python多线程编程方式分析示例详解

 更新时间:2013年12月06日 10:07:19   作者:  
本文介绍一下有关Python多线程的相关应用技巧,线程相对进程来说是"轻量级"的,操作系统用较少的资源创建和管理线程。程序中的线程在相同的内存空间中执行,并共享许多相同的资源,下面看使用方法

在Python多线程中如何创建一个线程对象

如果你要创建一个线程对象,很简单,只要你的类继承threading.Thread,然后在__init__里首先调用threading.Thread的__init__方法即可

复制代码 代码如下:

import threading 
class mythread(threading.Thread): 
def __init__(self, threadname): 
threading.Thread.__init__(self, name = threadname) 

这才仅仅是个空线程,我可不是要他拉空车的,他可得给我干点实在活。很简单,重写类的run()方法即可,把你要在线程执行时做的事情都放到里面

复制代码 代码如下:

import threading 
import time 
class mythread(threading.Thread): 
def __init__(…): 
…. 
def run(self): 
for i in range(10): 
print self.getName, i 
time.sleep(1)

以上代码我们让这个线程在执行之后每隔1秒输出一次信息到屏幕,10次后结束
getName()是threading.Thread类的一个方法,用来获得这个线程对象的name。还有一个方法setName()当然就是来设置这个线程对象的name的了。
如果要创建一个线程,首先就要先创建一个线程对象
mythreadmythread1 = mythread('mythread 1′)
一个线程对象被创建后,他就处于“born”(诞生状态)
如何让这个Python多线程对象开始运行呢?只要调用线程对象的start()方法即可
mythread1.start()
现在线程就处于“ready”状态或者也称为“runnable”状态。
奇怪吗?不是已经start了吗?为什么不称为“running”状态呢?其实是有原因的。因为我们的计算机一般是不具有真正并行处理能力的。我们所谓的Python多线程只是把时间分成片段,然后隔一个时间段就让一个线程执行一下,然后进入“sleeping ”状态,然后唤醒另一个在“sleeping”的线程,如此循环runnable->sleeping->runnable… ,只是因为计算机执行速度很快,而时间片段间隔很小,我们感受不到,以为是同时进行的。所以说一个线程在start了之后只是处在了可以运行的状态,他什么时候运行还是由系统来进行调度的。
那一个线程什么时候会“dead”呢?一般来说当线程对象的run方法执行结束或者在执行中抛出异常的话,那么这个线程就会结束了。系统会自动对“dead”状态线程进行清理。
如果一个线程t1在执行的过程中需要等待另一个线程t2执行结束后才能运行的话那就可以在t1在调用t2的join()方法

复制代码 代码如下:

def t1(…): 
… 
t2.join() 

这样t1在执行到t2.join()语句后就会等待t2结束后才会继续运行。
但是假如t1是个死循环的话那么等待就没有意义了,那怎么办呢?可以在调用t2的join()方法的时候给一个浮点数做超时参数,这样这个线程就不会等到花儿也谢了了。我等你10s,你不回来我还不允许我改嫁啊?

复制代码 代码如下:

def t1(…): 
… 
t2.join(10) 

如果一个进程的主线程运行完毕而子线程还在执行的话,那么进程就不会退出,直到所有子线程结束为止,如何让主线程结束的时候其他子线程也乖乖的跟老大撤退呢?那就要把那些不听话的人设置为听话的小弟,使用线程对象的setDaemon()方法,参数为bool型。True的话就代表你要听话,我老大(主线程)扯呼,你也要跟着撤,不能拖后腿。如果是False的话就不用那么听话了,老大允许你们将在外军命有所不受的。需要注意的是setDaemon()方法必须在线程对象没有调用start()方法之前调用,否则没效果。

复制代码 代码如下:

t1 = mythread('t1′) 
print t1.getName(),t1.isDaemon() 
t1.setDaemon(True) 
print t1.getName(),t1.isDaemon() 
t1.start() 
print ‘main thread exit'

当执行到 print 'main thread exit'后,主线程就退出了,当然t1这个线程也跟着结束了。但是如果不使用t1线程对象的setDaemon()方法的话,即便主线程结束了,还要等待t1线程自己结束才能退出进程。isDaemon()是用来获得一个线程对象的Daemonflag状态的。

如何来获得与Python多线程有关的信息呢?

获得当前正在运行的线程的引用
running = threading.currentThread()

获得当前所有活动对象(即run方法开始但是未终止的任何线程)的一个列表
threadlist = threading.enumerate()

获得这个列表的长度
threadcount = threading.activeCount()
查看一个线程对象的状态调用这个线程对象的isAlive()方法,返回1代表处于"runnable"状态且没有"dead"

threadflag = threading.isAlive()

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