多线程与网络编程-python学习

线程简介

• 线程可以认为是轻量级的进程。
• 一个进程都要至少一个线程(主线程)
• 一个进程想要实现多任务，可以创建多个线程
• 进程之间数据是独立的，同一进程下的线程之间数据是共享的
• 线程是CPU分配时间的最小单位，进程与线程的调度都是操作系统的事

线程模块

• _thread：低级模块
• threading：高级模块，是对_thread模块的封装，推荐使用

_thread

• 示例：

  import _thread
  import time
  ​
  def loop(num):
      print('子线程开始')
      print('子线程任务', num)
      print('子线程结束')  
      
  if __name__ == '__main__':
      print('主线程开始')
      _thread.start_new_thread(loop, (250,))
      time.sleep(2)
      print('主线程开始')

threading

• 基本使用

  import threading
  import time
  ​
  def run(file):
      print(file, '开始下载')
      # 获取当前线程
      ct = threading.current_thread()
      print('子线程:', ct.name)
      for i in range(6):
          time.sleep(1)
          print('进度{}%'.format(i * 20))
      print(file, '下载完成') 
      
  if __name__ == '__main__':
      print('主线程开始')      
      # 获取主线程
      mt = threading.main_thread()
      print('主线程:', mt.name)
  ​
      # 获取当前线程
      ct = threading.current_thread()
      print('当前线程', ct.name)
  ​
      # 创建子线程
      thr = threading.Thread(target=run, args=('meinv.jpg',), name='图片下载')
  ​
      print('下载线程启动前，活跃线程数:', threading.active_count())
      print('下载线程状态：', thr.is_alive())
  ​
      # 启动线程
      thr.start()
  ​
      print('下载线程启动后，活跃线程数:', threading.active_count())
      print('下载线程状态：', thr.is_alive())
  ​
      # 查看线程信息
      print('线程信息:', threading.enumerate())
  ​
      # 等待子线程结束
      thr.join()
  ​
      print('主线程结束')

标签： 网络编程 多线程 python