python多线程threading

时间：2023-03-09 09:26:31
python多线程threading

本文通过 4个example 介绍python中多线程package —— threading的常用用法， 包括调用多线程， 同步队列类Queue， Ctrl+c结束多线程。

example1.

调用10个线程， 分别打印0~4， 每打印一个数pause一秒钟。

code如下所示， 在test()函数中用threading.Thread建立10个线程； 
一种方法是不要将这些线程设置为守护线程，如code所示； 
一种方法是设置守护线程（ setDeamon(True)），并用join（）让程序等所有线程结束了再退出（即去掉code中的注释）；

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# * Copyright (c) 2015 Baidu.com, Inc. All Rights Reserved

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#/**

# * @file b.py

# * @author zhangruiqing01(com@baidu.com)

# * @date 2015/10/28 20:12:33

# * @brief-

# *--

# **/

#

import time

import threading

def printf(i):

    for x in xrange(5):

        time.sleep(1)

        print i,

def test():

    thread_list = []

    for i in xrange(10):

        sthread = threading.Thread(target = printf, args = str(i))

#        sthread.setDaemon(True)

        sthread.start()

        thread_list.append(sthread)

#    for i in xrange(10):

#        thread_list[i].join()

if __name__ == '__main__':

    test()
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结果：

$python b.py 
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2 1 0 4 5 6 7 3 8 9 1 2 0 5 6 7 4 3 8 9 2 1 0 6 7 4 3 5 8 9 1 0 2 7 4 635 8 9

example2.

调用10个守护线程（每个守护线程的timeout时间为1s）， 分别打印0~4， 每打印一个数pause x秒钟， x为0~4之间的randint值。

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# * Copyright (c) 2015 Baidu.com, Inc. All Rights Reserved

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#/**

# * @file c.py

# * @author zhangruiqing01(com@baidu.com)

# * @date 2015/10/28 20:15:33

# * @brief-

# *--

# **/

#

import time

import threading

import random

def printf(i):

    randtime = random.randint(1,5)

    for x in xrange(5):

        time.sleep(randtime)

        print "T" + str(i), randtime # print T<threadid> randtime

def test():

    thread_list = []

    for i in xrange(10):

        sthread = threading.Thread(target = printf, args = str(i))

        sthread.setDaemon(True)

        sthread.start()

        thread_list.append(sthread)

    for i in xrange(10):

        thread_list[i].join(1)

if __name__ == '__main__':

    test()
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结果：

python多线程threading

从图中可见，在运行的这10s中， pause x秒的thread被打印了[10/x]次。

example3.

引入Queue， 带同步功能（enqueue和dequeue不用手动加锁）的queue类。

在下面的code中，proc函数处理一个thread的操作： 
1. dequeue 一个队头元素 
2. enqueue 5个threadid 
3. 重复执行两次步骤2（epoch<2）

这里注意proc函数中的最后Q.task_done()表示一个任务（一个dequeue的元素）已经结束；test( )中最后的Q.join()为等待队列为空才退出程序。

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# * Copyright (c) 2015 Baidu.com, Inc. All Rights Reserved

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# * @file d.py

# * @author zhangruiqing01(com@baidu.com)

# * @date 2015/10/28 20:22:33

# * @brief-

# *--

# **/

#

import time

import threading

import random

import Queue

Q = Queue.Queue()

def proc(threadid, epoch):

    while True:

        time.sleep(1)

        try:

            ele = Q.get()

            print 'Thread ' + str(threadid) + ' get element ' + str(ele)

        except Queue.Empty:

            print 'Thread ' + str(threadid) + ' get empty queue'

            continue

        if int(epoch) < 2:

            for i in xrange(5):

                Q.put(threadid)

            epoch = int(epoch) + 1

        Q.task_done()

def test():

    Q.put(1)

    thread_list = []

    for i in xrange(3):

        args = [str(i), str(0)]

        sthread = threading.Thread(target = proc, args = args)

        sthread.setDaemon(True)

        sthread.start()

        thread_list.append(sthread)

    Q.join()

if __name__ == '__main__':

    test()
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结果：

PS：最开始get到的1是在test（）中put进去的；

python多线程threading

example4.

程序接收ctrl + c后退出。程序每个thread打印100次threadid，直到ctrl+c退出。

PS： 更好的设计是在try，except后加finally块， 做到即便不ctrl+c也可以正常退出，就留给大家下面练习吧~

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# * Copyright (c) 2015 Baidu.com, Inc. All Rights Reserved

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# * @file a.py

# * @author zhangruiqing01(com@baidu.com)

# * @date 2015/10/28 20:06:33

# * @brief-

# *--

# **/

#

import time

import threading

def printf(i):

    for x in xrange(100):

        time.sleep(1)

        print i,

def test():

    for i in xrange(10):

        sthread = threading.Thread(target = printf, args = str(i))

        sthread.setDaemon(True)

        sthread.start()

    try:

        while 1:

            time.sleep(1)

    except KeyboardInterrupt:

        print 'exit'

if __name__ == '__main__':

    test()
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运行结果：

python多线程threading from: http://blog.****.net/abcjennifer/article/details/49474897

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