Python中的多线程实例(简单易懂)

前言：

多线程简单理解就是：一个CPU，也就是单核，将时间切成一片一片的，CPU轮转着去处理一件一件的事情，到了规定的时间片就处理下一件事情。

1.python中显示当前线程信息的属性和方法

# coding:utf-8
# 导入threading包
import threading
if __name__ == "__main__":
   print("当前活跃线程的数量", threading.active_count())
   print("将当前所有线程的具体信息展示出来", threading.enumerate())
   print("当前的线程的信息展示", threading.current_thread())

效果图：

2.添加一个线程

# coding:utf-8
import threading
import time
def job1():
   # 让这个线程多执行几秒
   time.sleep(5)
   print("the number of T1 is ％s" ％ threading.current_thread())
if __name__ == "__main__":
   # 创建一个新的线程
   new_thread = threading.Thread(target=job1, name="T1")
   # 启动新线程
   new_thread.start()
   print("当前线程数量为", threading.active_count())
   print("所有线程的具体信息", threading.enumerate())
   print("当前线程具体信息", threading.current_thread())

效果图：

3.线程中的join函数

（1）预想的是，执行完线程1，然后输出All done…“理想很丰满，现实却不是这样的”

# coding:utf-8
import threading
import time
def job1():
   print("T1 start")
   for i in range(5):
       time.sleep(1)
       print(i)
   print("T1 finish")
def main():
   # 新创建一个线程
   new_thread = threading.Thread(target=job1, name="T1")
   # 启动新线程
   new_thread.start()
   print("All done...")
if __name__ == "__main__":
   main()

效果图：

（2）为了达到我们的预期，我们使用join函数，将T1线程进行阻塞。join函数进行阻塞是什么意思？就是哪个线程使用了join函数，当这个线程正在执行时，在他之后的线程程序不能执行，得等这个被阻塞的线程全部执行完毕之后，方可执行！

# coding:utf-8
import threading
import time
def job1():
   print("T1 start")
   for i in range(5):
       time.sleep(1)
       print(i)
   print("T1 finish")
def main():
   # 新创建一个线程
   new_thread = threading.Thread(target=job1, name="T1")
   # 启动新线程
   new_thread.start()
   # 阻塞这个T1线程
   new_thread.join()
   print("All done...")
if __name__ == "__main__":
   main()

效果图：

4.使用Queue存储线程的结果

线程的执行结果，无法通过return进行返回，使用Queue存储。

# coding:utf-8
import threading
from queue import Queue
"""
   Queue的使用
"""
def job(l, q):
   for i in range(len(l)):
       l[i] = l[i] ** 2
   q.put(l)
def multithreading():
   # 创建队列
   q = Queue()
   # 线程列表
   threads = []
   # 二维列表
   data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [6, 6, 6]]
   for i in range(4):
       t = threading.Thread(target=job, args=(data[i], q))
       t.start()
       threads.append(t)

# 对所有线程进行阻塞
   for thread in threads:
       thread.join()
   results = []
   # 将新队列中的每个元素挨个放到结果列表中
   for _ in range(4):
       results.append(q.get())
   print(results)
if __name__ == "__main__":
   multithreading()

效果图：

5.线程锁lock

当同时启动多个线程时，各个线程之间会互相抢占计算资源，会造成程序混乱。

举个栗子：

当我们在选课系统选课时，当前篮球课还有2个名额，我们三个人去选课。

选课顺序为stu1 stu2 stu3,应该依次打印他们三个的选课过程，但是现实情况却是：

# coding:utf-8
import threading
import time

def stu1():
   print("stu1开始选课")
   global course
   if course > 0:
       course -= 1
       time.sleep(2)
       print("stu1选课成功,现在篮球课所剩名额为％d" ％ course)
   else:
       time.sleep(2)
       print("stu1选课失败，篮球课名额为0，请选择其他课程")
def stu2():
   print("stu2开始选课")
   global course
   if course > 0:
       course -= 1
       time.sleep(2)
       print("stu2选课成功,现在篮球课所剩名额为％d" ％ course)
   else:
       time.sleep(2)
       print("stu2选课失败，篮球课名额为0，请选择其他课程")

def stu3():
   print("stu3开始选课")
   global course
   if course > 0:
       course -= 1
       time.sleep(2)
       print("stu3选课成功")
       print("篮球课所剩名额为％d" ％course)
   else:
       time.sleep(2)
       print("stu3选课失败，篮球课名额为0，请选择其他课程")
if __name__ == "__main__":
   # 篮球课名额
   course = 2
   T1 = threading.Thread(target=stu1, name="T1")
   T2 = threading.Thread(target=stu2, name="T2")
   T3 = threading.Thread(target=stu3, name="T3")
   T1.start()
   T2.start()
   T3.start()

效果图：

为了解决这种情况，我们使用lock线程同步锁，在线程并发执行时，保证每个线程执行的原子性。有效防止了共享统一数据时，线程并发执行的混乱。

改进的代码如下：

# coding:utf-8
import threading
import time
def stu1():
   global lock
   lock.acquire()
   print("stu1开始选课")
   global course
   if course > 0:
       course -= 1
       time.sleep(2)
       print("stu1选课成功,现在篮球课所剩名额为％d" ％ course)
   else:
       time.sleep(2)
       print("stu1选课失败，篮球课名额为0，请选择其他课程")
   lock.release()

def stu2():
   global lock
   lock.acquire()
   print("stu2开始选课")
   global course
   if course > 0:
       course -= 1
       print("stu2选课成功,现在篮球课所剩名额为％d" ％ course)
   else:
       time.sleep(1)
       print("stu2选课失败，篮球课名额为0，请选择其他课程")
   lock.release()

def stu3():
   global lock
   lock.acquire()
   print("stu3开始选课")
   global course
   if course > 0:
       course -= 1
       time.sleep(1)
       print("stu3选课成功,现在篮球课所剩名额为％d" ％ course)
   else:
       time.sleep(1)
       print("stu3选课失败，篮球课名额为0，请选择其他课程")
   lock.release()

if __name__ == "__main__":
   # 篮球课名额
   course = 2
   # 创建同步锁
   lock = threading.Lock()
   T1 = threading.Thread(target=stu1, name="T1")
   T2 = threading.Thread(target=stu2, name="T2")
   T3 = threading.Thread(target=stu3, name="T3")
   T1.start()
   T2.start()
   T3.start()

效果图：

来源：https://blog.csdn.net/Elon15/article/details/125350491