【相关推荐：Python3视频教程 】
(资料图片仅供参考)
python多线程
一、线程的概念
线程是CPU分配资源的基本单位。当一程序开始运行，这个程序就变成了一个进程，而一个进程相当于一个或者多个线程。当没有多线程编程时，一个进程相当于一个主线程；当有多线程编程时，一个进程包含多个线程（含主线程）。使用线程可以实现程序大的开发。
多个线程可以在同一个程序中运行，并且每一个线程完成不同的任务。
多线程实现后台服务程序可以同时处理多个任务，并不发生阻塞现象。
多线程的程序设计的特点就是能够提高程序执行效率和处理速度。python程序可以同时并行运行多个相对独立的线程。
二、创建多线程
python支持两种创建多线程的方式：
~通过 threading.Thread () 创建。
~通过继承 threading.Thread 类的继承。
1.通过 threading.Thread () 创建
语法形式：
thread.Thread(group=Nore,targt=None,args=(),kwargs={},*,daemon=None)登录后复制参数解释：
~group：必须为None，于ThreadGroup类相关，一般不使用。
~target：线程调用的对象，就是目标函数。
~name：为线程起这个名字。默认是Tread-x，x是序号，由1开始，第一个创建的线程名字就是Tread-1。
~args：为目标函数传递关键字参数，字典。
~daemon：用来设置线程是否随主线程退出而退出。
示例：
import threadingdef test (x,y): for i in range(x,y): print(i)thread1 = threading.Thread(name="t1",target= test,args=(1,10))thread2 = threading.Thread(name="t2",target= test,args=(11,20))thread1.start() #启动线程1thread2.start() #启动线程2
登录后复制输出：
123456789111213141516171819
登录后复制解释：两个程序会并发运行，所以结果不一定每次都是顺序的1~10，这是根据CPU给两个线程风马分配的时间片段来决定。可以看到每次结果都不同。
2.通过继承 threading.Thread 类的继承
threading.Thread是一个类，可以继承它。
示例：
import threadingclass mythread(threading.Thread): def run(self): for i in range(1,10): print(i)thread1 = mythread();thread2 = mythread();thread1.start()thread2.start()
登录后复制输出：
123456789123456789
登录后复制解释：自定义一个类继承threading.Thread,然后重写父类的run方法，线程启动时（执行start（））会自动执行该方法。
三、主线程
在python中，主线程是第一个启动的线程。
~父线程:如果启动线程A中启动了一个线程B，A就是B的父线程。
~子线程：B就是A的子线程。
创建线程时有一个damon属性，用它来判断主线程。当daemon设置False时，线程不会随主线程退出而退出，主线程会一直等着子线程执行完;。当daemon设置True时，线程会随主线程退出而退出，主线程结束其他的子线程会强制退出。
使用daemon注意：
~daemon属性必须在start( )之前设置，否则会引发RuntimeError异常
~每个线程都由daemon属性，可以显示设置也可以不设置，不设置则取默认值None
~如果子子线程不设置daemon属性，就取当前线程的daemon来设置它。子子线程继承子线程的daemon值，作用和设置None一样。
~从主线程创建的所有线程不设置daemon属性，则默认都是daemon=False。
示例：
import timeimport threadingdef test(): time.sleep(10) for i in range(10): print(i)thread1 = threading.Thread(target=test,daemon=False)thread1.start()print("主线程完成了")登录后复制输出：
主线程完成了0123456789
登录后复制解释：当主线程运行完毕输出完之后，等待一下后输出0~9。如果将daemon=False该为daemon=True，则不会运行for i in range(10)语句。
四、阻塞线程
一个线程中调用另一个线程的join方法，调用者被阻塞，直到调用线程被终止。
语法形式：
join(timeout-=None)
登录后复制timeout 参数指定调用者等待多久，没有设置时，就一直等待被调用线程结束被调用线程结束。其中，一个线程可以被join多次调用。
示例：
import timeimport threadingdef test(): time.sleep(5) for i in range(10): print(i)thread1=threading.Thread(target=test)thread1.start()thread1.join()print("主线程完成了")登录后复制输出：
0123456789主线程完成了
登录后复制解释：在thread1.start()后加thread1.join()添加join方法，输出时，主线程就会等待输出完0~9后再执行自己的print输出。
五、判断线程是否活动的
~run（）：用以表示线程活动的方法
~start（）：启动线程
~join（）：等待至线程终止
~isAlive（）：返回线程是否活动的
~getName（）：返回线程名称
~setName() : 设置线程名称
示例：
from threading import Thread, Eventimport timedef countdown(n, started_evt): print("正在运行") started_evt.set() while n > 0: print("时间", n) n -= 1 time.sleep(2)started_evt = Event()print("开始倒计时")t = Thread(target=countdown, args=(10, started_evt))t.start()started_evt.wait()print("倒计时运行")登录后复制输出：
开始倒计时正在运行时间 10倒计时运行时间 9时间 8时间 7时间 6时间 5时间 4时间 3时间 2时间 1
登录后复制Alive，顾名思义，它表示线程当前是否为可用状态，如果线程已经启动，并且当前没有任何异常的话，则返回true，否则为false
Thread.isAlive() ：顾名思义，是表示当前线程时候为可用状态，即是否已经在启动，并且在运行的状态；
六、线程同步
1.同步概念
异步模式的情况下，同时有一个线程在修改共享数据，另一个线程在读取共享数据，当修改的共享数据的线程没有处理完毕，读取数据的线程肯定会得到错误的结果。如果采用多线程的同步控制机制，当处理共享数据的线程完成处理数据之后，读取线程就读取数据。
python的锁就解决这一问题，锁住线程，只允许一个线程操作，其他线程排队等待，待当前线程操作完毕后，再按顺序一个一个来运行。
2. python的锁
python的threading模块提供了RLock锁解决方法。在某一时间只能让一个线程操作的语句放到RLock的acquire方法和release方法之间，即acquire相当于给RLack上锁，而release相当于解锁。
示例：
import threadingclass mythread(threading.Thread): def run(self): global x #声明一个全局变量 lock.acquire() #上锁 x +=10 print("%s:%d"%(self.name,x)) lock.release() #解锁x = 0 #设置全局变量初始值lock = threading.RLock() #创建可重入锁list1 = [] for i in range(5): list1.append(mythread()) #创建五个线程，放到同一列表中for i in list1: i.start() #开启列表线程登录后复制输出：
Thread-1:10Thread-2:20Thread-3:30Thread-4:40Thread-5:50
登录后复制解释：
3. python中的条件锁
条件锁常用的方法：
~acquire([timeout]):调用关联锁的方法
~release()：解锁
~wait():使线程进入 Condition 的等待池等待通知并释放解锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
~notify():从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用 acquire() 尝试获得，其他线程仍然在等待池中等待通知，直到该线程收到通知 调用该方法，否则将会抛出异常。
~notify ALL():跟notify() 一样，但这个方法对应的是所有的线程。
示例：
题目：有几个生产车间生产，几个消费者购买，当生产达到一定数量时，停止生产。
import threadingimport timecondtion = threading.Condition()sheep = ["1件产品","1件产品","1件产品","1件产品","1件产品"]class Producer(threading.Thread): def __init__(self, name): super().__init__(name=name) pass def run(self): global condtion, sheep while True: time.sleep(0.1) condtion.acquire() if len(sheep) < 10: print(self.name + "生产了1件产品") sheep.append("1件产品") condtion.notifyAll() pass else: print("仓库满了，停止生产!") condtion.wait() pass condtion.release() pass passclass Customer(threading.Thread): def __init__(self, name): super().__init__(name=name) pass def run(self): global condtion, sheep while True: time.sleep(0.1) condtion.acquire() if len(sheep) > 0: meat = sheep.pop() print(self.name + "购买了" + meat + "还剩多少" + str(len(sheep)) + "件") condtion.notifyAll() pass else: print("买光了，等待") condtion.wait() pass condtion.release() pass passif __name__ == "__main__": p1 = Producer("1号生产车间") p2 = Producer("2号生产车间") p3 = Producer("3号生产车间") p4 = Producer("4号生产车间") p5 = Producer("5号生产车间") p6 = Producer("6号生产车间") p1.start() p2.start() p4.start() p5.start() p6.start() c1 = Customer("小王") c2 = Customer("小李") c3 = Customer("小贾") c4 = Customer("小沈") c5 = Customer("小刘") c1.start() c2.start() c3.start() c4.start() c5.start()登录后复制【相关推荐：Python3视频教程 】
以上就是python的多线程（整理总结）的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
