- 部分 I. Python 入门
- 第 1 章 Python 入门
- 第 2 章 Python Package Index (PyPI)
- 第 3 章 Python 模块
- 第 4 章 数据类型
- 第 5 章 数据结构
- 第 6 章 Class
- 第 7 章 Input/Output
- 第 8 章 Pipe
- 第 9 章 Library
- 9.2. 随机数
- 9.3. Python 多线程
- 9.13. syslog
- 9.5. Socket
- 9.6. subprocess
- 9.7. YAML
- 9.8. Daemon
- 9.9. python-memcached
- 9.10. Pyro - Pyro is short for PYthon Remote Objects
- 9.11. Python Imaging Library
- 9.12. getopt – Command line option parsing
- 9.14. python-subversion
- 9.15. SimpleHTTPServer
- 9.16. fuse-python.x86_64 : Python bindings for FUSE - filesystem in userspace
- 9.17. Network
- 9.18. Python-spdylay - Spdylay Python Extension Module
- 9.19. mechanize
- 9.20. Dominate
- 第 10 章 Frameworks
- 第 12 章 终端环境开发
- 部分 II. Python 数据分析
- 第 13 章 Crawler
- 第 14 章 Scrapy - Python web scraping and crawling framework
- 第 15 章 Pandas - Python Data Analysis Library
- 第 16 章 股票
- 第 17 章 数据可视化
- 部分 III. 人工智能 AI
- 第 18 章 OCR
- 第 19 章 语音处理
- 第 20 章 视频
- 第 21 章 人脸识别
- 第 22 章 自然语言处理
- 第 23 章 自动化运维
- 第 24 章 办公自动化
- 第 25 章 OpenCV
- 第 26 章 图形开发
- 第 27 章 3rdparty toolkit
- 第 29 章 实用代码
- 第 30 章 FAQ
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9.3. Python 多线程
9.3. Python 多线程
9.3.1. threading 高级线程接口
threading — Higher-level threading interface
import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, name=None): threading.Thread.__init__(self) self.name = name def run(self): print self.name def test(): for i in range(0, 100): t = MyThread("thread_" + str(i)) t.start() if __name__=='__main__': test()
9.3.2. Lock 线程锁
这里实现了一个计数器 count 这个全局变量会被多个线程同时操作,使其能够被顺序相加,需要靠线程锁的帮助。
#-*- encoding: utf-8 -*- import threading import time class Test(threading.Thread): def __init__(self, num): threading.Thread.__init__(self) self._run_num = num def run(self): global count, mutex threadname = threading.currentThread().getName() for x in range(int(self._run_num)): mutex.acquire() count = count + 1 mutex.release() print (threadname, x, count) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': global count, mutex threads = [] num = 5 count = 0 # 创建锁 mutex = threading.Lock() # 创建线程对象 for x in range(num): threads.append(Test(10)) # 启动线程 for t in threads: t.start() # 等待子线程结束 for t in threads: t.join()
9.3.3. Queue 队列
ref: http://www.ibm.com/developerworks/aix/library/au-threadingpython/
#!/usr/bin/env python import Queue import threading import urllib2 import time hosts = ["http://yahoo.com", "http://google.com", "http://amazon.com", "http://ibm.com", "http://apple.com"] queue = Queue.Queue() class ThreadUrl(threading.Thread): """Threaded Url Grab""" def __init__(self, queue): threading.Thread.__init__(self) self.queue = queue def run(self): while True: #grabs host from queue host = self.queue.get() #grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page url = urllib2.urlopen(host) print url.read(1024) #signals to queue job is done self.queue.task_done() start = time.time() def main(): #spawn a pool of threads, and pass them queue instance for i in range(5): t = ThreadUrl(queue) t.setDaemon(True) t.start() #populate queue with data for host in hosts: queue.put(host) #wait on the queue until everything has been processed queue.join() main() print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)
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