概念
什么是进程，在windows操作系统中一个进程就是一个exe或者dll程序、他们相互独立，相互可以通信
一个进程中可以有多个线程，多个线程共享一块内存空间和一组系统资源，系统在各个线程之间切换时，开销要比进程小得多，正应如此，线程被称为轻量级进程；
了解了线程和进程那么我们说说python
python程序中只要有一个线程，这就是主线程，程序启动后由python解释器负责创建主线程，在程序结束后由python解释器负责停止主程序；
线程呢模块--threading
函数常用方法：
- active_count():返回当前处于活动状态的线程个数。
- current_thread():返回当前Thread对象
- main_thread()：返回主线程对象，主线程python解释器启动的线程。
import threading
t=threading.current_thread()
print(t.name)
print(threading.active_count())
t= threading.main_thread()
print(t.name)
执行结果
MainThread
1
MainThread
子线程
- 线程对象：线程对象就是threading模块的线程类Thread或Thread子类所创建的对象。
- 线程体：线程体是子线程要执行的代码，这些代码会被封装到一个函数中。子线程在启动后会执行线程体。
- 实现线程体主要有一下两种方式
- 自定义函数实现线程体
- 自定义线程类实现线程体
代码演示
import threading
import time
value=[]
def thread_body():
t=threading.current_thread()
for n in range(5):
print('第{}次执行线程{}'.format(n,t.name))
time.sleep(2)
print('线程{}执行完成'.format(t.name))
t1=threading.Thread(target=thread_body)
t2=threading.Thread(target=thread_body,name='Myt2Thread')
t1.start()
t2.start()
以及使用继承实现
import threading
import time
value=[]
class SmallThread(threading.Thread):
def __init__(self,name):
super().__init__(name=name)
def run(self) -> None:
t=threading.current_thread()
for n in range(5):
print('第{}次执行线程{}'.format(n, t.name))
time.sleep(2)
print('线程{}执行完成'.format(t.name))
def thread_body():
t=threading.current_thread()
for n in range(5):
print('第{}次执行线程{}'.format(n,t.name))
time.sleep(2)
print('线程{}执行完成'.format(t.name))
t1 = SmallThread('t1Thread')
# t1=threading.Thread(target=thread_body)
t2=threading.Thread(target=thread_body,name='Myt2Thread')
t1.start()
t2.start()
线程管理
-
等待线程执行结束
有时，一个线程（假设是主线程）需要等待另外一个线程（假设是 t1子线程）执行结束才能继续执行。
image.png
使用join方法可以解决该问题,join(timeout=None)设置超时时间,如果没有设置则视为一直等待,如果设置超时后会结束
import threading
import time
value=[]
def thread_body():
print('子线程开始')
for n in range(5):
print('子线程执行')
value.append(n)
time.sleep(2)
print('子线程结束')
print('主线程执行开始')
t1=threading.Thread(target=thread_body)
t1.start()
# t1.join()
print('value={}'.format(value))
print('主线程执行结束')
执行结果
主线程执行开始
子线程开始
子线程执行
value=[0]
主线程执行结束
子线程执行
子线程执行
子线程执行
子线程执行
子线程结束
使用join后
import threading
import time
value=[]
def thread_body():
print('子线程开始')
for n in range(5):
print('子线程执行')
value.append(n)
time.sleep(2)
print('子线程结束')
print('主线程执行开始')
t1=threading.Thread(target=thread_body)
t1.start()
t1.join()
print('value={}'.format(value))
print('主线程执行结束')
执行结果
主线程执行开始
子线程开始
子线程执行
子线程执行
子线程执行
子线程执行
子线程执行
子线程结束
value=[0, 1, 2, 3, 4]
主线程执行结束
线程停止
在线程体结束时，线程就停止了。但在某些业务比较复杂时，会在 线程体中执行一个“死循环”。线程体是否持续执行“死循环”是通过判断 停止变量实现的，“死循环”结束则线程体结束，线程也就结束了。 另外，在一般情况下，死循环会执行线程任务，然后休眠，再执行 ，再休眠，直到结束循环。
image.png
import threading
import time
isrunning=True
def workthread_body():
while isrunning:
print('工作线程执行中')
time.sleep(5)
print('工作线程执行完毕')
def contorlthread_body():
global isrunning
while isrunning:
comp=input('输入质量暂停')
if comp == 'exit':
isrunning=False
print('控制线程结束')
work=threading.Thread(target=workthread_body)
cont=threading.Thread(target=contorlthread_body)
work.start()
cont.start()
执行结果：
工作线程执行中
输入质量暂停
输入质量暂停
输入质量暂停
输入质量暂停
输入质量暂停工作线程执行中
输入质量暂停
输入质量暂停exit
控制线程结束
工作线程执行完毕
