python threading 1

• 系列文章目录
• 多线程
• python实现多线程
• 使用demo
• • demo1 : 创建一个子线程并启动
  • demo2: 创建多个子线程并运行
  • demo3: 重写类
• 总结

多线程开发是提高cpu效率的一种操作，属于并发的一种，这里要分清并发和并行的概念，它们是完全不同的，所谓并行指的是，对一个多核的cpu而言，在多个核心上同时去运行多个任务，这个叫做并行，并行要实现的代价是比较高的，所谓并发指的是对于一个cpu而言，将时间分成一段一段的，其中的每一段时间称为时间片，让多个任务在每一次时间片上去交叉运行。

很多文章都会说，python本身提供了一个很低级的多线程的调用库，那个库的名字叫做_thread，这个库提供的功能非常简单，做一些比较高等的开发的时候，只用这些简单的功能是完全不够的，我们更推荐使用threading，学习库其实并不是一件难事，只要记住关键的对象，操作，坑等就可以了。

比如对于threading库来说，其实最重要的无非就是一个threaing.Thread()对象，其次就是一个threading.Lock()锁机制

从简单的开始，理解python的主线程，学习过C语言的，大家都知道一个.c文件中，main是整个代码的入口。在python中，main就是主线程，属于任务的开始，任何其他的线程都是去基于主线程去创建的。如果主线程凋亡，那么其他线程理应凋亡。

这里其实就是创建一个子线程去执行一个循环输出的任务，创建子线程的过程，其实就是实例化这个Thread对象，start方法即开始执行子线程，对join方法如果疑惑的话，可以注释掉这行代码，试一试就会发现，可能不会有任何的输出，或者输出一个child thread: 就停止了，这是因为主线程结束了。还记得上面说的话吗，主线程结束，其他线程理应凋亡。当我们使用join方法后，会对当前线程进行阻塞，也就是主线程会被阻塞，一直等待子线程结束，因此才可以顺利的运行。

import threading
import time


def print_demo():
    for i in range(5):
        # print(threading.currentThread().name, i)
        print('child thread: ', i)
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # target传入的是一个必要的参数，这个参数代表回调的方法 在构造时加入name属性可以为线程赋值 当daemon属性为True时，主线程结束时，其他线程也
    # 会一起结束。
    thread = threading.Thread(target=print_demo, name='test_thread', daemon=True)
    thread.start()
    thread.join()

这里做的仅仅是打印任务，但是试想一下如果我们要做很大量的运算，仅仅去单线程的运行，效率就会很低下，这也就是开始说的，可以提高cpu的效率。同时多次观察这段代码的运行结果，还会发现多线程的运行是无序的，实际上，它是有规则的，主要与系统的调度算法，但是就不多说。

import threading
import time


def print_demo(flag=None):
    """

    :param flag:
    :return:
    """
    for i in range(5):
        # print(threading.currentThread().name, i)
        print(flag + 'child thread: ', i)
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # target传入的是一个必要的参数，这个参数代表回调的方法 在构造时加入name属性可以为线程赋值 当daemon属性为True时，主线程结束时，其他线程也
    # 会一起结束。
    thread1 = threading.Thread(target=print_demo, args=["ch1"], name='test_thread', daemon=True)
    thread2 = threading.Thread(target=print_demo, args=["ch2"], name='test_thread', daemon=True)
    thread3 = threading.Thread(target=print_demo, args=["ch3"], name='test_thread', daemon=True)
    thread1.start()
    thread2.start()
    thread3.start()
    
    thread1.join()
    thread2.join()
    thread3.join()

很多时候我们要用面向对象的风格去编写，

import threading


class my_thread_class(threading.Thread):
    def __init__(self, name=None):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
    def run(self):
        print('name: ', self.name)

my_thread = my_thread_class(name='baby')
my_thread.start()

这里主要是写一点对于threading使用的demo用来自己写的时候方便的，这些demo可以逐渐完善起来的。