進程、線程、協程和GIL（二）

来源:https://www.cnblogs.com/ss-py/archive/2019/01/10/10238067.html
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上一篇博客講了進程、線程、協程和GIL的基本概念，這篇我們來說說在以下三點： 1> python中使用threading庫來創建線程的兩種方式 2> 使用Event對消來判斷線程是否已啟動 3> 使用Semaphore和BoundedSemaphore兩個類分別來控制線程的併發數以及二者之間的區別。 ...


　　　　上一篇博客講了進程、線程、協程和GIL的基本概念，這篇我們來說說在以下三點：

　　1> python中使用threading庫來創建線程的兩種方式

　　2> 使用Event對消來判斷線程是否已啟動

　　3> 使用Semaphore和BoundedSemaphore兩個類分別來控制線程的併發數以及二者之間的區別。

　　如果想要瞭解基本概念，請移步我的上一篇博客：https://www.cnblogs.com/ss-py/p/10236125.html

正文：

　　利用threading庫來在創建一個線程：

from threading import Thread

def run(name):
    print('我是： %s' % (name))
    
if __name__ == '__main__':
    t = Thread(target=run, args=('線程1號',))
    t.start()

　　運行結果：　　

　　

　　首先，創建一個Thread線程，並用target=run來指定這個線程需要執行那個run方法，然後將run方法所需的參數以args參數的形式傳遞過去，

　　請註意，args所傳的參數是一個元組（tuple）類型，因此即使元組中只有一個參數，也要在這個參數後再加一個逗號，如 args=('線程1號',)

　　

　　而且，當我們創建一個線程對象後，這個線程並不會立即執行，除非調用它的star()方法，當調用star()方法後，這個線程會調用你使用target傳給他的函數，

　　並將args中的參數傳遞給這個函數。

　　Python中的線程會在一個單獨的系統級線程中執行（如一個POSIX線程或一個Windows線程），這些線程全部由操作系統進行管理，線程一旦啟動，

　　它將獨立運行直至目標函數運行結束。

　　我們可以調用is_alive()方法來進行判斷該線程是否在運行（is_alive()方法返回True或者False）：

　　我們知道，進程是依賴於線程來執行的，所以當我們的py文件在執行時，我們可以理解為有一個主線程在執行，當我們創建一個子線程時，就相當於當前程式一共有兩個線程在執行。當子線程被創建後，主線程和子線程就獨立運行，相互並不影響。

　　代碼如下：

 1 import time
 2 from threading import Thread
 3 
 4 def run(name):
 5     time.sleep(2)
 6     print('我是： %s' % (name))
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     t = Thread(target=run, args=('子線程',))
10     t.start()
11     print('我是主線程')

　　執行結果：

　　

　　在代碼的第9行，創建了一個線程t，讓它來執行run()方法，這時，程式中就有了兩個線程同時存在、各自獨立運行，預設的，主線程是不會等待子線程的運算結果的，所以主線程繼續向下執行，列印L“我是主線程”，而子線程在調用run()方法時sleep了兩秒鐘，之後才列印出“我是子線程”

　　當然，我們可以手動的調用join()方法來讓主線程等待子線程運行結束後再向下執行：

 1 import time
 2 from threading import Thread
 3 
 4 def run(name):
 5     time.sleep(2)
 6     print('我是： %s' % (name))
 7 
 8 if __name__ == '__main__':
 9     t = Thread(target=run, args=('子線程',))
10     t.start()
11     t.join()
12     print('我是主線程')

　　

　　這時，程式在進行到第十行後，主線程就卡住了，它在等待子線程運行結束，檔子線程運行結束後，主線程才會繼續向下運行，直至程式退出。

　　但是，但是，無論主線程等不等待子線程，Python解釋器都會等待所有的線程都終止後才會退出。也就是說，無論主線程等不等待子線程，這個程式最終都

　　會運行兩秒多，因為子線程sleep了兩秒。

　　所以，當遇到需要長時間運行的線程或者是需要一直在後臺運行的線程時，可以將其設置為後臺線程（守護線程）daemon=True，如：

t = Thread(target=run, args=('子線程',), daemon=True)

　　守護線程，顧名思義是守護主線程的線程，他們是依賴於主線程而存在的，當主線程執行結束後，守護線程會被立即註銷，無論該線程是否執行結束。

　　當然，我們也可以利用join()來使主線程等待主線程。

　　使用threading庫來創建線程還有一種方式：

from threading import Thread

class CreateThread(Thread):

    def __init__(self):
        super().__init__()

    def run(self):
        print('我是子線程！')

t = CreateThread()
t.start()

　　在開始t = Thread(target=run, args=('子線程',)）這種方式調用方法時子線程調用的run方法的這個方法名是我隨便起的，實際上叫什麼都行，

　　但是以繼承Thread類方式實現線程時，線程調用的方法名必須是run() 這個是程式寫死的。

 

 　　使用Event對象判斷線程是否已經啟動

 　　threading庫中的Event對象包含一個可由線程來設置的信號標誌，它允許線程等待某些事件的發生。

　　初始狀態時，event對象中的信號標誌被設置為假，如果有一個線程等待event對象，且這個event對象的標誌為假，那麼這個線程就會一直阻塞，直到該標誌為真。如果將一個event對象的標誌設置為真，他將喚醒所有等待這個標誌的線程，如果一個線程等待一個被設置為真得Event對象，那麼它將忽略這個事件，繼續向下執行。　　

　　Event (事件) 定義了一個全局的標誌Flag，如果Flag為False，當程式執行event.wait()時就會阻塞，當Flag為True時，程式執行event.wait()時便不會阻塞：

　　event.set():  將標誌Flag設置為True， 並通知所有因等待該標誌而處於阻塞狀態的線程恢復運行。

　　event.clear(): 將標誌Flag設置為False

　　event.wait():  判斷當前標誌狀態，如果是True則立即返回，否則線程繼續阻塞。

　　event.isSet(): 獲取標誌Flag狀態： 返回True或者False

 1 from threading import Thread, Event
 2 
 3 def run(num, start_evt):
 4     if int(num) >10:
 5         start_evt.set()
 6     else:
 7         start_evt.clear()
 8 start_evt = Event()
 9 
10 if __name__ == '__main__':
11     num = input("請輸入數字>>>")
12     t = Thread(target=run, args=(num, start_evt,))
13     t.start()
14     start_evt.wait()  # 主線程獲取Event對象的標誌狀態，若為True，則主線程繼續執行，否則，主線程阻塞
15     print("主線程繼續執行！")

　　上邊這段代碼：當輸入的數字大於10時，將標誌設置為True，主程式繼續執行，當小於或者等於10時，將標誌設為False（預設為False），主線程阻塞。

　　   

　　值得註意的是：當Event對象的標誌被設置為True時，他會喚醒所有等待他的線程，如果只想喚醒某一個線程，最好使用信號量。

 

　　信號量

　　信號量，說白了就是一個計數器，用來控制線程的併發數，每次有線程獲得信號量的時候（即acquire()）計數器－1，釋放信號量時候(release())計數器＋1，計數器為0的時候其它線程就被阻塞無法獲得信號量

　　acquire()   # 設置一個信號量

　　release()   # 釋放一個信號量

　　python中有兩個類實現了信號量：（Semaphore和BoundedSemaphore）

　　Semaphore和BoundedSemaphore的相同之處：

　　　　通過： threading.Semaphore(3) 或者 threading.BoundedSemaphore(3) 來設置初始值為3的計數器

　　　　執行acquire() 計數器-1，執行release() 計數器+1，當計數器為0時，其他線程均無法再獲得信號量從而阻塞

import threading

se = threading.BoundedSemaphore(3)

for i in range(5):
    se.acquire()
    print('信號量被設置')

for j in range(10):
    se.release()
    print('信號量被釋放了')

　　執行結果：   

import threading

se = threading.Semaphore(3)

for i in range(5):
    se.acquire()
    print('信號量被設置')

for j in range(10):
    se.release()
    print('信號量被釋放了')

　　執行結果：

　　可以看到，無論我們用那個類創建信號量，當計數器被減為0時，其他線程均會阻塞。

　　這個功能經常被用來控制線程的併發數：

　　沒有設置信號量：

import time
import threading

num = 3

def run():
    time.sleep(2)
    print(time.time())

if __name__ == '__main__':
    t_list = []
    for i in range(20):
        t = threading.Thread(target=run)
        t_list.append(t)
    for i in t_list:
        i.start()

　　執行結果：20個線程幾乎在同時執行，，如果主機在執行IO密集型任務時執行這種程式時，主機有可能會宕機，

　　但是在設置了信號量時，我們可以來控制同一時間同時運行的線程數：

import time
import threading

num = 3

def run():
    se.acquire()  # 添加信號量
    time.sleep(2)
    print(time.time())
    se.release()  #  釋放一個信號量


if __name__ == '__main__':
    t_list = []
    se = threading.Semaphore(5)  # 設置一個大小為5的計數器(同一時間，最多允許5個線程在運行)
　　 # se = threading.BoundedSemaphore(5) 
    for i in range(20):
        t = threading.Thread(target=run)
        t_list.append(t)
    for i in t_list:
        i.start()

　　這時，我們給程式加上信號量，控制它在同一時間內，最多只有5個線程在運行。

　　

　　兩者之間的差異性：

　　　　當計數器達到設定好的上線時，BoundedSemaphore就無法進行release()操作了，Semaphore沒有這個限制，它會拋出異常。

　　

import threading


se = threading.Semaphore(3)

for i in range(3):  # 將計數器值減為0
    se.acquire(3)

for j in range(5):  # 將計數器值加至5
    se.release()
    print('信號量被釋放了')

　　運行結果：

　　

import threading


se = threading.BoundedSemaphore(3)

for i in range(3):  # 將計數器值減為0
    se.acquire(3)

for j in range(5):  # 將計數器值加至5
    se.release()
    print('信號量被釋放了')

　　運行結果：

　　拋異常了：信號量被釋放太多次。。。

 　　好了，這篇文章的就先寫到這裡，下一篇文章我會講解關於線程間通信、線程加鎖等問題

　　想瞭解更多關於Python、爬蟲的信息，歡迎關註我的個人微信公眾號：

　　

 

 

 　　

　


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