Python 中的threading模塊

該模塊提供以下管理線程的功能:

這是上一個教程的代碼片段，我們將使用它來查看threading模塊提供的各種功能。

該函數返回當前活動的Thread對象的數量。

import time
import threading

def thread1(i):
    time.sleep(3)
    #print('No. printed by Thread 1: %d' %i)

def thread2(i):
    time.sleep(3)
    #print('No. printed by Thread 2: %d' %i)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=thread1, args=(10,))
    t2 = threading.Thread(target=thread2, args=(12,))
    t1.start()
    t2.start()
    print("No. of active threads: " + threading.active_count())
    t1.join()
    t2.join()

活動線程數:3

嘗試在上面的終端中運行該代碼。您將看到線程數為 3 ，因為我們已經創建了 2 個線程，並且在主線程中正在進行完整的執行。

該函數將返回當前線程對象，對應調用者的控制線程(當前在調用者的控制中)。如果調用者的控制線程不是通過線程模塊(例如主線程)創建的，則返回一個功能有限的偽線程對象。

import time
import threading

def thread1(i):
    time.sleep(3)
    #print('No. printed by Thread 1: %d' %i)

def thread2(i):
    time.sleep(3)
    #print('No. printed by Thread 2: %d' %i)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=thread1, args=(10,))
    t2 = threading.Thread(target=thread2, args=(12,))
    t1.start()
    t2.start()
    print("Current thread is: " + threading.current_thread())
    t1.join()
    t2.join()

當前線程為:

該函數返回當前線程的線程標識符。這是一個非零整數值。如果我們啟動了線程，那麼這個方法將返回它的標識符，否則，它將返回無。

我們可以使用這個方法來索引線程特定數據的字典。當一個線程退出(停止)並創建另一個線程時，可以回收線程標識符。

threading.get_ident()

140578859194112

該方法返回當前活動的所有Thread對象的列表。該列表包括後台線程(當程序退出時，與之相關的所有後台線程都將自動終止)當前線程創建的虛擬線程對象，以及主線程。

此列表中不存在已終止的線程和尚未啟動的線程。

 threading.enumerate() 

[ 、、 ]

此方法返回主 Thread對象。在正常情況下，主線程是啟動 python 解釋器的線程。

 threading.main_thread() 

該方法用於為使用threading模塊啟動的所有線程設置跟蹤函數/鉤子。對於每個線程，跟蹤函數被傳遞給sys.settrace()方法，該方法在調用run()方法之前被附加到線程。

我們希望作為跟蹤函數的回調函數將接收三個參數:frame(來自正在運行的代碼的堆棧幀)event(一個命名通知類型的字元串)和arg(一個特定於事件的值)

def hello(frame, event, arg):
    print("Hello, I am a trace hook.")
threading.settrace(hello) 

嘗試更新頂部終端中的代碼。將hello函數放在主方法和語句threading.settrace(hello)之外，就在我們為線程調用start方法的語句之上。

此方法用於為從threading模塊啟動的所有線程設置配置文件函數。和 trace 函數一樣，profile 函數也傳遞給每個線程的sys.setprofile()方法，在調用run()方法之前附加到線程。

 threading.setprofile(hello) 

此方法返回創建新線程時使用的線程堆棧大小。size參數是可選的，可用於設置創建後續線程所用的堆棧大小，必須為 0 或正整數(D =默認值為 0)。

如果不支持更改線程堆棧大小，則會引發運行時錯誤。

如果指定的堆棧大小無效，將引發值錯誤。

目前 32 KiB 是支持的最小堆棧大小，為解釋器提供足夠的堆棧空間。

除了上述指定的功能外，threading模塊還定義了一個常數。如果您指定的超時值大於TIMEOUT_MAX常量的值，您將得到一個OverflowError。

除了上面指定的功能之外，threading模塊還提供了許多類，這些類的對象在創建和管理線程時非常有用。

以下是一些對象類型:

| 目標 | 描述 |
| 線 | 對象，表示單個執行線程。 |
| 鎖 | 原始鎖對象。 |
| 斷續器 | RLock 或可重入鎖對象為單線程提供了獲取(重)已持有鎖(遞歸鎖)的能力。 |
| 情況 | 條件變數對象使一個線程等待，直到另一個線程滿足某個「條件」(如狀態變化或某些數據值) |
| 事件 | 這是條件變數的一個更通用的版本，可以讓許多線程等待某個事件的發生，所有等待的線程只有在事件發生時才會被喚醒。 |
| 旗語 | 當線程塊之間共享的有限資源不可用時，提供一個「計數器」。 |
| 有界符號 | 類似於信號量，但確保它永遠不會超過初始值。 |
| 計時器 | 類似於線程，除了它在運行之前等待一段指定的時間。 |
| 屏障 | 創建一個「屏障」，指定數量的線程必須全部到達該屏障，然後才能繼續運行。 |

上表簡要介紹了 python threading模塊中的各種對象類型。我們將在接下來的幾個教程中詳細討論所有這些對象。