Учебники

Python 3 — многопоточное программирование

Май 2, 2019

Запуск нескольких потоков аналогичен запуску нескольких различных программ одновременно, но со следующими преимуществами:

  • Несколько потоков внутри процесса совместно используют одно и то же пространство данных с основным потоком и поэтому могут обмениваться информацией или общаться друг с другом легче, чем если бы они были отдельными процессами.

  • Потоки иногда называют легкими процессами, и они не требуют больших затрат памяти; они дешевле, чем процессы.

Несколько потоков внутри процесса совместно используют одно и то же пространство данных с основным потоком и поэтому могут обмениваться информацией или общаться друг с другом легче, чем если бы они были отдельными процессами.

Потоки иногда называют легкими процессами, и они не требуют больших затрат памяти; они дешевле, чем процессы.

Поток имеет начало, последовательность выполнения и заключение. У него есть указатель инструкции, который отслеживает, где в его контексте он работает.

  • Это может быть прервано (прервано).

  • Он может быть временно приостановлен (также известный как спящий режим) во время работы других потоков — это называется уступкой.

Это может быть прервано (прервано).

Он может быть временно приостановлен (также известный как спящий режим) во время работы других потоков — это называется уступкой.

Есть два разных вида темы —

  • поток ядра
  • пользовательская нить

Потоки ядра являются частью операционной системы, тогда как потоки пространства пользователя не реализованы в ядре.

Есть два модуля, которые поддерживают использование потоков в Python3 —

  • _нить
  • нарезания резьбы

Потоковый модуль давно устарел. Пользователям рекомендуется использовать модуль потоков. Следовательно, в Python 3 модуль «поток» больше не доступен. Тем не менее, он был переименован в «_thread» для обратной совместимости в Python3.

Начиная новую тему

Чтобы создать другой поток, вам нужно вызвать следующий метод, доступный в модуле потока: 

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

Этот вызов метода позволяет быстро и эффективно создавать новые потоки как в Linux, так и в Windows.

Вызов метода немедленно возвращается, и дочерний поток запускается и вызывает функцию с переданным списком аргументов . Когда функция возвращается, поток завершается.

Здесь args — это кортеж аргументов; используйте пустой кортеж для вызова функции без передачи аргументов. kwargs — это необязательный словарь аргументов ключевых слов.

пример 

#!/usr/bin/python3

import _thread
import time

# Define a function for the thread
def print_time( threadName, delay):
   count = 0
   while count < 5:
      time.sleep(delay)
      count += 1
      print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))

# Create two threads as follows
try:
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
   print ("Error: unable to start thread")

while 1:
   pass

Выход

Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат — 

Thread-1: Fri Feb 19 09:41:39 2016
Thread-2: Fri Feb 19 09:41:41 2016
Thread-1: Fri Feb 19 09:41:41 2016
Thread-1: Fri Feb 19 09:41:43 2016
Thread-2: Fri Feb 19 09:41:45 2016
Thread-1: Fri Feb 19 09:41:45 2016
Thread-1: Fri Feb 19 09:41:47 2016
Thread-2: Fri Feb 19 09:41:49 2016
Thread-2: Fri Feb 19 09:41:53 2016

Программа идет в бесконечном цикле. Вам придется нажать Ctrl-C, чтобы остановить

Хотя это очень эффективно для низкоуровневых потоков, модуль резьбы очень ограничен по сравнению с более новым модулем потоков.

Поточный модуль

Более новый модуль потоков, включенный в Python 2.4, обеспечивает гораздо более мощную высокоуровневую поддержку потоков, чем модуль потоков, рассмотренный в предыдущем разделе.

Модуль потоков предоставляет все методы модуля потоков и предоставляет некоторые дополнительные методы:

  • threading.activeCount () — возвращает количество активных объектов потока.

  • threading.currentThread () — возвращает количество объектов потока в элементе управления потока вызывающей стороны.

  • threading.enumerate () — возвращает список всех объектов потока, которые в данный момент активны.

threading.activeCount () — возвращает количество активных объектов потока.

threading.currentThread () — возвращает количество объектов потока в элементе управления потока вызывающей стороны.

threading.enumerate () — возвращает список всех объектов потока, которые в данный момент активны.

В дополнение к методам, у модуля потоков есть класс Thread, который реализует потоки. Методы, предоставляемые классом Thread , следующие:

  • run () — Метод run () является точкой входа для потока.

  • start () — метод start () запускает поток, вызывая метод run.

  • join ([время]) — join () ожидает завершения потоков.

  • isAlive () — метод isAlive () проверяет, выполняется ли еще поток.

  • getName () — Метод getName () возвращает имя потока.

  • setName () — Метод setName () устанавливает имя потока.

run () — Метод run () является точкой входа для потока.

start () — метод start () запускает поток, вызывая метод run.

join ([время]) — join () ожидает завершения потоков.

isAlive () — метод isAlive () проверяет, выполняется ли еще поток.

getName () — Метод getName () возвращает имя потока.

setName () — Метод setName () устанавливает имя потока.

Создание темы с использованием модуля Threading

Чтобы реализовать новый поток с помощью модуля потоков, вы должны сделать следующее:

  • Определите новый подкласс класса Thread .

  • Переопределите метод __init __ (self [, args]), чтобы добавить дополнительные аргументы.

  • Затем переопределите метод run (self [, args]), чтобы реализовать то, что поток должен делать при запуске.

Определите новый подкласс класса Thread .

Переопределите метод __init __ (self [, args]), чтобы добавить дополнительные аргументы.

Затем переопределите метод run (self [, args]), чтобы реализовать то, что поток должен делать при запуске.

Создав новый подкласс Thread , вы можете создать его экземпляр, а затем запустить новый поток, вызвав метод start () , который, в свою очередь, вызывает метод run () .

пример 

#!/usr/bin/python3

import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
   def __init__(self, threadID, name, counter):
      threading.Thread.__init__(self)
      self.threadID = threadID
      self.name = name
      self.counter = counter
   def run(self):
      print ("Starting " + self.name)
      print_time(self.name, self.counter, 5)
      print ("Exiting " + self.name)

def print_time(threadName, delay, counter):
   while counter:
      if exitFlag:
         threadName.exit()
      time.sleep(delay)
      print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
      counter -= 1

# Create new threads
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# Start new Threads
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print ("Exiting Main Thread")

Результат

Когда мы запускаем вышеуказанную программу, она дает следующий результат — 

Starting Thread-1
Starting Thread-2
Thread-1: Fri Feb 19 10:00:21 2016
Thread-2: Fri Feb 19 10:00:22 2016
Thread-1: Fri Feb 19 10:00:22 2016
Thread-1: Fri Feb 19 10:00:23 2016
Thread-2: Fri Feb 19 10:00:24 2016
Thread-1: Fri Feb 19 10:00:24 2016
Thread-1: Fri Feb 19 10:00:25 2016
Exiting Thread-1
Thread-2: Fri Feb 19 10:00:26 2016
Thread-2: Fri Feb 19 10:00:28 2016
Thread-2: Fri Feb 19 10:00:30 2016
Exiting Thread-2
Exiting Main Thread

Синхронизация потоков

Модуль потоков, поставляемый с Python, включает в себя простой в реализации механизм блокировки, который позволяет синхронизировать потоки. Новая блокировка создается путем вызова метода Lock () , который возвращает новую блокировку.

Метод получения (блокировки) нового объекта блокировки используется, чтобы заставить потоки работать синхронно. Необязательный параметр блокировки позволяет вам контролировать, ожидает ли поток получения блокировки.

Если для блокировки установлено значение 0, поток немедленно возвращает значение 0, если блокировка не может быть получена, и 1, если блокировка получена. Если для блокировки установлено значение 1, поток блокируется и ожидает снятия блокировки.

Метод release () нового объекта блокировки используется для снятия блокировки, когда она больше не требуется.

пример 

#!/usr/bin/python3

import threading
import time

class myThread (threading.Thread):
   def __init__(self, threadID, name, counter):
      threading.Thread.__init__(self)
      self.threadID = threadID
      self.name = name
      self.counter = counter
   def run(self):
      print ("Starting " + self.name)
      # Get lock to synchronize threads
      threadLock.acquire()
      print_time(self.name, self.counter, 3)
      # Free lock to release next thread
      threadLock.release()

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

threadLock = threading.Lock()
threads = []

# Create new threads
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# Start new Threads
thread1.start()
thread2.start()

# Add threads to thread list
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

# Wait for all threads to complete
for t in threads:
   t.join()
print ("Exiting Main Thread")

Выход

Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат — 

Starting Thread-1
Starting Thread-2
Thread-1: Fri Feb 19 10:04:14 2016
Thread-1: Fri Feb 19 10:04:15 2016
Thread-1: Fri Feb 19 10:04:16 2016
Thread-2: Fri Feb 19 10:04:18 2016
Thread-2: Fri Feb 19 10:04:20 2016
Thread-2: Fri Feb 19 10:04:22 2016
Exiting Main Thread

Многопоточная приоритетная очередь

Модуль Queue позволяет вам создать новый объект очереди, который может содержать определенное количество элементов. Существуют следующие способы управления очередью:

  • get () — get () удаляет и возвращает элемент из очереди.

  • put () — Put добавляет элемент в очередь.

  • qsize () — qsize () возвращает количество элементов, которые в данный момент находятся в очереди.

  • empty () — empty () возвращает True, если очередь пуста; в противном случае Ложь.

  • full () — full () возвращает True, если очередь заполнена; в противном случае Ложь.

get () — get () удаляет и возвращает элемент из очереди.

put () — Put добавляет элемент в очередь.

qsize () — qsize () возвращает количество элементов, которые в данный момент находятся в очереди.

empty () — empty () возвращает True, если очередь пуста; в противном случае Ложь.

full () — full () возвращает True, если очередь заполнена; в противном случае Ложь.

пример 

#!/usr/bin/python3

import queue
import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
   def __init__(self, threadID, name, q):
      threading.Thread.__init__(self)
      self.threadID = threadID
      self.name = name
      self.q = q
   def run(self):
      print ("Starting " + self.name)
      process_data(self.name, self.q)
      print ("Exiting " + self.name)

def process_data(threadName, q):
   while not exitFlag:
      queueLock.acquire()
      if not workQueue.empty():
         data = q.get()
         queueLock.release()
         print ("%s processing %s" % (threadName, data))
      else:
         queueLock.release()
         time.sleep(1)

threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1

# Create new threads
for tName in threadList:
   thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
   thread.start()
   threads.append(thread)
   threadID += 1

# Fill the queue
queueLock.acquire()
for word in nameList:
   workQueue.put(word)
queueLock.release()

# Wait for queue to empty
while not workQueue.empty():
   pass

# Notify threads it's time to exit
exitFlag = 1

# Wait for all threads to complete
for t in threads:
   t.join()
print ("Exiting Main Thread")

Выход

Когда приведенный выше код выполняется, он дает следующий результат —

66
Share: