Python 多线程超详细到位总结

在实际处理数据时，因系统内存有限，我们不可能一次把所有数据都导出进行操作，所以需要批量导出依次操作。为了加快运行，我们会采用多线程的方法进行数据处理，以下为我总结的多线程批量处理数据的模板：

import threading
# 从数据库提取数据的类
class Scheduler():
   def __init__(self):
       self._lock = threading.RLock()
       self.start = 0
       # 每次取10000条数据
       self.step = 10000

def getdata(self):
       # 上锁，以免多线程同时对数据库进行访问，取出重复数据
       self._lock.acquire()
       # 进行取数据操作
       data = 'select * from table' \
              'where id between self.start and self.start + self.step'
       # 取完数据后，指针后移
       self.start += self.step
       self._lock.release()
       return data

# 处理数据的过程写在这里
def processdata():
   # 从该实例中提取数据
   data = scheduler.getdata()
   while data:
       # 进行处理数据的具体操作:
       # 去重、补缺、运算...只要还有数据，本线程就继续取新数据
       # 然后再获取数据，进行循环
       data = scheduler.getdata()

# 创建多线程，threads_num为创建的线程数
def threads_scheduler(threads_num):
   threads = []
   for i in range(threads_num):
       # 创建线程
       td = threading.Thread(target=processdata, name='th'+str(i+1))
       threads.append(td)
   for t in threads:
       # 启动线程
       t.start()
       for t in threads:
           # 子线程守护
           t.join()
           print('数据已全部处理成功')

if __name__=='__main__':
   # 实例化一个调度器，初始化参数
   scheduler = Scheduler()
   # 创建线程，开始处理数据
   threads_scheduler(4)

主要分为三大部分：

• Scheduler类，负责初始化参数，getdata方法负责提取数据

• processdata方法中写具体处理数据的流程

• threads_scheduler方法负责创建线程

Python多线程的知识我分为4部分进行讲解，以下带大家来回顾重点：

多线程threading

本章先为大家介绍了线程的相关概念:

主线程：当一个程序启动时，就有一个进程 * 作系统（OS）创建，与此同时一个线程也立刻运行，该线程通常叫做程序的主线程（Main Thread）。因为它是程序开始时就执行的，如果你需要再创建线程，那么创建的线程就是这个主线程的子线程。

子线程：使用threading、ThreadPoolExecutor创建的线性均为子线程。

主线程的重要性体现在两方面：1.是产生其他子线程的线程；2.通常它必须最后完成执行，比如执行各种关闭动作。

在飞车程序中，如果没有多线程，我们就不能一边听歌一边玩飞车，听歌与玩游戏不能并行；在使用多线程后，我们就可以在玩游戏的同时听背景音乐。在这个例子中启动飞车程序就是一个进程，玩游戏和听音乐是两个线程。

Python提供了threading模块来实现多线程:threading.Thread可以创建线程；setDaemon(True)为守护主线程，默认为False；join()为守护子线程。

from time import sleep
import threading

def music(music_name):
   for i in range(2):
       print('正在听{}'.format(music_name))
       sleep(1)
       print('music over')

def game(game_name):
   for i in range(2):
       print('正在玩{}'.format(game_name))
       sleep(3)
       print('game over')

threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=('稻香',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=game,args=('飞车',))
threads.append(t2)

if __name__ == '__main__':
   for t in threads:
       # t.setDaemon(True)
       t.start()

for t in threads:
       t.join()
   print('主线程运行结束')

线程池

因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源，所以如果可以重用线程，则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时，使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。

Python为我们提供了ThreadPoolExecutor来实现线程池，此线程池默认子线程守护。它的适应场景为突发性大量请求或需要大量线程完成任务，但实际任务处理时间较短。

from time import sleep
# fun为定义的待运行函数
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
   ans = executor.map(fun, [遍历值])
   for res in ans:
       print(res)

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
   list = [遍历值]
   ans = [executor.submit(fun, i) for i in list]
   for res in as_completed(ans):
       print(res.result())

其中max_workers为线程池中的线程个数，常用的遍历方法有map和submit+as_completed。根据业务场景的不同，若我们需要输出结果按遍历顺序返回，我们就用map方法，若想谁先完成就返回谁，我们就用submit+as_complete方法。

线程互斥

我们把一个时间段内只允许一个线程使用的资源称为临界资源，对临界资源的访问，必须互斥的进行。互斥，也称间接制约关系。线程互斥指当一个线程访问某临界资源时，另一个想要访问该临界资源的线程必须等待。当前访问临界资源的线程访问结束，释放该资源之后，另一个线程才能去访问临界资源。锁的功能就是实现线程互斥。

我把线程互斥比作厕所包间上大号的过程，因为包间里只有一个坑，所以只允许一个人进行大号。当第一个人要上厕所时，会将门上上锁，这时如果第二个人也想大号，那就必须等第一个人上完，将锁解开后才能进行，在这期间第二个人就只能在门外等着。这个过程与代码中使用锁的原理如出一辙，这里的坑就是临界资源。

Python 的 threading 模块引入了锁。threading 模块提供了 Lock 类，它有如下方法加锁和释放锁：

• acquire()：对 Lock加锁，其中timeout参数指定加锁多少秒

• release()：释放锁

class Account:
   def __init__(self, card_id, balance):
       # 封装账户ID、账户余额的两个变量
       self.card_id= card_id
       self.balance = balance

def withdraw(account, money):
   # 进行加锁
   lock.acquire()
   # 账户余额大于取钱数目
   if account.balance >= money:
       # 吐出钞票
       print(threading.current_thread().name + "取钱成功！吐出钞票:" + str(money),end=' ')
       # 修改余额
       account.balance -= money
       print("\t余额为: " + str(account.balance))
   else:
       print(threading.current_thread().name + "取钱失败！余额不足")
   # 进行解锁
   lock.release()
# 创建一个账户，银行卡id为8888，存款1000元
acct = Account("8888" , 1000)

# 模拟两个对同一个账户取钱
# 在主线程中创建一把锁
lock = threading.Lock()
threading.Thread(name='窗口A', target=withdraw , args=(acct , 800)).start()
threading.Thread(name='窗口B', target=withdraw , args=(acct , 800)).start()

lock与Rlock的区别

区别一：Lock被称为原始锁，一个线程只能请求一次；RLock被称为重入锁，可以被一个线程请求多次，即锁中可以嵌套锁。

import threading

def main():
   lock.acquire()
   print('第一道锁')
   lock.acquire()
   print('第二道锁')
   lock.release()
   lock.release()

if __name__ == '__main__':
   lock = threading.Lock()
   main()

我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”，而且程序既没有终止，也没有继续运行。这是因为Lock锁在同一线程内第一次加锁之后还没有释放时，就进行了第二次acquire请求，导致无法执行release，所以锁永远无法释放，这就是死锁。如果我们使用RLock就能正常运行，不会发生死锁的状态。

区别二：当Lock处于锁定状态时，不属于特定线程，可在另一个线程中进行解锁释放；而RLock只有当前线程才能释放本线程上的锁，不可由其他线程进行释放，所以在使用RLock时，acquire与release必须成对出现，即解铃还须系铃人。

import threading

def main():
   lock.release()
   print("在子线程解锁后打印")
if __name__ == '__main__':
   lock = threading.Lock()
   lock.acquire()
   t = threading.Thread(target=main)
   t.start()

在主线程中定义Lock锁，然后上锁，再创建一个子线程t运行main函数释放锁，结果正常输出，说明主线程上的锁，可由子线程解锁。

如果把上面的锁改为RLock则报错。在实际中设计程序时，我们会将每个功能分别封装成一个函数，每个函数中都可能会有临界区域，所以就需要用到RLock。

import threading
import time

def fun_1():
   print('开始')
   time.sleep(1)
   lock.acquire()
   print("第一道锁")
   fun_2()
   lock.release()

def fun_2():
   lock.acquire()
   print("第二道锁")
   lock.release()

if __name__ == '__main__':
   lock = threading.RLock()
   t1 = threading.Thread(target=fun_1)
   t2 = threading.Thread(target=fun_1)
   t1.start()
   t2.start()

一句话总结就是Lock不能套娃，RLock可以套娃；Lock可以由其他线程中的锁进行操作，RLock只能由本线程进行操作。

来源：https://blog.csdn.net/weixin_38037405/article/details/121052797