多线程概念及其方法讲解

1 认识多线程

1.1 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。

2 线程创建与管理

2.1 创建线程

Python提供了threading模块来进行线程的创建与管理，创建一个线程需要指定该线程执行的任务（函数名）、以及该函数需要的参数，示例代码如下：

import threading

def demo_one(args):
    for i in range(5):
        print("demo1在执行：", i)


if __name__ == '__main__':
    # 创建线程
    thread_one = threading.Thread(target=demo_one, args=("参数",))
    # 设置守护线程【可选】
    thread_one.setDaemon(True)
    # 启动线程
    thread_one.start()

1.2 设置守护线程

线程是程序执行的最小单位，Python在进程启动起来后，会自动创建一个主线程，之后使用多线程机制可以在此基础上进行分支，产生新的子线程。子线程启动起来后，主线程默认会等待所有线程执行完成之后再退出。但是我们可以将子线程设置为守护线程，此时主线程任务一旦完成，所有子线程将会和主线程一起结束（就算子线程没有执行完也会退出）。

thread_one.setDaemon(True)
# 方法二
thread_one = threading.Thread(target=demo_one, args=("参数",),daemon=True)

1.3 设置线程阻塞

我们可以用join()方法使主线程陷入阻塞，以等待某个线程执行完毕。因此这也是实现线程同步的一种方式。参数 timeout 可以用来设置主线程陷入阻塞的时间，如果线程不是守护线程，即没有设置daemon为True，那么参数 timeout 是无效的，主线程会一直阻塞，直到子线程执行结束。

# -*- coding:utf-8 -*-
import threading


def func_one(args):
    for i in range(5):
        print("func_one在执行：", i)


def func_two(args):
    for i in range(5):
        print("func_two在执行：", i)


if __name__ == '__main__':
    # 创建线程
    thread_one = threading.Thread(target=func_one, args=("参数",), daemon=True)
    thread_two = threading.Thread(target=func_two, args=("参数",), daemon=True)

    thread_one.start()
    thread_two.start()

    print("程序因线程一陷入阻塞")
    thread_one.join(timeout=3)
    print("程序因线程二陷入阻塞")
    thread_two.join(timeout=3)
    print("主线程已退出")

1.4 线程间的通信

线程之间共享同一块内存。子线程虽然可以通过指定target来执行一个函数，但是这个函数的返回值是没有办法直接传回主线程的。我们使用多线程一般是用于并行执行一些其他任务，因此获取子线程的执行结果十分有必要。
直接使用全局变量虽然可行，但是资源的并发读写会引来线程安全问题。下面给出常用的两种处理方式：

1.4.1 线程锁

其一是可以考虑使用锁来处理，当多个线程对同一份资源进行读写操作时，我们可以通过加锁来确保数据安全。Python中给出了多种锁的实现，例如：同步锁 Lock，递归锁 RLock，条件锁 Condition，事件锁 Event，信号量锁 Semaphore，这里演示 Lock锁的使用方式

from threading import Thread, Lock
from time import sleep

book_num = 100  # 图书馆最开始有100本图书
bookLock = Lock()


def books_lease():
    global book_num
    while True:
        bookLock.acquire()
        book_num -= 1
        print("借走1本，现有图书{}本".format(book_num))
        bookLock.release()
        sleep(1)


def books_return():
    global book_num
    while True:
        bookLock.acquire()
        book_num += 1
        print("归还1本，现有图书{}本".format(book_num))
        bookLock.release()
        sleep(1)


if __name__ == "__main__":
    thread_lease = Thread(target=books_lease)
    thread_return = Thread(target=books_return)
    thread_lease.start()
    thread_return.start()

1.4.2 queue队列

或者，我们可以采用Python的queue模块来实现线程通信。Python中的queue模块实现了多生产者、多消费者队列，特别适用于在多线程间安全的进行信息交换。该模块提供了4种我们可以利用的队列容器

队列当中的方法

Queue(maxsize=5)  # 创建一个FIFO队列，并制定队列大小，若maxsize被指定为小于等于0，则队列无限大

Queue.qsize() # 返回队列的大致大小，注意并不是确切值，所以不能被用来当做后续线程是否会被阻塞的依据

Queue.empty() # 判断队列为空是否成立，同样不能作为阻塞依据

Queue.full()  # 判断队列为满是否成立，同样不能作为阻塞依据

Queue.put(item, block=True, timeout=None) # 投放元素进入队列，block为True表示如果队列满了投放失败，将阻塞该线程，timeout可用来设置线程阻塞的时间长短（秒）；
# 注意，如果block为False，如果队列为满，则将直接引发Full异常，timeout将被忽略（在外界用try处理异常即可）
Queue.put_nowait(item) # 相当于put(item, block=False)

Queue.get(block=True, timeout=False) # 从队列中取出元素，block为False而队列为空时，会引发Empty异常
Queue.get_nowait() # 相当于get(block=False)

Queue.task_done() # 每个线程使用get方法从队列中获取一个元素，该线程通过调用task_done()表示该元素已处理完成。

Queue.join() # 阻塞至队列中所有元素都被处理完成，即队列中所有元素都已被接收，且接收线程全已调用task_done()。

生产者消费者实例：

# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
from queue import Queue
from random import choice

dealList = ["红烧猪蹄", "卤鸡爪", "酸菜鱼", "糖醋里脊", "九转大肠", "阳春面", "烤鸭", "烧鸡", "剁椒鱼头", "酸汤肥牛", "炖羊肉"]

queue = Queue(maxsize=5)
# 厨子生产
def func_one(name):
    for num in range(4):
        # 随机从列表当中获取一个元素
        data_veg = choice(dealList)
        queue.put(data_veg, block=True)
        print(f"厨师{name}给大家做了一道：{data_veg}")

# 客人消费
def func_two(name:str):
    for num in range(3):
        veg_data = queue.get()
        print(f"客人{name}吃掉了:{veg_data}")
        queue.task_done()


if __name__ == '__main__':
    # 创建生产者线程，总共三个厨子,相当于给每个厨子创建了一个县城
    for name in ["张三", "李四", "王五"]:
        thread_one = threading.Thread(target=func_one, args=(name,))
        thread_one.start()
    # 创建消费者四个线程
    for name in ["客人甲", "客人乙", "坤哥", "凡哥"]:
        thread_two = threading.Thread(target=func_two, args=(name,))
        thread_two.start()
    queue.join()