定义多线程类的两种方式（多线程的定义是什么）

本文目录

• 多线程的定义是什么
• 创建线程有哪两种方法,它们各自的优缺点是什么
• 多线程和队列

多线程的定义是什么

线程是一组指令的集合，或者是程序的特殊段，它可以在程序里独立执行。也可以把它理解为代码运行的上下文。所以线程基本上是轻量级的进程，它负责在单个程序里执行多任务。通常由操作系统负责多个线程的调度和执行。

多线程是这样一种机制，它允许在程序中并发执行多个指令流，每个指令流都称为一个线程，彼此间互相独立。线程又称为轻量级进程，它和进程一样拥有独立的执行控制，由操作系统负责调度。

多线程是多枝斗任务的特殊形式。通常，有两种类型的多任务：基于进程和基于线程的多任务。进程本质上是正在执行的程序。因此，基于进程的多任务就是允许您的计算机同时运行两个或者更多程序的特性。例如，基于进程的多任务允许您在使用电子制表软件或者浏览Internet的同时运行文字处理程序。隐渣在基于进程的多任务中，程序是调度程序可以分派的最小代码单元。

多线程是为了使得多个线程并行的工作以完成多项任务，以提高系统的效率。线程是在同一时间需要完成多项任务的时候被实现的。

使用线程的好处有以下几点：

·使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理

·用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度

·程序的运行速度可能加快

·在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较游泳了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。

还有其他很多使用多线程的好处，这里就不一一说明了。

多线程应用

我们以客户/服务器应用模式中如何猛携磨进行服务器程序设计为例，来说明多线程技术的应用。该程序是在DECnet-VAX网络邮箱上实现的。对于TCP/IP，除了改用捆绑的套接字(socket)来代替DECnet中的网络邮箱以监视客户的服务请求外，其他方面基本上是一样的。

为了简化说明，假定该服务程序只提供2类功能，分别由函数funcl( )和func2( )来实现。客户在请求服务时要指明功能号1或2。另外限制需要同时提供服务的客户数目。

多线程程序的基本设计思想是，为请求服务的每个客户建立1个线程，专门为该客户提供服务。限制客户数目就是限制同时存在的线程数目。这些动态建立的线程对象存放在数组中。通过查找该数组是否有空槽，来决定是否达到最大数目。同时利用该数组来管理这些动态存在的线程及相应的网络链路。整个程序由1个主程序和提供2类服务的2个子程序组成。主程序(主控线程)在完成初始化操作后，开始循环读取邮箱中的网络控制信息；在接收到连接请求信息后，主控线程就建立1个新线程，并指定相应的函数作为执行代码；如果客户要断开连接，则主控线程查找到相应的服务线程号，释放该服务线程使用的网络链路，并删除此线程。

创建线程有哪两种方法,它们各自的优缺点是什么

线程创建方式及优缺点
1.继承Thread类 2.实现Runnable接口3.实现Callable接口 4.线程池方埋闹搜式
优缺点
1.继承Thread类
优点 、代码简弯历单 。缺点 、该类无法集成别的类。
2.实现Runnable接口
优点 、继承其他类。同一实现该接口的实例可以共享资源。缺点 、代码复杂
3.实现Callable
优点 、可以获得异步任务的返回值
4.线程池 、实现自动化装配，易于管理，循环利用资源。
满意还弯如望采纳

多线程和队列

1、python提供两种方式使用多线程：一个是基于函数：_thread模块或者threading模块。一个是基于类：theading.Thread

使用多线程函数包镇渣装线程对象：_thread

_thead.start_new_thead(func,*args,**kwargs)

args,**kwargs是被包装函数的入参，必须传入元举乱祖或字典
使用多线程函数包装线程对象：threading

threading._start_new_thread(func,*args,**kwargs)：开启线程，带元祖或字典

threading.currentThread()：返回当前线程变量

threading.enumerate()：正在运行的线程列表，不含未启动和已结束线程

threading.activeCount()：返回正在运行的线程数量

threading.settrace(func)：为所有threading模块启动的线程设置追踪函数，在调用run方法之前，func会被传给追踪函数

threading.setprofile(func)：为所有threading模块启动的线程设置性能测试函数，也是在run方法调用前就传递给性能测试函数
使用多线程类包装线程对象：threading.Thread

Thread类提供以下方法：

run()：表示线程活动的方法，线程需要控制些什么活动都在这里面定义。当线程对象一但被创建，其御答悄活动一定会因调用线程的 start() 方法开始。这会在独立的控制线程调用 run() 方法。

start()：开启线程活动

join()：等待线程中止，阻塞当前线程直到被调用join方法的线程中止。线程A调用线程B的join方法，那线程A将会被阻塞至线程B中止。

isAlive()：返回线程是否还活动

getName()：获取线程名字

setName()：设置线程名字

Lock对象：实例化线程锁，包含acquire方法获取锁 和 release 方法释放锁，在最开始创建锁的时候，锁为未锁定状态，调用acquire方法后锁置为锁定状态，此时其他线程再调用acquire方法就将会被阻塞至其他线程调用release方法释放锁，如果释放一个并未被锁定的锁将会抛出异常。支持上下文管理协议，直接with lock 无需调用锁定，释放方法

Rlock对象：重入锁，相比lock增加了线程和递归的概念。比如：线程目标函数F，在获得锁之后执行函数G，但函数G也需要先获得锁，此时同一线程，F获得锁，G等待，F等待G执行，就造成了死锁，此时使用rlock可避免。一旦线程获得了重入锁，同一个线程再次获取它将不阻塞；但线程必须在每次获取它时释放一次。

daemon属性：设置该线程是否是守护线程，默认为none，需要在调用start方法之前设置好

事件对象：一个线程发出事件信号 ，其他线程收到信号后作出对应活动。实例化事件对象后，初始事件标志为flase。调用其wait方法将阻塞当前所属线程，至事件标志为true时。调用set方法可将事件标志置为true，被阻塞的线程将被执行。调用clear方法可将事件标志置为flase

注意点：

1、继承threading.Thread类，初始化时要记得继承父类的__init__方法

2、run()方法只能有一个入参，故尽量把启动线程时的参数入参到初始化的时候

3、锁要设定全局的，一个子线程获得一个锁没有意义

以下实例：有一个列表，线程A从尾到头遍历元素，线程B从头到尾将元素值重置为1，设置线程锁之前线程A遍历到头部的数据已经被修改，设置线程锁之后不会再有数据不一致的情况

import threading,time

class tt(threading.Thread):

    def __init__(self,name,func,ll):

        threading.Thread.__init__(self) #继承父级的初始化方法

        self.name=name

        self.func=func  #run方法只能带一个入参，故把方法入参到初始化的时候

        self.ll=ll

    def run(self):

        print(self.name)

        threadlock.acquire() #获得锁

        self.func(self.ll)

        threadlock.release() #释放锁

def readd(x):

    a=len(x)

    while a》0:

        print(x)

        a-=1

def sett(x):

    for i in range(len(x)):

        x=1

    print(x)

if __name__=="__main__":

    l =

    threadlock=threading.Lock() #实例化全局锁

    th1=tt("read",readd,l)

    th3=tt("set",sett,l)

    th1.start()

    th3.start()

    th_list= 

    th_list.append(th1)

    th_list.append(th3)

    for li in th_list:

        li.join()        #主线程被阻塞，直到两个子线程处理结束

    print("主线程结束")

2、队列

queue模块包含queue.Queue(maxsize=0)先入先出队列，queue.LifoQueue()先入后出队列，和queue.PriorityQueue()优先级可设置的队列

Queue 模块中的常用方法:

Queue.qsize() 返回队列的大小，获取的数据不可靠，因为一直有线程在操作队列，数据一直变化

Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False

Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False

Queue.full 与 maxsize 大小对应

Queue.put(block=true,timeout=none) 将item数据写入队列，block=True，设置线程是否阻塞，设置阻塞当队列数据满了之后就会阻塞，一直到队列数据不满时继续添加，如果设置不阻塞，当队列满了就会一直到timeout到后报错

Queue.get() 取出队列数据，block=True，设置线程是否阻塞。设置阻塞，将会等待直到队列不为空有数据可取出，设置不阻塞直到超过timeout等待时间后报错

Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号

Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作。会在队列有未完成时阻塞，等待队列无未完成的任务，取出数据get()之后还需要配置task_done使用才能让等待队列数-1

import queue,time

import threading

q=queue.Queue(maxsize=5)

def sett():

    a=0

    while a《20:

        q.put(a,True)

        print("%d被put"%a)

        a+=1

def gett():

    time.sleep(1)

    while not q.empty(): #只要队列没空，一直取数据

        print("%d被取出"%q.get(True))

        q.task_done() #取出一次数据，将未完成任务-1，不然使用join方法线程会一直阻塞

if __name__=="__main__":

    th1=threading._start_new_thread(sett,()) #不带参数也要传入空元祖不然会报错

    th3=threading._start_new_thread(gett,())

    time.sleep(1) #延时主线程1S，等待put线程已经put部分数据到队列

    q.join()#阻塞主线程，直到未完成任务为0