linux 配置网站域名,简单网页源代码,福建建设厅网站,html5网站开发原理1. 线程基础1.1. 线程状态线程有5种状态#xff0c;状态转换的过程如下图所示#xff1a;1.2. 线程同步(锁)多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时#xff0c;可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种情况#xff1a;一个列…1. 线程基础1.1. 线程状态线程有5种状态状态转换的过程如下图所示1.2. 线程同步(锁)多线程的优势在于可以同时运行多个任务(至少感觉起来是这样)。但是当线程需要共享数据时可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种情况一个列表里所有元素都是0线程”set”从后向前把所有元素改成1而线程”print”负责从前往后读取列表并打印。那么可能线程”set”开始改的时候线程”print”便来打印列表了输出就成了一半0一半1这就是数据的不同步。为了避免这种情况引入了锁的概念。锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如”set”要访问共享数据时必须先获得锁定如果已经有别的线程比如”print”获得锁定了那么就让线程”set”暂停也就是同步阻塞等到线程”print”访问完毕释放锁以后再让线程”set”继续。经过这样的处理打印列表时要么全部输出0要么全部输出1不会再出现一半0一半1的尴尬场面。线程与锁的交互如下图所示1.3. 线程通信(条件变量)然而还有另外一种尴尬的情况列表并不是一开始就有的而是通过线程”create”创建的。如果”set”或者”print” 在”create”还没有运行的时候就访问列表将会出现一个异常。使用锁可以解决这个问题但是”set”和”print”将需要一个无限循环——他们不知道”create”什么时候会运行让”create”在运行后通知”set”和”print”显然是一个更好的解决方案。于是引入了条件变量。条件变量允许线程比如”set”和”print”在条件不满足的时候(列表为None时)等待等到条件满足的时候(列表已经创建)发出一个通知告诉”set” 和”print”条件已经有了你们该起床干活了然后”set”和”print”才继续运行。线程与条件变量的交互如下图所示1.4. 线程运行和阻塞的状态转换最后看看线程运行和阻塞状态的转换。阻塞有三种情况同步阻塞是指处于竞争锁定的状态线程请求锁定时将进入这个状态一旦成功获得锁定又恢复到运行状态等待阻塞是指等待其他线程通知的状态线程获得条件锁定后调用“等待”将进入这个状态一旦其他线程发出通知线程将进入同步阻塞状态再次竞争条件锁定而其他阻塞是指调用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO时的阻塞这个状态下线程不会释放已获得的锁定。tips: 如果能理解这些内容接下来的主题将是非常轻松的并且这些内容在大部分流行的编程语言里都是一样的。(意思就是非看懂不可 _ 嫌作者水平低找别人的教程也要看懂)2. threadPython通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。Python12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940# encoding: UTF-8importthreadimporttime# 一个用于在线程中执行的函数deffunc():foriinrange(5):printfunctime.sleep(1)# 结束当前线程# 这个方法与thread.exit_thread()等价thread.exit()# 当func返回时线程同样会结束# 启动一个线程线程立即开始运行# 这个方法与thread.start_new_thread()等价# 第一个参数是方法第二个参数是方法的参数thread.start_new(func,())# 方法没有参数时需要传入空tuple# 创建一个锁(LockType不能直接实例化)# 这个方法与thread.allocate_lock()等价lockthread.allocate()# 判断锁是锁定状态还是释放状态printlock.locked()# 锁通常用于控制对共享资源的访问count0# 获得锁成功获得锁定后返回True# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定# 否则超时后将返回Falseiflock.acquire():count1# 释放锁lock.release()# thread模块提供的线程都将在主线程结束后同时结束time.sleep(6)thread 模块提供的其他方法thread.interrupt_main(): 在其他线程中终止主线程。thread.get_ident(): 获得一个代表当前线程的魔法数字常用于从一个字典中获得线程相关的数据。这个数字本身没有任何含义并且当线程结束后会被新线程复用。thread还提供了一个ThreadLocal类用于管理线程相关的数据名为 thread._localthreading中引用了这个类。由于thread提供的线程功能不多无法在主线程结束后继续运行不提供条件变量等等原因一般不使用thread模块这里就不多介绍了。3. threadingthreading基于Java的线程模型设计。锁(Lock)和条件变量(Condition)在Java中是对象的基本行为(每一个对象都自带了锁和条件变量)而在Python中则是独立的对象。Python Thread提供了Java Thread的行为的子集没有优先级、线程组线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。Java Thread中的部分被Python实现了的静态方法在threading中以模块方法的形式提供。threading 模块提供的常用方法threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前不包括启动前和终止后的线程。threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量与len(threading.enumerate())有相同的结果。threading模块提供的类Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.3.1. ThreadThread是线程类与Java类似有两种使用方法直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run()Python1234567891011121314151617# encoding: UTF-8importthreading# 方法1将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法deffunc():printfunc() passed to Threadtthreading.Thread(targetfunc)t.start()# 方法2从Thread继承并重写run()classMyThread(threading.Thread):defrun(self):printMyThread extended from ThreadtMyThread()t.start()构造方法Thread(groupNone, targetNone, nameNone, args(), kwargs{})group: 线程组目前还没有实现库引用中提示必须是Nonetarget: 要执行的方法name: 线程名args/kwargs: 要传入方法的参数。实例方法isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。get/setName(name): 获取/设置线程名。is/setDaemon(bool): 获取/设置是否守护线程。初始值从创建该线程的线程继承。当没有非守护线程仍在运行时程序将终止。start(): 启动线程。join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)。一个使用join()的例子Python1234567891011121314151617181920212223# encoding: UTF-8importthreadingimporttimedefcontext(tJoin):printin threadContext.tJoin.start()# 将阻塞tContext直到threadJoin终止。tJoin.join()# tJoin终止后继续执行。printout threadContext.defjoin():printin threadJoin.time.sleep(1)printout threadJoin.tJointhreading.Thread(targetjoin)tContextthreading.Thread(targetcontext,args(tJoin,))tContext.start()运行结果in threadContext.in threadJoin.out threadJoin.out threadContext.3.2. LockLock(指令锁)是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定以及两个基本的方法。可以认为Lock有一个锁定池当线程请求锁定时将线程至于池中直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。构造方法Lock()实例方法acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态尝试获得锁定。release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定否则将抛出异常。Python1234567891011121314151617181920212223242526272829# encoding: UTF-8importthreadingimporttimedata0lockthreading.Lock()deffunc():globaldataprint%s acquire lock...%threading.currentThread().getName()# 调用acquire([timeout])时线程将一直阻塞# 直到获得锁定或者直到timeout秒后(timeout参数可选)。# 返回是否获得锁。iflock.acquire():print%s get the lock.%threading.currentThread().getName()data1time.sleep(2)print%s release lock...%threading.currentThread().getName()# 调用release()将释放锁。lock.release()t1threading.Thread(targetfunc)t2threading.Thread(targetfunc)t3threading.Thread(targetfunc)t1.start()t2.start()t3.start()3.3. RLockRLock(可重入锁)是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念处于锁定状态时RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire()释放锁时需要调用release()相同次数。可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器每次成功调用 acquire()/release()计数器将1/-1为0时锁处于未锁定状态。构造方法RLock()实例方法acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。Python12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334# encoding: UTF-8importthreadingimporttimerlockthreading.RLock()deffunc():# 第一次请求锁定print%s acquire lock...%threading.currentThread().getName()ifrlock.acquire():print%s get the lock.%threading.currentThread().getName()time.sleep(2)# 第二次请求锁定print%s acquire lock again...%threading.currentThread().getName()ifrlock.acquire():print%s get the lock.%threading.currentThread().getName()time.sleep(2)# 第一次释放锁print%s release lock...%threading.currentThread().getName()rlock.release()time.sleep(2)# 第二次释放锁print%s release lock...%threading.currentThread().getName()rlock.release()t1threading.Thread(targetfunc)t2threading.Thread(targetfunc)t3threading.Thread(targetfunc)t1.start()t2.start()t3.start()3.4. ConditionCondition(条件变量)通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法否则它将自己生成一个RLock实例。可以认为除了Lock带有的锁定池外Condition还包含一个等待池池中的线程处于状态图中的等待阻塞状态直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知得到通知后线程进入锁定池等待锁定。构造方法Condition([lock/rlock])实例方法acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知并释放锁。使用前线程必须已获得锁定否则将抛出异常。notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定(进入锁定池)其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定否则将抛出异常。notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定否则将抛出异常。例子是很常见的生产者/消费者模式Python1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647# encoding: UTF-8importthreadingimporttime# 商品productNone# 条件变量conthreading.Condition()# 生产者方法defproduce():globalproductifcon.acquire():whileTrue:ifproduct isNone:printproduce...productanything# 通知消费者商品已经生产con.notify()# 等待通知con.wait()time.sleep(2)# 消费者方法defconsume():globalproductifcon.acquire():whileTrue:ifproduct isnotNone:printconsume...productNone# 通知生产者商品已经没了con.notify()# 等待通知con.wait()time.sleep(2)t1threading.Thread(targetproduce)t2threading.Thread(targetconsume)t2.start()t1.start()3.5. Semaphore/BoundedSemaphoreSemaphore(信号量)是计算机科学史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一个内置的计数器每当调用acquire()时-1调用release() 时1。计数器不能小于0当计数器为0时acquire()将阻塞线程至同步锁定状态直到其他线程调用release()。基于这个特点Semaphore经常用来同步一些有“访客上限”的对象比如连接池。BoundedSemaphore 与Semaphore的唯一区别在于前者将在调用release()时检查计数器的值是否超过了计数器的初始值如果超过了将抛出一个异常。构造方法Semaphore(value1): value是计数器的初始值。实例方法acquire([timeout]): 请求Semaphore。如果计数器为0将阻塞线程至同步阻塞状态否则将计数器-1并立即返回。release(): 释放Semaphore将计数器1如果使用BoundedSemaphore还将进行释放次数检查。release()方法不检查线程是否已获得 Semaphore。Python1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435# encoding: UTF-8importthreadingimporttime# 计数器初值为2semaphorethreading.Semaphore(2)deffunc():# 请求Semaphore成功后计数器-1计数器为0时阻塞print%s acquire semaphore...%threading.currentThread().getName()ifsemaphore.acquire():print%s get semaphore%threading.currentThread().getName()time.sleep(4)# 释放Semaphore计数器1print%s release semaphore%threading.currentThread().getName()semaphore.release()t1threading.Thread(targetfunc)t2threading.Thread(targetfunc)t3threading.Thread(targetfunc)t4threading.Thread(targetfunc)t1.start()t2.start()t3.start()t4.start()time.sleep(2)# 没有获得semaphore的主线程也可以调用release# 若使用BoundedSemaphoret4释放semaphore时将抛出异常printMainThread release semaphore without acquiresemaphore.release()3.6. EventEvent(事件)是最简单的线程通信机制之一一个线程通知事件其他线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志当调用set()时设为True调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁无法使线程进入同步阻塞状态。构造方法Event()实例方法isSet(): 当内置标志为True时返回True。set(): 将标志设为True并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。clear(): 将标志设为False。wait([timeout]): 如果标志为True将立即返回否则阻塞线程至等待阻塞状态等待其他线程调用set()。Python123456789101112131415161718192021222324# encoding: UTF-8importthreadingimporttimeeventthreading.Event()deffunc():# 等待事件进入等待阻塞状态print%s wait for event...%threading.currentThread().getName()event.wait()# 收到事件后进入运行状态print%s recv event.%threading.currentThread().getName()t1threading.Thread(targetfunc)t2threading.Thread(targetfunc)t1.start()t2.start()time.sleep(2)# 发送事件通知printMainThread set event.event.set()3.7. TimerTimer(定时器)是Thread的派生类用于在指定时间后调用一个方法。构造方法Timer(interval, function, args[], kwargs{})interval: 指定的时间function: 要执行的方法args/kwargs: 方法的参数实例方法Timer从Thread派生没有增加实例方法。Python12345678# encoding: UTF-8importthreadingdeffunc():printhello timer!timerthreading.Timer(5,func)timer.start()3.8. locallocal是一个小写字母开头的类用于管理 thread-local(线程局部的)数据。对于同一个local线程无法访问其他线程设置的属性线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典local封装了从自身使用线程作为 key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。Python123456789101112131415# encoding: UTF-8importthreadinglocalthreading.local()local.tnamemaindeffunc():local.tnamenotmainprintlocal.tnamet1threading.Thread(targetfunc)t1.start()t1.join()printlocal.tname熟练掌握Thread、Lock、Condition就可以应对绝大多数需要使用线程的场合某些情况下local也是非常有用的东西。本文的最后使用这几个类展示线程基础中提到的场景Python12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637# encoding: UTF-8importthreadingalistNoneconditionthreading.Condition()defdoSet():ifcondition.acquire():whilealist isNone:condition.wait()foriinrange(len(alist))[::-1]:alist[i]1condition.release()defdoPrint():ifcondition.acquire():whilealist isNone:condition.wait()foriinalist:printi,printcondition.release()defdoCreate():globalalistifcondition.acquire():ifalist isNone:alist[0foriinrange(10)]condition.notifyAll()condition.release()tsetthreading.Thread(targetdoSet,nametset)tprintthreading.Thread(targetdoPrint,nametprint)tcreatethreading.Thread(targetdoCreate,nametcreate)tset.start()tprint.start()tcreate.start()全文完
