本篇文章将给大家介绍 Python 多线程与多进程相关知识，学习完该知识点之后，你的 Python 程序将进入另一个高峰。

缓解一下视疲劳

15. Python 程序运行速度如何提高十倍？第一遍滚雪球学 Python 收工

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十五、Python 多线程与多进程

先尝试理解线程与进程的概念，进程范围大，一个进程可能会包含多个线程，OK，了解到这一步就可以了，知道谁包含谁已经很不错了，细节的地方慢慢研究。

打开你电脑上的任务管理器，注意这里面以前说的叫做杀掉进程。

15. Python 程序运行速度如何提高十倍？第一遍滚雪球学 Python 收工

15.1 Python 多线程

让我们把视角转换一下，先从进程中抽离出来，看一下线程，在学习这部分内容的时候，这两个概念一定不要弄错，弄错就翻车了。

15.1.1 简单的多线程

如果一个线程只完成一个事情，那程序会变得特别呆板，例如现在你正在给编写一段代码，那你在编写代码的过程中，你使用的 IDE（代码编辑器）就完全不能做其它事情了，必须等到编写完所有代码之后才可以执行其它操作，所有的事情只能一件挨着一件的做。而且在这个线程会将资源霸占住，例如让其操作一个文件，必须等到它完成操作其它程序才可以使用，这叫做单线程。

如何实现多线程呢，通过导入 Python 内置的 threading 模块可以解决该问题。

import threading

# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work():
    pass

# 在 Python 中运行线程
# 建立线程对象
my_thread = threading.Thread(target=thread_work)
# 启动线程
my_thread.start()

建立一个线程使用的是 threading 模块中的 Thread 方法，该方法会创建一个 Thread 对象（线程对象），使用该方法的时候需要注意方法的参数值是一个函数名称，该参数为 target，后面是线程要调用的函数名称，没有小括号。返回的线程对象在上述代码中叫做 my_thread，自己定义的任意名称都是可以的，遵循变量命名规则即可。

线程的启动需要调用线程对象的 start 方法。

import threading
import time


# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work():
    # 函数内部方法
    print(" my_thread 线程开始工作")
    time.sleep(10)  # 暂停十秒，为了方便模拟操作
    print("时间到了，线程继续工作")


print("主线程开始运行")
# 在 Python 中运行线程
# 建立线程对象
my_thread = threading.Thread(target=thread_work)
# 启动线程
my_thread.start()

time.sleep(1)  # 主线程停止 1 秒
print("主线程结束")

代码运行之后重点注意输出的顺序。

主线程开始运行
my_thread 线程开始工作
主线程结束
时间到了，线程继续工作

主线程结束 输出之后，需要等待几秒钟的时间，我们定义的子线程才会开始运行，即输出 时间到了，线程继续工作。

15.1.2 子线程传递参数

在创建线程的时候，除了直接调用某函数，也可以向子线程中的函数里传递参数，具体语法格式如下：

my_thread = threading.Thread(target=函数名称,args=['参数1','参数2',....])

具体案例如下，像 thread_work 函数中传递一个 橡皮擦。

import threading
import time

# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work(name):
    # 函数内部方法
    print(" my_thread 线程开始工作")
    print("我是从主线程传递进来的参数：", name)
    time.sleep(10)  # 暂停十秒，为了方便模拟操作
    print("时间到了，线程继续工作")

print("主线程开始运行")
# 在 Python 中运行线程
# 建立线程对象
my_thread = threading.Thread(target=thread_work, args=["橡皮擦"])
# 启动线程
my_thread.start()

time.sleep(1)  # 主线程停止 1 秒
print("主线程结束")

参数在传递的时候，需要与函数定义时参数匹配。多线程中不建议使用相同的变量，很容易出现问题，建议每个线程使用自己的局部变量，互相之间不要产生干扰。

15.1.3 线程命名

每个线程在启动之后，如果没有手动命名，系统会自动给其命名为 Thread-n，在程序中可以使用 currentThread().getName() 获取线程的名称。随着 Python 版本的迭代，currentThread 方法已经逐步被 current_thread 替代。

import threading
import time

# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work1(name):
    # 函数内部方法
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")
    time.sleep(2)
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")


# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work2(name):
    # 函数内部方法
    print(threading.currentThread().getName(), " 线程启动")
    time.sleep(2)
    print(threading.currentThread().getName(), " 线程启动")


print("主线程开始运行")
# 在 Python 中运行线程
# 建立线程对象
my_thread1 = threading.Thread(target=thread_work1, args=["橡皮擦"])
my_thread2 = threading.Thread(target=thread_work2, args=["橡皮擦"])
# 启动线程
my_thread1.start()
# 启动线程
my_thread2.start()
time.sleep(1)  # 主线程停止 1 秒
print("主线程结束")

代码运行结果如下，可以重点看一下线程默认的名称。

主线程开始运行
Thread-1  线程启动
Thread-2  线程启动
主线程结束
Thread-2  线程启动
Thread-1  线程启动

如果想要给线程起一个独特的名字，可以在通过 Thread 方法建立线程时，使用参数 name = "线程名称"，该名称就是为线程单独命名。

import threading
import time

# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work1(name):
    # 函数内部方法
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")
    time.sleep(2)
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")


# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work2(name):
    # 函数内部方法
    print(threading.currentThread().getName(), " 线程启动")
    time.sleep(2)
    print(threading.currentThread().getName(), " 线程启动")


print("主线程开始运行")
# 在 Python 中运行线程
# 建立线程对象
my_thread1 = threading.Thread(name="我是线程1（不建议用中文）",target=thread_work1, args=["橡皮擦"])
my_thread2 = threading.Thread(name="work thread",target=thread_work2, args=["橡皮擦"])
# 启动线程
my_thread1.start()
# 启动线程
my_thread2.start()
time.sleep(1)  # 主线程停止 1 秒
print("主线程结束")

除了上述办法以外，还可以使用 currentThread().setName() 给函数命名，自己可以尝试下哦~

15.1.4 Daemon 守护线程

默认创建的线程都不是 Daemon 线程，正常情况下，一个程序建立了主线程和子线程，那程序结束需要等待所有的线程工作结束，因为如果主线程先结束了，那子线程会因为没有可用资源而导致程序崩溃。

如果我们希望主线程结束了，子线程自行终止，那这时就要设置一下 Daemon 线程的属性了，设置之后，主线程若是想要结束运行，需要检查一下 Daemon 线程的属性。

如果 Daemon 线程的属性是 True，其它非 Daemon 线程执行结束，不会等待 Daemon 线程，主线程会自动结束。
如果 Daemon 线程属性是 False，那主线程必须等待 Daemon 线程结束才会将程序结束运行。

以上内容翻译成大白话就是可以把一个线程设置为 Daemon 线程，而且还可以设置一个属性，如果属性设置为 True，那该线程就不受重视了，其它线程结束，它就被结束了，如果设置为 False，那它就是最重要的了，主线程需要等着它结束运行，才可以进行下一步操作。

import threading
import time

# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work1():
    # 函数内部方法
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")
    # 等待 5 秒，如果被重视，那主线程将等待，如果不被重视，很快就会执行完毕
    time.sleep(5)
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")


# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work2():
    # 函数内部方法
    print(threading.currentThread().getName(), " 线程启动")
    print(threading.currentThread().getName(), " 线程启动")


print("主线程开始运行")
# 在 Python 中运行线程
# 建立线程对象
my_thread1 = threading.Thread(name="我是守护线程 Daemon",target=thread_work1)
my_thread1.setDaemon(True) # 先设置为 True，该线程将不被重视
my_thread2 = threading.Thread(name="work thread",target=thread_work2)
# 启动线程
my_thread1.start()
# 启动线程
my_thread2.start()

print("主线程结束")

以上代码运行之后发现瞬间执行完毕了，并没有等待 5 秒钟，充分证明了不被重视的线程的处境。接下来修改一个属性，可以再看一下效果。

my_thread1.setDaemon(False)

运行之后发现程序等待 5 秒之后才结束运行，你是否发现了其中的差异呢？

15.1.5 堵塞主线程

主线程在工作的时候，如果希望子线程先运行，直到该子线程运行结束，主线程才继续工作。

import threading
import time

# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work1():
    # 函数内部方法
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")
    time.sleep(5)
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")


print("主线程开始运行")
# 在 Python 中运行线程
# 建立线程对象
my_thread1 = threading.Thread(name="work thread",target=thread_work1)
# 启动线程
my_thread1.start()
print("join 开始......")
my_thread1.join() # 等待 work thead 线程运行结束
print("join 结束....")

print("主线程结束")

join 方法可以增加一个参数，该参数表示等待的秒数，当秒数到了，主线程恢复工作。

my_thread.join(3) # 子线程运行 3 秒。

15.1.6 is_alive 检验子线程是否在工作

使用 join 方法之后，一般在后面需要加上一个 is_alive 方法，该方法会简称子线程是否工作结束了，如果子线程结束则返回 False，仍在工作则会返回 True。

import threading
import time

# 定义一个函数，在线程中运行
def thread_work1():
    # 函数内部方法
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")
    time.sleep(5)
    print(threading.currentThread().getName()," 线程启动")


print("主线程开始运行")
# 在 Python 中运行线程
# 建立线程对象
my_thread1 = threading.Thread(name="work thread",target=thread_work1)
# 启动线程
my_thread1.start()
print("join 开始......")
my_thread1.join(2) # 等待 work thead 线程运行结束
print("join 结束....")

print("子线程是否仍在工作?",my_thread1.is_alive())
time.sleep(3)
print("子线程是否仍在工作?",my_thread1.is_alive())
print("主线程结束")

有的教程或者书籍中还会使用 isAlive 方法来进行判断，这是因为 Python 版本的问题，后续建议使用 is_alive 方法。

15.1.7 自定义线程类

threading.Thread 是 threading 模块内的一个类，我们可以继承这个类，定义自己的线程类，定义的时候有两个需要注意的地方，第一个需要在构造函数中调用 threading.Thread.__init()__ 方法，第二个是需要在类内容定义好 run 方法。之前的内容中，通过 threading.Thread 声明一个线程对象时，执行 start 方法可以建立一个线程，start 方法就是在调用类中的 run 方法。

import threading


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        print(threading.Thread.getName(self))
        print("橡皮擦定义好的线程")


my_thread = MyThread()
my_thread.run()

you_thread = MyThread()
you_thread.run()

15.1.8 资源锁定与解锁

在多线程程序中经常碰到多个线程使用一个共享资源的情况，为了确保共享资源在多线程共享时不出现问题，需要使用 theading.Lock 对象的两个方法 acquire 与 release 。

import threading

my_num = 0
lock = threading.Lock()


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        print(threading.Thread.getName(self))

        # 调用全局变量
        global my_num
        my_num += 10
        print("现在的数字是：", my_num, "\n")


# 线程列表
ts = []
# 批量创建 10 个线程
for i in range(0, 10):
    my_thread = MyThread()
    ts.append(my_thread)

# 启动 10 个线程
for t in ts:
    t.start()

# 等待所有线程结束
for t in ts:
    t.join()

以上代码没有使用 acquire 与 release 方法，出现的结果无规律可循，是因为各线程无法预期谁会优先取得资源，专业描述叫做 线程以不可预知的速度向前推进，当然有的地方叫做线程竞速，一个意思。

稍微修改一下就可以让线程按照规矩执行了，在使用全局变量的时候，先锁定资源，使用之后在释放资源。

# 调用全局变量
global my_num
lock.acquire()
my_num += 10
lock.release()
print("现在的数字是：", my_num, "\n")

以上内容如果使用 acquire 连续使用两次就会导致死锁。

关于死锁问题与资源锁定 Threading.RLock，还有高级锁定相关的知识，在以后的滚雪球中继续学习，先阶段掌握基本的锁定就可以啦。

15.1.9 未来要学习的知识

进展到现在你已经可以实现简单的多线程开发了，但是对于线程类的学习只揭示了最简单的一部分，后续我们将学习到如下内容，都在第二遍滚雪球时学习。

queue 模块，也叫做队列模块
Semaphore 信号量，高级锁机制
Barrier 栅栏
Event 线程通讯机制

15.2 subprocess 模块

subprocess 是 Python 中用于建立子进程的模块，注意是子进程。导入该模块使用 import subprocess。

15.2.1 Popen 方法

该方法可以打开计算机内部的应用程序，也可以打开自己写好的程序，文件路径写对即可。

import subprocess

# 打开计算机
calc_pro = subprocess.Popen('calc.exe')
# 打开画板
mspaint_pro = subprocess.Popen('mspaint.exe')

打开的子进程，主程序已经结束了。

15.2.2 Popen 方法携带参数

可以在 Popen 方法打开程序的时候，传递一个参数进去，该参数为列表类型，第一个元素是要打开的应用程序，第二个则是传递进去的文件。

例如打开画图程序。

import subprocess

# 打开计算机
# calc_pro = subprocess.Popen('calc.exe')
# 打开画板
mspaint_pro = subprocess.Popen(['mspaint.exe','./pic.jpg'])

文件的路径不要写错，以上代码会打开画板程序并且在画板打开一个图片。

15. Python 程序运行速度如何提高十倍？第一遍滚雪球学 Python 收工

15.2.3 通过 start 打开程序

在电脑上通过双击就可以打开某种文件，这是因为 Windows 系统已经给我们做好了关联，那能不能在 Python 中也模拟出该方式呢，很简单，通过 subprocess.Popen 方法的参数即可实现。

import subprocess

# 打开图片
mspaint_pro = subprocess.Popen(['start','./pic.jpg'],shell = True)

使用该代码打开图片是使用你默认的图片预览程序，满足了刚才所说的场景。该方法核心使用的有两个地方一个是原程序位置使用的是 start 关键字（仅在 Windows 上有效），第一个是 shell = True 参数。

15.2.4 通过 run 方法调用子进程

该方法属于新增方法，通过 subprocess.run 方法即可调用子进程。具体内容可以自行尝试即可。

15.3 这篇博客的总结

本篇博客主要内容是 Python 的多线程应用，顺带着说了一点点关于进程的相关知识，对于多线程，很多学习 Python 很久的同学都不一定可以搞清楚，在这里希望大家第一次学习先有概念支撑即可，能掌握多少在本阶段不重要，学习是需要时间积累的，一遍就会那是天才或者是吹牛的，有很多工作 2~3 年的还不一定能把多线程多进程说清楚呢，所以不要着急哦，继续往后面看，往后面学就好了。

第一遍滚雪球学 Python 收官。下期见。

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