單線程執(zhí)行
python的內(nèi)置模塊提供了兩個(gè)內(nèi)置模塊：thread和threading，thread是源生模塊，threading是擴(kuò)展模塊，在thread的基礎(chǔ)上進(jìn)行了封裝及改進(jìn)。所以只需要使用threading這個(gè)模塊就能完成并發(fā)的測試
實(shí)例
創(chuàng)建并啟動一個(gè)單線程
import threading
def myTestFunc():
print("我是一個(gè)函數(shù)")
t = threading.Thread(target=myTestFunc) # 創(chuàng)建一個(gè)線程
t.start() # 啟動線程
執(zhí)行結(jié)果
C:\Python36\python.exe D:/MyThreading/myThread.py
我是一個(gè)線程函數(shù)
Process finished with exit code 0
其實(shí)單線程的執(zhí)行結(jié)果和單獨(dú)執(zhí)行某一個(gè)或者某一組函數(shù)結(jié)果是一樣的，區(qū)別只在于用線程的方式執(zhí)行函數(shù)，而線程是可以同時(shí)執(zhí)行多個(gè)的，函數(shù)是不可以同時(shí)執(zhí)行的。
多線程執(zhí)行
上面介紹了單線程如何使用，多線程只需要通過循環(huán)創(chuàng)建多個(gè)線程，并循環(huán)啟動線程執(zhí)行就可以了
實(shí)例
import threading
from datetime import datetime
def thread_func(): # 線程函數(shù)
print('我是一個(gè)線程函數(shù)', datetime.now())
def many_thread():
threads = []
for _ in range(10): # 循環(huán)創(chuàng)建10個(gè)線程
t = threading.Thread(target=thread_func)
threads.append(t)
for t in threads: # 循環(huán)啟動10個(gè)線程
t.start()
if __name__ == '__main__':
many_thread()
執(zhí)行結(jié)果
C:\Python36\python.exe D:/MyThreading/manythread.py
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.205146
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.205146
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.206159
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.206159
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.206159
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.207139
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.207139
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.207139
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.208150
我是一個(gè)線程函數(shù) 2019-06-23 16:54:58.208150
Process finished with exit code 0
通過循環(huán)創(chuàng)建10個(gè)線程，并且執(zhí)行了10次線程函數(shù)，但需要注意的是python的并發(fā)并非絕對意義上的同時(shí)處理，因?yàn)閱泳€程是通過循環(huán)啟動的，還是有先后順序的，通過執(zhí)行結(jié)果的時(shí)間可以看出還是有細(xì)微的差異，但可以忽略不記。當(dāng)然如果線程過多就會擴(kuò)大這種差異。我們啟動500個(gè)線程看下程序執(zhí)行時(shí)間
實(shí)例
import threading
from datetime import datetime
def thread_func(): # 線程函數(shù)
print('我是一個(gè)線程函數(shù)', datetime.now())
def many_thread():
threads = []
for _ in range(500): # 循環(huán)創(chuàng)建500個(gè)線程
t = threading.Thread(target=thread_func)
threads.append(t)
for t in threads: # 循環(huán)啟動500個(gè)線程
t.start()
if __name__ == '__main__':
start = datetime.today().now()
many_thread()
duration = datetime.today().now() - start
print(duration)
執(zhí)行結(jié)果
0:00:00.111657
Process finished with exit code 0
500個(gè)線程共執(zhí)行了大約0.11秒
那么針對這種問題我們該如何優(yōu)化呢？我們可以創(chuàng)建25個(gè)線程，每個(gè)線程執(zhí)行20次線程函數(shù)，這樣在啟動下一個(gè)線程的時(shí)候，上一個(gè)線程已經(jīng)在循環(huán)執(zhí)行了，這樣就大大減少了并發(fā)的時(shí)間差異
優(yōu)化
import threading
from datetime import datetime
def thread_func(): # 線程函數(shù)
print('我是一個(gè)線程函數(shù)', datetime.now())
def execute_func():
for _ in range(20):
thread_func()
def many_thread():
start = datetime.now()
threads = []
for _ in range(25): # 循環(huán)創(chuàng)建500個(gè)線程
t = threading.Thread(target=execute_func)
threads.append(t)
for t in threads: # 循環(huán)啟動500個(gè)線程
t.start()
duration = datetime.now() - start
print(duration)
if __name__ == '__main__':
many_thread()
輸出結(jié)果 (僅看程序執(zhí)行間隔)
0:00:00.014959
Process finished with exit code 0
后面的優(yōu)化執(zhí)行500次并發(fā)一共花了0.014秒。比未優(yōu)化前的500個(gè)并發(fā)快了幾倍，如果線程函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間比較長的話，那么這個(gè)差異會更加顯著，所以大量的并發(fā)測試建議使用后者，后者比較接近同時(shí)“并發(fā)”
守護(hù)線程
多線程還有一個(gè)重要概念就是守護(hù)線程。那么在這之前我們需要知道主線程和子線程的區(qū)別，之前創(chuàng)建的線程其實(shí)都是main()線程的子線程，即先啟動主線程main()，然后執(zhí)行線程函數(shù)子線程。
那么什么是守護(hù)線程？即當(dāng)主線程執(zhí)行完畢之后，所有的子線程也被關(guān)閉(無論子線程是否執(zhí)行完成)。默認(rèn)不設(shè)置的情況下是沒有守護(hù)線程的，主線程執(zhí)行完畢后，會等待子線程全部執(zhí)行完畢，才會關(guān)閉結(jié)束程序。
但是這樣會有一個(gè)弊端，當(dāng)子線程死循環(huán)了或者一直處于等待之中，則程序?qū)⒉粫魂P(guān)閉，被被無限掛起，我們把上述的線程函數(shù)改成循環(huán)10次, 并睡眠2秒，這樣效果會更明顯
import threading
from datetime import datetime
import time
def thread_func(): # 線程函數(shù)
time.sleep(2)
i = 0
while(i < 11):
print(datetime.now())
i += 1
def many_thread():
threads = []
for _ in range(10): # 循環(huán)創(chuàng)建500個(gè)線程
t = threading.Thread(target=thread_func)
threads.append(t)
for t in threads: # 循環(huán)啟動500個(gè)線程
t.start()
if __name__ == '__main__':
many_thread()
print("thread end")
執(zhí)行結(jié)果
C:\Python36\python.exe D:/MyThreading/manythread.py
thread end
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.468612
2019-06-23 19:08:00.469559
2019-06-23 19:08:00.469559
2019-06-23 19:08:00.469559
2019-06-23 19:08:00.469559
2019-06-23 19:08:00.469559
2019-06-23 19:08:00.469559
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.470556
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.471554
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.472557
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.473548
2019-06-23 19:08:00.474545
2019-06-23 19:08:00.474545
2019-06-23 19:08:00.474545
2019-06-23 19:08:00.474545
2019-06-23 19:08:00.474545
2019-06-23 19:08:00.474545
2019-06-23 19:08:00.474545
2019-06-23 19:08:00.475552
2019-06-23 19:08:00.475552
2019-06-23 19:08:00.475552
2019-06-23 19:08:00.475552
2019-06-23 19:08:00.475552
2019-06-23 19:08:00.475552
2019-06-23 19:08:00.475552
2019-06-23 19:08:00.475552
2019-06-23 19:08:00.475552
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.476548
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
2019-06-23 19:08:00.477546
Process finished with exit code 0
根據(jù)上述結(jié)果可以看到主線程打印了“thread end”之后（主線程結(jié)束），子線程還在繼續(xù)執(zhí)行，并未隨著主線程的結(jié)束而結(jié)束
下面我們通過 setDaemon方法給子線程添加守護(hù)線程，我們把循環(huán)改為死循環(huán)，再來看看輸出結(jié)果(注意守護(hù)線程要加在start之前)
import threading
from datetime import datetime
def thread_func(): # 線程函數(shù)
i = 0
while(1):
print(datetime.now())
i += 1
def many_thread():
threads = []
for _ in range(10): # 循環(huán)創(chuàng)建500個(gè)線程
t = threading.Thread(target=thread_func)
threads.append(t)
t.setDaemon(True) # 給每個(gè)子線程添加守護(hù)線程
for t in threads: # 循環(huán)啟動500個(gè)線程
t.start()
if __name__ == '__main__':
many_thread()
print("thread end")
輸出結(jié)果
2019-06-23 19:12:35.564539
2019-06-23 19:12:35.564539
2019-06-23 19:12:35.564539
2019-06-23 19:12:35.564539
2019-06-23 19:12:35.564539
2019-06-23 19:12:35.564539
2019-06-23 19:12:35.565529
2019-06-23 19:12:35.565529
2019-06-23 19:12:35.565529
thread end
Process finished with exit code 0
通過結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)，主線程關(guān)閉之后子線程也會隨著關(guān)閉，并沒有無限的循環(huán)下去，這就像程序執(zhí)行到一半強(qiáng)制關(guān)閉執(zhí)行一樣，看似暴力卻很有用，如果子線程發(fā)送一個(gè)請求未收到請求結(jié)果，那不可能永遠(yuǎn)等下去，這時(shí)候就需要強(qiáng)制關(guān)閉。所以守護(hù)線程解決了主線程和子線程關(guān)閉的問題。
阻塞線程
上面說了守護(hù)線程的作用，那么有沒有別的方法來解決上述問題呢？ 其實(shí)是有的，那就是阻塞線程，這種方式更加合理，使用join()方法阻塞線程，讓主線程等待子線程執(zhí)行完成之后再往下執(zhí)行，再關(guān)閉所有子線程，而不是只要主線程結(jié)束，不管子線程是否執(zhí)行完成都終止子線程執(zhí)行。下面我們給子線程添加上join()（主要join要加到start之后）
import threading
from datetime import datetime
import time
def thread_func(): # 線程函數(shù)
time.sleep(1)
i = 0
while(i < 11):
print(datetime.now())
i += 1
def many_thread():
threads = []
for _ in range(10): # 循環(huán)創(chuàng)建500個(gè)線程
t = threading.Thread(target=thread_func)
threads.append(t)
t.setDaemon(True) # 給每個(gè)子線程添加守護(hù)線程
for t in threads: # 循環(huán)啟動500個(gè)線程
t.start()
for t in threads:
t.join() # 阻塞線程
if __name__ == '__main__':
many_thread()
print("thread end")
執(zhí)行結(jié)果
程序會一直執(zhí)行，但是不會打印“thread end”語句，因?yàn)樽泳€程并未結(jié)束，那么主線程就會一直等待。
疑問：有人會覺得這和什么都不設(shè)置是一樣的，其實(shí)會有一點(diǎn)區(qū)別的，從守護(hù)線程和線程阻塞的定義就可以看出來，如果什么都沒設(shè)置，那么主線程會先執(zhí)行完畢打印后面的“thread end”，而等待子線程執(zhí)行完畢。兩個(gè)都設(shè)置了，那么主線程會等待子線程執(zhí)行結(jié)束再繼續(xù)執(zhí)行。
而對于死循環(huán)或者一直等待的情況，我們可以給join設(shè)置超時(shí)等待，我們設(shè)置join的參數(shù)為2，那么子線程會告訴主線程讓其等待2秒，如果2秒內(nèi)子線程執(zhí)行結(jié)束主線程就繼續(xù)往下執(zhí)行，如果2秒內(nèi)子線程未結(jié)束，主線程也會繼續(xù)往下執(zhí)行，執(zhí)行完成后關(guān)閉子線程
輸出結(jié)果
import threading
from datetime import datetime
import time
def thread_func(): # 線程函數(shù)
time.sleep(1)
i = 0
while(1):
print(datetime.now())
i += 1
def many_thread():
threads = []
for _ in range(10): # 循環(huán)創(chuàng)建500個(gè)線程
t = threading.Thread(target=thread_func)
threads.append(t)
t.setDaemon(True) # 給每個(gè)子線程添加守護(hù)線程
for t in threads: # 循環(huán)啟動500個(gè)線程
t.start()
for t in threads:
t.join(2) # 設(shè)置子線程超時(shí)2秒
if __name__ == '__main__':
many_thread()
print("thread end")
你運(yùn)行程序后會發(fā)現(xiàn)，運(yùn)行了大概2秒的時(shí)候，程序會數(shù)據(jù)“thread end” 然后結(jié)束程序執(zhí)行， 這就是阻塞線程的意義，控制子線程和主線程的執(zhí)行順序
總結(jié)
最好呢，再次說一下守護(hù)線程和阻塞線程的定義
- 守護(hù)線程：子線程會隨著主線程的結(jié)束而結(jié)束，無論子線程是否執(zhí)行完畢
- 阻塞線程：主線程會等待子線程的執(zhí)行結(jié)束，才繼續(xù)執(zhí)行
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