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9.3. Python 多线程

发布于 2024-02-10 15:26:30 字数 2481 浏览 0 评论 0 收藏 0

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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