Python中多线程的创建及基本调用方法
1. 多线程的作用
简而言之,多线程是并行处理相互独立的子任务,从而大幅度提高整个任务的效率。
2. Python中的多线程相关模块和方法
Python中提供几个用于多线程编程的模块,包括thread,threading和Queue等
thread模块提供了基本的线程和锁的支持,除产生线程外,也提供基本的同步数据结构锁对象,其中包括:
start_new_thread(function, args kwargs=None) 产生一个新的线程来运行给定函数
allocate_lock() 分配一个LockType类型的锁对象
exit() 让线程退出
acquire(wait=None) 尝试获取锁对象
locked() 如果获取了锁对象返回TRUE,否则返回FALSE
release() 释放锁
threading提供了更高级别,功能更强的线程管理功能
Thread类 表示一个线程的执行的对象
Lock 锁原语对象
RLock 可重入锁对象,使单线程可以再次获得已经获取锁
queue模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间共享数据的队列数据结构
可用于进程间的通讯,让各个线程之间共享数据
模块函数queue(size) 创建一个大小为size的Queue对象
queue对象函数 qsize() 返回队列大小
empty() 队列为空返回True,否则返回False
put(item, block=0) 把ITEM放到队列中,block不为0,函数会一直阻塞到队列中
get(block=0) 从队列中取一个对象,若果给block,函数会一直阻塞到队列中有对象为止
3.示例
目前Python的lib中对多线程编程提供两种启动方法,一种是比较基本的thread模块中start_new_thread方法,在线程中运行一个函数, 另一种是使用集成threading模块的线程对象Thread类。
目前所用到的,是旧版本中调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新的线程
相比而言,thread.start_new_thread(function,(args[,kwargs]))实现机制其实与C更为类似,其中function参数是将要调用的线程函数;(args[,kwargs])是将传递给待创建线程函数的参数组成的元组类型,其中kwargs是可选的参数。新创建的线程结束一般依靠线程函数的执行结束自动退出,或者在线程函数中调用thread.exit()抛出SystemExit exception,达到线程退出的目的。
print "=======================thread.start_new_thread启动线程=============" import thread #Python的线程sleep方法并不是在thread模块中,反而是在time模块下 import time def inthread(no,interval): count=0 while count<10: print "Thread-%d,休眠间隔:%d,current Time:%s"%(no,interval,time.ctime()) #使当前线程休眠指定时间,interval为浮点型的秒数,不同于Java中的整形毫秒数 time.sleep(interval) #Python不像大多数高级语言一样支持++操作符,只能用+=实现 count+=1 else: print "Thread-%d is over"%no #可以等待线程被PVM回收,或主动调用exit或exit_thread方法结束线程 thread.exit_thread() #使用start_new_thread函数可以简单的启动一个线程,第一个参数指定线程中执行的函数,第二个参数为元组型的传递给指定函数的参数值 thread.start_new_thread(inthread,(1,2)) #线程执行时必须添加这一行,并且sleep的时间必须足够使线程结束,如本例 #如果休眠时间改为20,将可能会抛出异常 time.sleep(30) '''
使用这种方法启动线程时,有可能出现异常
Unhandled exception in thread started by Error in sys.excepthook: Original exception was:
解决:启动线程之后,须确保主线程等待所有子线程返回结果后再退出,如果主线程比子线程早结束,无论其子线程是否是后台线程,都将会中断,抛出这个异常
若没有响应阻塞等待,为避免主线程提前退出,必须调用time.sleep使主线程休眠足够长的时间,另外也可以采用加锁机制来避免类似情况,通过在启动线程的时候,给每个线程都加了一把锁,直到线程运行介绍,再释放这个锁。同时在Python的main线程中用一个while循环来不停的判断每个线程锁已释放。
import thread; from time import sleep,ctime; from random import choice #The first param means the thread number #The second param means how long it sleep #The third param means the Lock def loop(nloop,sec,lock): print "Thread ",nloop," start and will sleep ",sec; sleep(sec); print "Thread ",nloop," end ",sec; lock.release(); def main(): seconds=[4,2]; locks=[]; for i in range(len(seconds)) : lock=thread.allocate_lock(); lock.acquire(); locks.append(lock); print "main Thread begins:",ctime(); for i,lock in enumerate(locks): thread.start_new_thread(loop,(i,choice(seconds),lock)); for lock in locks : while lock.locked() : pass; print "main Thread ends:",ctime(); if __name__=="__main__" : main();
很多介绍说在新python版本中推荐使用Threading模块,目前暂没有应用到。。。

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

Sublime 텍스트로 Python 코드를 실행하려면 먼저 Python 플러그인을 설치 한 다음 .py 파일을 작성하고 코드를 작성한 다음 CTRL B를 눌러 코드를 실행하면 콘솔에 출력이 표시됩니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Visual Studio Code (VSCODE)에서 코드를 작성하는 것은 간단하고 사용하기 쉽습니다. vscode를 설치하고, 프로젝트를 만들고, 언어를 선택하고, 파일을 만들고, 코드를 작성하고, 저장하고 실행합니다. VSCODE의 장점에는 크로스 플랫폼, 무료 및 오픈 소스, 강력한 기능, 풍부한 확장 및 경량 및 빠른가 포함됩니다.

메모장에서 Python 코드를 실행하려면 Python 실행 파일 및 NPPEXEC 플러그인을 설치해야합니다. Python을 설치하고 경로를 추가 한 후 nppexec 플러그인의 명령 "Python"및 매개 변수 "{current_directory} {file_name}"을 구성하여 Notepad의 단축키 "F6"을 통해 Python 코드를 실행하십시오.
