什么是多线程?
线程(thread)是操作系统中能够进行运算的最小单位,包含于进程之中,一个进程可以有多个线程,这意味着一个进程中可以并发多个线程,即为多线程。
对于一个python程序,如果需要同时大量处理多个任务,有使用多进程和多线程两种方法。在python中,实现多线程主要通过threading模块,而多进程主要通过multiprocessing模块。
这两个模块的主要区别是:threading模块基于线程,而multiprocessing模块基于进程。threading模块使用共享内存来实现多线程,所有线程都共享一样的变量(这点在后续的实例中可以感受到);而multiprocessing基于子进程,每个子进程之间都有独立的变量和数据结构。两者的区别意味着threading更使用于I/O密集型任务(例如需要进行多表格读取操作),multiprocessing模块更适用于包含较多计算的CPU密集型任务(矩阵运算,图片处理类任务)。
需要注意的是,由于python中的GIL锁的存在,Python解释器只允许一个Python进程使用,这意味着对于一个解释器只允许一个进程在运行,这也是为什么threading模块无法适用于CPU密集型这类需要大量CPU资源的任务,因为一个进程的CPU资源有限,无论开启多少个线程,总的资源就只有那些,总耗时不会有太大变化。而multiprocessing模块则可以开多个进程,能够更快速的处理CPU密集型任务。
关于GIL锁和Multiprocessing模块的部分就不继续深入介绍了,本次主要介绍如何使用threading模块实现多线程的相关内容。
线程完整生命周期
一个线程完整的生命周期包括新建——就绪——运行——阻塞——死亡。
- 新建:即新创建一个线程对象
- 就绪:调用start方法后,线程对象等待运行,什么时候开始运行取决于调度
- 运行:线程处于运行状态
- 阻塞:处于运行状态的线程被堵塞,通俗理解就是被卡住了,可能的原因包括但不限于程序自身调用sleep方法阻塞线程运行,或调用了一个阻塞式I/O方法,被阻塞的进程会等待何时解除阻塞重新运行
- 死亡:线程执行完毕或异常退出,线程对象被销毁并释放内存
主线程与子线程
我们讲的多线程实际上指的就是只在主线程中运行多个子线程,而主线程就是我们的python编译器执行的线程,所有子线程和主线程都同属于一个进程。在未添加子线程的情况下,默认就只有一个主线程在运行,他会将我们写的代码从开头到结尾执行一遍,后文中我们也会提到一些主线程与子线程的关系。
不扯那么多概念了,接下来直接进入正题!
实例1:直接使用Thread创建线程对象
Thread类创建新线程的基本语法如下:
Newthread = Thread(target=function, args=(argument1,argument2,...))
- Newthread: 创建的线程对象
- function: 要执行的函数
- argument1,argument2: 传递给线程函数的参数,为tuple类型
假设一个任务task(当然task可以替换为其他任何任务,本实例中仅为假设),这个任务实现的功能是每隔1s打印某个字母,我们使用两个子线程,分别同时打印不同的字母a和b,实例如下:
""" <case1: 直接使用threading中的Thread类创建线程> Date: 2024/5/15 Author: 猫猫不吃sakana """ from threading import Thread import time from time import sleep # 自定义的函数,可以替换成其他任何函数 def task(threadName, number, letter): print(f"【线程开始】{threadName}") m = 0 while m < number: sleep(1) m += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 输出 {letter}") print(f"【线程结束】{threadName}") thread1 = Thread(target=task, args=("thread_1", 4, "a")) # 线程1:执行任务打印4个a thread2 = Thread(target=task, args=("thread_2", 2, "b")) # 线程2:执行任务打印2个b thread1.start() # 线程1开始 thread2.start() # 线程2开始 thread1.join() # 等待线程1结束 thread2.join() # 等待线程2结束
其输出为:
【线程开始】thread_1 【线程开始】thread_2 [13:42:00] thread_1 输出 a [13:42:00] thread_2 输出 b [13:42:01] thread_1 输出 a [13:42:01] thread_2 输出 b 【线程结束】thread_2 [13:42:02] thread_1 输出 a [13:42:03] thread_1 输出 a 【线程结束】thread_1
线程thread1和thread2同时开始,thread2打印2个b后结束,而thread1继续打印a直到完成。
实例2:使用join阻塞线程
在前一个实例中我们可以看到在结尾有thread1.join()和thread2.join()两个语句,这两个语句出现在末尾表示主线程会等待所有的子线程执行完成,当然了,由于默认我们创建的子线程是前台线程(这个概念会在后面提到),如果没有join语句主线程也会等待所有子线程执行完毕才退出。
join方法可以用于阻塞主线程的顺序执行,因此,在主线程中使用可以调整各个子线程的执行顺序,了解完这些之后,我们来看下一个实例。
""" <case2: 使用join方法阻塞进程> Date: 2024/5/15 Author: 猫猫不吃sakana """ from threading import Thread import time from time import sleep # 自定义的函数,可以替换成其他任何函数 def task(threadName, number, letter): print(f"【线程开始】{threadName}") m = 0 while m < number: sleep(1) m += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 输出 {letter}") print(f"【线程结束】{threadName}") thread1 = Thread(target=task, args=("thread_1", 6, "a")) # 线程1:假设任务为打印6个a thread2 = Thread(target=task, args=("thread_2", 4, "b")) # 线程2:假设任务为打印4个b thread3 = Thread(target=task, args=("thread_3", 2, "c")) # 线程3:假设任务为打印2个c thread1.start() # 线程1启动 thread2.start() # 任务2启动 thread2.join() # 等待线程2 thread3.start() # 线程2完成任务后线程3才启动 thread1.join() # 等待线程1完成线程 thread3.join() # 等待线程3完成线程
其输出为:
【线程开始】thread_1 【线程开始】thread_2 [13:44:20] thread_2 输出 b [13:44:20] thread_1 输出 a [13:44:21] thread_2 输出 b [13:44:21] thread_1 输出 a [13:44:22] thread_2 输出 b [13:44:22] thread_1 输出 a [13:44:23] thread_2 输出 b 【线程结束】thread_2 [13:44:23] thread_1 输出 a 【线程开始】thread_3 [13:44:24] thread_3 输出 c [13:44:24] thread_1 输出 a [13:44:25] thread_1 输出 a [13:44:25] thread_3 输出 c 【线程结束】thread_3 【线程结束】thread_1
由输出可以看出,由于join的加入,thread2.join使得主进程一直在等待thread2线程完成任务,因此直到线程thread2结束后,thread3才开始任务。
由于这里thread1一共打印6个a,thread2打印4个b,thread3打印2个c。thread1的工作量等于thread2+thread3的工作量之和,因此整个程序可以看成是thread1与thread2+thread3并行运行。
实例3:重写父类threading.Thread创建线程
实例1和2中,我们已经介绍了如何直接导入Thread函数创建线程以及如何利用join方法,但是这种创建线程的方法本质上使用的是其父类的默认设置,具有局限性。在实例3中,将进一步深入探讨如何继承并重写父类threading.Thread类创建子线程。
和实例2相同,我们假设需要用多个线程处理任务task1,thread1打印4个a字母(耗时4s),thread2线程打印2个b字母(耗时2s),如下:
""" <case3: 重写父类threading.Thread创建线程> Date: 2024/5/15 Author: 猫猫不吃sakana """ import threading import time from time import sleep # myThread继承父类,并进行重写 class myThread(threading.Thread): # 重写父类的构造函数 def __init__(self, number, letter): threading.Thread.__init__(self) self.number = number # 添加number变量 self.letter = letter # 添加letter变量 # 重写父类中的run函数 def run(self): print(f"【线程开始】{self.name}") task1(self.name, self.number, self.letter) print("【线程结束】", self.name) # 重写父类析构函数 def __del__(self): print("【线程销毁释放内存】", self.name) # 自定义的函数,此处可以替换成任何其他想要多线程执行的任务 def task1(threadName, number, letter): m = 0 while m < number: sleep(1) m += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 输出 {letter}") # def task2... # def task3... thread1 = myThread(4, "a") # 创建线程thread1:任务耗时2s thread2 = myThread(2, "b") # 创建线程thread2:任务耗时4s thread1.start() # 启动线程1 thread2.start() # 启动线程2 thread1.join() # 等待线程1 thread2.join() # 等待线程2
输出为:
【线程开始】Thread-1 【线程开始】Thread-2 [10:37:58] Thread-1 输出 a [10:37:58] Thread-2 输出 b [10:37:59] Thread-1 输出 a [10:37:59] Thread-2 输出 b 【线程结束】 Thread-2 [10:38:00] Thread-1 输出 a [10:38:01] Thread-1 输出 a 【线程结束】 Thread-1 【线程销毁释放内存】 Thread-1 【线程销毁释放内存】 Thread-2
从输出中,我们可以清楚的看到两个并行任务从开始到结束,最后一起销毁并释放内存的全过程,很好的体现了线程的一个完整生命周期过程。
最后实现的效果与实例1实现的效果相同,但是使用继承重写父类的方法,可以让我们更加自由的定义各项参数以及定义线程处理的任务,也能让我们对threading模块的理解更加深入。
实例4:前台线程与后台线程(守护线程)
在前面的所有实例中,我们忽略了threading.Thread的daemon参数,其默认为False,表示线程默认就是一个前台线程。
前台线程表示当所有的前台线程都执行完毕时,整个程序才退出。将daemon参数设定为True是表示线程是一个后台线程,此时主进程结束时,所有未执行完成的后台线程也都会直接自动结束。
在上一个实例的基础上,在初始化部分加入self.daemon=True,并去掉末尾的join方法,替换成sleep方法来阻塞主程序的运行,我们来看看结果会变成什么样,实例如下:
""" <case4: 前台线程与后台线程> Date: 2024/5/15 Author: 猫猫不吃sakana """ import threading import time from time import sleep # myThread继承父类,并进行重写 class myThread(threading.Thread): # 重写父类的构造函数 def __init__(self, number, letter): threading.Thread.__init__(self) self.number = number # 添加number变量 self.letter = letter # 添加letter变量 self.daemon = True # 默认前台线程 # 重写父类中的run函数 def run(self): print(f"【线程开始】{self.name}") task1(self.name, self.number, self.letter) print("【线程结束】", self.name) # 重写父类析构函数 def __del__(self): print("【线程销毁释放内存】", self.name) # 自定义的函数,此处可以替换成任何其他想要多线程执行的任务 def task1(threadName, number, letter): m = 0 while m < number: sleep(1) m += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 输出 {letter}") # def task2... # def task3... thread1 = myThread(4, "a") # 创建线程thread1:假设任务耗时2s thread2 = myThread(2, "b") # 创建线程thread2:假设任务耗时4s thread1.start() # 启动线程1 thread2.start() # 启动线程2 time.sleep(3) # 主程序等待3s再继续执行
其输出将变为:
【线程开始】Thread-1 【线程开始】Thread-2 [10:31:45] Thread-1 输出 a [10:31:45] Thread-2 输出 b [10:31:46] Thread-1 输出 a [10:31:46] Thread-2 输出 b 【线程结束】 Thread-2 Process finished with exit code 0
我们用sleep方法强行阻塞了主程序3s,但是由于我们将线程设定为了后台线程,3s过后,主程序将执行完毕,此时两个子线程thread1和thread2无论是否执行完成,都将强行结束。
将daemon参数设定为False,其输出则与实例3相同,如下:
【线程开始】Thread-1 【线程开始】Thread-2 [10:30:14] Thread-1 输出 a [10:30:14] Thread-2 输出 b [10:30:15] Thread-1 输出 a [10:30:15] Thread-2 输出 b 【线程结束】 Thread-2 [10:30:16] Thread-1 输出 a [10:30:17] Thread-1 输出 a 【线程结束】 Thread-1 【线程销毁释放内存】 Thread-1 【线程销毁释放内存】 Thread-2
实例5:线程同步(线程锁)
我们设想一下这种情况,当多线程同时执行时,由于threading模块的中线程的变量和数据结构共享,可能会出现多个线程同时修改一个数据的情况,这绝对是不行的。
为了将各个线程同步,我们引入线程锁的概念。当某个线程访问数据时,先对其加锁,其他线程若再想访问这个数据就会被阻塞,直到前一个线程解锁释放。在threading模块中,加锁和释放锁主要使用Lock类,使用其中的acquire()和release()方法:
Lock = threading.Lock() # 在threading模块中获得锁类 Lock.acquire() # 设置锁 Lock.release() # 释放锁
在介绍线程锁实例时,我们就不使用前面几个实例用的打印字母的任务了。为了让各位更加直观地体会到线程锁的作用,我们使用多线程对一个列表list进行数据删改。
假设此时有多个线程都需要对这个列表进行修改操作,实例如下:
""" <case5: 线程同步,线程锁> Date: 2024/5/15 Author: 猫猫不吃sakana """ import threading import time # 子类myThread继承父类threading.Thread,并进行重写 class myThread(threading.Thread): # 重写父类构造函数 def __init__(self, number): threading.Thread.__init__(self) self.number = number # 重写父类run函数,在调用start()时自动调用run函数 def run(self): print(f"【线程开始】{self.name}") Lock.acquire() # 设置线程锁 edit_list(self.name, self.number) Lock.release() # 释放线程锁 # 重写父类析构函数 def __del__(self): print("【线程销毁】", self.name) # 自定义的任务函数 def edit_list(threadName, number): while number > 0: time.sleep(1) data_list[number-1] += 1 current_time = time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()) print(f"[{current_time}] {threadName} 修改datalist为{data_list}") number -= 1 print(f"【线程{threadName}完成工作】") data_list = [0, 0, 0, 0] Lock = threading.Lock() # 创建3个子线程 thread1 = myThread(1) thread2 = myThread(2) thread3 = myThread(3) # 启动3个子线程 thread1.start() thread2.start() thread3.start() # 主进程等待所有线程完成 thread1.join() thread2.join() thread3.join() print("【主进程结束】")
输出为:
【线程开始】Thread-1 【线程开始】Thread-2 【线程开始】Thread-3 [09:55:22] Thread-1 修改datalist为[1, 0, 0, 0] 【线程Thread-1完成工作】 [09:55:23] Thread-2 修改datalist为[1, 1, 0, 0] [09:55:24] Thread-2 修改datalist为[2, 1, 0, 0] 【线程Thread-2完成工作】 [09:55:25] Thread-3 修改datalist为[2, 1, 1, 0] [09:55:26] Thread-3 修改datalist为[2, 2, 1, 0] [09:55:27] Thread-3 修改datalist为[3, 2, 1, 0] 【线程Thread-3完成工作】 【主进程结束】 【线程销毁】 Thread-1 【线程销毁】 Thread-2 【线程销毁】 Thread-3
当三个线程都需要使用同一个数据时,我们只需要对线程的run方法中进行加锁和释放锁的操作即可。此时三个子线程将会进行顺序操作,前一个子线程执行完成释放锁后,后一个线程才会继续执行。要注意的是,这三个子线程使用的需要是同一把锁。
写在最后
这是我第一次尝试发文,写文章的初衷就是和大家能够一起进步,有什么不足大家也可以在评论区提出来,后续可能会继续更新python的一些知识点以及自己的学习感悟,与各位共勉。
threading模块还有很多可选参数和方法可供使用,详情可参见threading模块的官方文档