python基础之标准库基于线程threading模块介绍相关 4

继续讨论如何使用类的方式创建和管理线程，并介绍更多高级线程相关的概念和用法：

线程之间的通信

在多线程应用中，线程之间通常需要进行数据交换或协作。以下是一些线程之间通信的方式：

1. 队列（Queue）

   • 使用 queue.Queue 或 queue.LifoQueue 可以创建线程安全的队列，用于在线程之间传递数据。
   • 示例：使用队列进行线程间通信。

     import threading
     import queue
     
     def producer(q):
         for i in range(5):
             q.put(i)
     
     def consumer(q):
         while True:
             item = q.get()
             if item is None:
                 break
             print(f"Consumed: {item}")
     
     q = queue.Queue()
     producer_thread = threading.Thread(target=producer, args=(q,))
     consumer_thread = threading.Thread(target=consumer, args=(q,))
     
     producer_thread.start()
     consumer_thread.start()
     
     producer_thread.join()
     q.put(None)  # 终止消费者线程
     consumer_thread.join()
     

2. 事件对象（Event）

   • 使用 threading.Event 可以在线程之间设置信号和等待信号，以实现线程间的通信和同步。
   • 示例：使用事件对象进行线程同步。

     import threading
     
     event = threading.Event()
     
     def worker():
         print("Worker is waiting")
         event.wait()
         print("Worker received the event")
     
     thread = threading.Thread(target=worker)
     thread.start()
     
     # 在某个时刻触发事件
     event.set()
     

定时器（Timer）

threading.Timer 类允许你创建一个定时器线程，该线程在指定的时间间隔后执行指定的函数。

import threading

def scheduled_task():
    print("Scheduled task executed")

# 创建一个5秒后执行的定时器
timer = threading.Timer(5, scheduled_task)
timer.start()

子线程的异常处理

如果在子线程中发生异常，需要注意如何处理它。一种常见的方式是在子线程中捕获异常，并将异常信息传递给主线程进行处理。

import threading

def worker():
    try:
        # 子线程的工作代码
        pass
    except Exception as e:
        # 将异常信息传递给主线程
        thread_data.exception = e

# 创建一个用于存储异常信息的线程数据对象
thread_data = threading.local()

# 创建并启动子线程
thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()
thread.join()

# 主线程检查子线程是否有异常
if hasattr(thread_data, 'exception'):
    print(f"Exception in child thread: {thread_data.exception}")

注意事项

• 在多线程应用中，线程之间的通信和同步是关键问题，需要小心设计以避免竞争条件和死锁。
• 确保在子线程中处理异常，以防止异常未被捕获导致程序崩溃。

通过深入理解线程之间的通信和协作方式，可以更好地编写多线程应用程序，实现并发处理和多任务协作。