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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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。