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Python 多线程

发布时间:2019-06-12 08:34 来源:未知 编辑:admin

  线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行,必须依存在应用程序中,由应用程序提供多个线程执行控制。

  每个线程都有他自己的一组CPU寄存器,称为线程的上下文,该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

  指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器,线程总是在进程得到上下文中运行的,这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

  线程的结束一般依靠线程函数的自然结束;也可以在线程函数中调用thread.exit(),他抛出SystemExit exception,达到退出线程的目的。

  Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。

  除了使用方法外,线程模块同样提供了Thread类来处理线程,Thread类提供了以下方法:

  如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。

  使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步,这两个对象都有acquire方法和release方法,对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下:

  多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时,可能存在数据不同步的问题。

  考虑这样一种情况:一个列表里所有元素都是0,线程set从后向前把所有元素改成1,而线程print负责从前往后读取列表并打印。

  那么,可能线程set开始改的时候,线程print便来打印列表了,输出就成了一半0一半1,这就是数据的不同步。为了避免这种情况,引入了锁的概念。

  锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如set要访问共享数据时,必须先获得锁定;如果已经有别的线程比如print获得锁定了,那么就让线程set暂停,也就是同步阻塞;等到线程print访问完毕,释放锁以后,再让线程set继续。

  经过这样的处理,打印列表时要么全部输出0,要么全部输出1,不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

  Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO(先入先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列LifoQueue,和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语,能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。

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