Python多线程学习

认识多线程##

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：

• 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
• 用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。
• 程序的运行速度可能加快。
• 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。 每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

总结： 一、 1.线程无法独立执行 2.线程需要入口，执行序列，以及出口。 3.线程需要主程序来控制。 二、 1.线程有独立的寄存器，称为上下文，反应了线程在CPU寄存器的状态。 2.上下文中包含指令和指针（两个重要的寄存器）。 3.线程在上下文中运行，内存地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。 三、 1.线程可以被抢占，即中断 2.其他线程运行时，线程可以暂搁（睡眠）——线程的退让 四、 线程可以分为： - 内核线程 - 用户线程 Python3线程最常用的两个模块为： - _thread - threading

thread 模块已被废弃。用户可以使用 threading 模块代替。所以，在 Python3 中不能再使用”thread” 模块。为了兼容性，Python3 将 thread 重命名为 “_thread”。

• Pyton线程学习
• Python使用线程的方式有两种：函数 或者 类 包装线程对象
• 函数式： 调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。

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_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

参数说明:

• function : 线程函数。

• args : 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。

• kwargs - 可选参数。

• 线程模块

• Python3 通过两个标准库 _thread 和 threading 提供对线程的支持。

• _thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。

• threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：

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。