            time.sleep(1)#延时一秒
# 线程二，每隔两秒打印姓名
class Line2(threading.Thread):
    def __init__(self,name):
        super(Line2, self).__init__()#继承
        self.name = name
    def run(self):
            while(1):
                #只执行四次
                for i in range(4):
                    print(self.name)#输出名称
                    time.sleep(2)#延时2秒
                break

T=Line()
t=Line2("张三")
#线程的调用
t.start()
T.start()

线程模块 

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【莫烦Python】Threading 学会多线程 Python_哔哩哔哩_bilibili

threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

run(): 用以表示线程活动的方法。start():启动线程活动。join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。isAlive(): 返回线程是否活动的。getName(): 返回线程名。setName(): 设置线程名。 线程同步

意义：同时进行两个线程，当你修改其中一个来修改共享内容时，另一个仍在执行，这是数据就是不统一的，需要先将一个进程锁定，在该进程进行完后释放，然后另一进程开始。

注：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 *** 作的数据，可以将其 *** 作放到 acquire 和 release 方法之间。

        threadLock = threading.Lock()
        threadLock.acquire()  # 获取锁，用于线程同步
        只需要一个线程 *** 作的数据
        threadLock.release()    # 释放锁，开启下一个线程

#菜鸟教程的实例
import threading
import time

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, delay):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.delay = delay
    def run(self):
        print ("开启线程： " + self.name)
        # 获取锁，用于线程同步
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.delay, 3)
        # 释放锁，开启下一个线程
        threadLock.release()

def print_time(threadName, delay, counter):
    #循环三次
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
        counter -= 1

threadLock = threading.Lock()
#锁的嵌套
threadLock = threading.RLock()
threads = []#创建一个列表存放所有的线程

# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()

# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()#多线程的等待，相当于单线程的t.wait()
print ("退出主线程")

递归锁
  嵌套锁用threading.Lock()不合理，会卡死在一个锁里，应该用 threadLock = threading.RLock()

import threading

threadLock = threading. RLock()#嵌套锁不能再用threading. Lock()

def H1():
    threadLock.acquire()#获取锁2
    print(1)
    threadLock.release()#释放锁2
def H2():
    threadLock.acquire()#获取锁1
    print(2)
    threadLock.release()#释放锁3
def h():
    threadLock.acquire()#获取锁1
    H1()
    H2()
    threadLock.release()#释放锁1

h()

线程优先级队列（ Queue）

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FalseQueue.full() 如果队列满了，返回True,反之FalseQueue.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 *** 作

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