Поиск…


Вступление

Темы позволяют программам Python обрабатывать сразу несколько функций, а не выполнять последовательность команд по отдельности. В этом разделе объясняются принципы работы с потоками и демонстрируется его использование.

Основы многопоточности

Используя threading модуль, новый поток выполнения может быть начат путем создания нового threading.Thread и присвоения ему функции для выполнения:

import threading

def foo():
  print "Hello threading!"

my_thread = threading.Thread(target=foo)

target параметр ссылается на функцию (или вызываемый объект), которая должна быть запущена. Нить не будет start до тех пор, пока не start вызов объекта Thread .

Запуск темы

my_thread.start() # prints 'Hello threading!'

Теперь, когда my_thread запущен и завершен, вызов start снова приведет к RuntimeError . Если вы хотите запустить свой поток в качестве демона, передав daemon=True kwarg или установив my_thread.daemon в True перед вызовом start() , ваш Thread будет запускаться тихо в фоновом режиме в качестве демона.

Присоединение к теме

В случаях, когда вы разделяете одну большую работу на несколько небольших и хотите запускать их одновременно, но перед тем, как продолжить, нужно дождаться, пока все они закончатся, Thread.join() - это метод, который вы ищете.

Например, скажем, вы хотите загрузить несколько страниц веб-сайта и скомпилировать их на одну страницу. Вы сделали бы это:

import requests
from threading import Thread
from queue import Queue

q = Queue(maxsize=20)
def put_page_to_q(page_num):
    q.put(requests.get('http://some-website.com/page_%s.html' % page_num)

def compile(q):
    # magic function that needs all pages before being able to be executed
    if not q.full():
        raise ValueError
    else:
        print("Done compiling!")

threads = []
for page_num in range(20):
     t = Thread(target=requests.get, args=(page_num,))
     t.start()
     threads.append(t)

# Next, join all threads to make sure all threads are done running before
# we continue. join() is a blocking call (unless specified otherwise using 
# the kwarg blocking=False when calling join)
for t in threads:
    t.join()

# Call compile() now, since all threads have completed
compile(q)

Более пристальный взгляд на то, как работают функции join() можно найти здесь .

Создание пользовательского класса темы

Используя класс threading.Thread мы можем подклассифицировать новый пользовательский класс Thread. мы должны переопределить метод run в подклассе.

from threading import Thread
import time

class Sleepy(Thread):

    def run(self):
        time.sleep(5)
        print("Hello form Thread")

if __name__ == "__main__":
    t = Sleepy()
    t.start()      # start method automatic call Thread class run method.
    # print 'The main program continues to run in foreground.'
    t.join()
    print("The main program continues to run in the foreground.")

Общение между потоками

В коде есть несколько потоков, и вам нужно безопасно общаться между ними.

Вы можете использовать Queue из библиотеки queue .

from queue import Queue
from threading import Thread

# create a data producer 
def producer(output_queue):
    while True:
        data = data_computation()
        
        output_queue.put(data)

# create a consumer
def consumer(input_queue):
    while True:
        # retrieve data (blocking)
        data = input_queue.get()

        # do something with the data

        # indicate data has been consumed
        input_queue.task_done()

Создание потоков производителей и потребителей с общей очередью

q = Queue()
t1 = Thread(target=consumer, args=(q,))
t2 = Thread(target=producer, args=(q,))
t1.start()
t2.start()

Создание рабочего пула

Использование threading и queue :

from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM
from threading import Thread
from queue import Queue
    
def echo_server(addr, nworkers):
    print('Echo server running at', addr)
    # Launch the client workers
    q = Queue()
    for n in range(nworkers):
        t = Thread(target=echo_client, args=(q,))
        t.daemon = True
        t.start()

    # Run the server
    sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    sock.bind(addr)
    sock.listen(5)
    while True:
        client_sock, client_addr = sock.accept()
        q.put((client_sock, client_addr))

echo_server(('',15000), 128)

Использование concurrent.futures.Threadpoolexecutor :

from socket import AF_INET, SOCK_STREAM, socket
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def echo_server(addr):
    print('Echo server running at', addr)
    pool = ThreadPoolExecutor(128)
    sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
    sock.bind(addr)
    sock.listen(5)
    while True:
        client_sock, client_addr = sock.accept()
        pool.submit(echo_client, client_sock, client_addr)

echo_server(('',15000))

Python Cookbook, 3-е издание, Дэвид Бэйсли и Брайан К. Джонс (O'Reilly). Copyright 2013 Дэвид Бэйсли и Брайан Джонс, 978-1-449-34037-7.

Расширенное использование многопоточных

Этот раздел будет содержать некоторые из самых передовых примеров, реализованных с использованием многопоточности.

Расширенный принтер (регистратор)

Поток, который печатает все, принимается и изменяет выходные данные в соответствии с шириной терминала. Приятная часть заключается в том, что и «уже написанный» выход изменяется при изменении ширины терминала.

#!/usr/bin/env python2

import threading
import Queue
import time
import sys
import subprocess
from backports.shutil_get_terminal_size import get_terminal_size

printq = Queue.Queue()
interrupt = False
lines = []

def main():

    ptt = threading.Thread(target=printer) # Turn the printer on
    ptt.daemon = True
    ptt.start()

    # Stupid example of stuff to print
    for i in xrange(1,100):
        printq.put(' '.join([str(x) for x in range(1,i)]))           # The actual way to send stuff to the printer
        time.sleep(.5)

def split_line(line, cols):
    if len(line) > cols:
        new_line = ''
        ww = line.split()
        i = 0
        while len(new_line) <= (cols - len(ww[i]) - 1):
            new_line += ww[i] + ' '
            i += 1
            print len(new_line)
        if new_line == '':
            return (line, '')

        return (new_line, ' '.join(ww[i:]))
    else:
        return (line, '')


def printer():

    while True:
        cols, rows = get_terminal_size() # Get the terminal dimensions
        msg = '#' + '-' * (cols - 2) + '#\n' # Create the
        try:
            new_line = str(printq.get_nowait())
            if new_line != '!@#EXIT#@!': # A nice way to turn the printer
                                         # thread out gracefully
                lines.append(new_line)
                printq.task_done()
            else:
                printq.task_done()
                sys.exit()
        except Queue.Empty:
            pass

        # Build the new message to show and split too long lines
        for line in lines:
            res = line          # The following is to split lines which are
                                # longer than cols.
            while len(res) !=0:
                toprint, res = split_line(res, cols)
                msg += '\n' + toprint

        # Clear the shell and print the new output
        subprocess.check_call('clear') # Keep the shell clean
        sys.stdout.write(msg)
        sys.stdout.flush()
        time.sleep(.5)

Стопорная нить с петлей while

import threading
import time

class StoppableThread(threading.Thread):
    """Thread class with a stop() method. The thread itself has to check
    regularly for the stopped() condition."""

    def __init__(self):
        super(StoppableThread, self).__init__()
        self._stop_event = threading.Event()

    def stop(self):
        self._stop_event.set()

    def join(self, *args, **kwargs):
        self.stop()
        super(StoppableThread,self).join(*args, **kwargs)

    def run()
        while not self._stop_event.is_set():
            print("Still running!")
            time.sleep(2)
        print("stopped!"

Исходя из этого вопроса .



Modified text is an extract of the original Stack Overflow Documentation
Лицензировано согласно CC BY-SA 3.0
Не связан с Stack Overflow