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詳解Python中的多線程

 更新時(shí)間:2022年06月20日 11:13:07   作者:J.FengS  
這篇文章主要介紹了Python中的多線程,線程就是進(jìn)程中一條執(zhí)行程序的執(zhí)行路徑,一個(gè)程序至少有一條執(zhí)行路徑,本文給大家介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

什么是多線程:

  進(jìn)程:正在運(yùn)行的程序,QQ 360 ......

線程:就是進(jìn)程中一條執(zhí)行程序的執(zhí)行路徑,一個(gè)程序至少有一條執(zhí)行路徑。(360中的殺毒 電腦體檢 電腦清理 同時(shí)運(yùn)行的話就需要開啟多條路徑)

  每個(gè)線程都有自己需要運(yùn)行的內(nèi)容,而這些內(nèi)容可以稱為線程要執(zhí)行的任務(wù)。

  開啟多線程是為了同時(shí)運(yùn)行多部分代碼。

  好處:解決了多部分需要同時(shí)運(yùn)行的問題

  弊端:如果線程過多,會(huì)導(dǎo)致效率很低(因?yàn)槌绦虻膱?zhí)行都是CPU做著隨機(jī) 快速切換來完成的)

  • 線程與進(jìn)程的區(qū)別
  • 線程共享內(nèi)存,進(jìn)程獨(dú)立內(nèi)存
  • 線程啟動(dòng)速度塊,進(jìn)程啟動(dòng)速度慢,運(yùn)行時(shí)速度沒有可比性
  • 同一個(gè)進(jìn)程的線程間可以直接交流,兩個(gè)進(jìn)程想通信,必須通過一個(gè)中間代理來實(shí)現(xiàn)
  • 創(chuàng)建新線程很簡(jiǎn)單,創(chuàng)建新進(jìn)程需要對(duì)其父進(jìn)程進(jìn)行一次克隆
  • 一個(gè)線程可以控制和操作同一線程里的其他線程,但是進(jìn)程只能操作子進(jìn)程

threading模塊

多線程的使用方式一:直接使用

# -*- coding:utf-8 -*-
# 線程使用的方式一
import threading
import time
# 需要多線程運(yùn)行的函數(shù)
def fun(args):
    print("我是線程%s" % args)
    time.sleep(2)
    print("線程%s運(yùn)行結(jié)束" % args)
# 創(chuàng)建線程
t1 = threading.Thread(target=fun, args=(1,))
t2 = threading.Thread(target=fun, args=(2,))
start_time = time.time()
t1.start()
t2.start()
end_time = time.time()
print("兩個(gè)線程一共的運(yùn)行時(shí)間為:", end_time-start_time)
print("主線程結(jié)束")
"""
運(yùn)行結(jié)果:
我是線程1
我是線程2兩個(gè)線程一共的運(yùn)行時(shí)間為: 0.0010077953338623047
主線程結(jié)束
線程1運(yùn)行結(jié)束
線程2運(yùn)行結(jié)束
"""

線程的第二種使用方式:繼承式調(diào)用

# 繼承式調(diào)用
import threading
import time
class MyThreading(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super(MyThreading, self).__init__()
        self.name = name
    # 線程要運(yùn)行的代碼
    def run(self):
        print("我是線程%s" % self.name)
        time.sleep(2)
        print("線程%s運(yùn)行結(jié)束" % self.name)
t1 = MyThreading(1)
t2 = MyThreading(2)
start_time = time.time()
t1.start()
t2.start()
end_time = time.time()
print("兩個(gè)線程一共的運(yùn)行時(shí)間為:", end_time-start_time)
print("主線程結(jié)束")
"""
運(yùn)行結(jié)果:
我是線程1
我是線程2
兩個(gè)線程一共的運(yùn)行時(shí)間為: 0.0010724067687988281
主線程結(jié)束
線程2運(yùn)行結(jié)束
線程1運(yùn)行結(jié)束
"""

守護(hù)線程與join方法

  • 在Python多線程編程中,join方法的作用式線程同步。
  • 守護(hù)線程,是為守護(hù)別人而存在的,當(dāng)設(shè)置為守護(hù)線程后,被守護(hù)的主線程不存在后,守護(hù)線程也自然不存在。
  • 第一種:python多線程默認(rèn)情況
  • Python多線程默認(rèn)情況(設(shè)置線程setDaemon(False)),主線程執(zhí)行完自己的任務(wù)后,就退出了,此時(shí)子線程會(huì)繼續(xù)執(zhí)行自己的任務(wù),直到子線程任務(wù)結(jié)束
  • 代碼演示:threading中的兩個(gè)創(chuàng)建多線成的例子都是。
  • 第二種:開啟守護(hù)線程
  • 開啟線程的setDaemon(True)),設(shè)置子線程為守護(hù)線程,實(shí)現(xiàn)主程序結(jié)束,子程序立馬全部結(jié)束功能
  • 代碼演示:
# 守護(hù)線程
import threading
import time
class MyThreading(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super(MyThreading, self).__init__()
        self.name = name
    # 線程要運(yùn)行的代碼
    def run(self):
        print("我是線程%s" % self.name)
        time.sleep(2)
        print("線程%s運(yùn)行結(jié)束" % self.name)
t1 = MyThreading(1)
t2 = MyThreading(2)
start_time = time.time()
t1.setDaemon(True)
t1.start()
t2.setDaemon(True)
t2.start()
end_time = time.time()
print("兩個(gè)線程一共的運(yùn)行時(shí)間為:", end_time-start_time)
print("主線程結(jié)束")
  • 注意:如果要設(shè)置為守護(hù)線程,一定要在開啟線程之前,將該線程設(shè)置為守護(hù)線程
  • 結(jié)論:主線程結(jié)束后,無論子線程1,2是否運(yùn)行完成,都結(jié)束線程,不在繼續(xù)向下運(yùn)行
  • 第三種:加入join方法設(shè)置同步
  • 當(dāng)不給程序設(shè)置守護(hù)進(jìn)程時(shí),主程序?qū)⒁恢钡却映绦蛉窟\(yùn)行完成才結(jié)束
  • 代碼演示:
# join:線程同步
import threading
import time
class MyThreading(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super(MyThreading, self).__init__()
        self.name = name
    # 線程要運(yùn)行的代碼
    def run(self):
        print("我是線程%s" % self.name)
        time.sleep(3)
        print("線程%s運(yùn)行結(jié)束" % self.name)
threading_list = []
start_time = time.time()
for x in range(50):
    t = MyThreading(x)
    t.start()
    threading_list.append(t)
for x in threading_list:
    x.join()    # 為線程開啟同步
end_time = time.time()
print("50個(gè)線程一共的運(yùn)行時(shí)間為:", end_time-start_time)
print("主線程結(jié)束")

結(jié)論:主線程等待50個(gè)子線程全部執(zhí)行完成才結(jié)束。

線程鎖(互斥鎖Mutex)

  • 一個(gè)進(jìn)程下可以啟用多個(gè)線程,多個(gè)線程共享父進(jìn)程的內(nèi)存空間,也就意味著每個(gè)線程可以訪問同一份數(shù)據(jù),此時(shí)如果多個(gè)線程同時(shí)要修改一份數(shù)據(jù),會(huì)出現(xiàn)什么狀況?
  • 代碼演示:
# -*- coding:utf8  -*-
import threading
import time
num = 100
threading_list = []
def fun():
    global num
    print("get num:", num)
    num += 1
    time.sleep(1)
for x in range(200):
    t = threading.Thread(target=fun)
    t.start()
    threading_list.append(t)
for x in threading_list:
    x.join()
print("nun:", num)
  • 結(jié)論:運(yùn)行結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)num<300的情況
  • 正常來講,這個(gè)num結(jié)果應(yīng)該是300, 但在python 2.7上多運(yùn)行幾次,會(huì)發(fā)現(xiàn),最后打印出來的num結(jié)果不總是300,為什么每次運(yùn)行的結(jié)果不一樣呢? 哈,很簡(jiǎn)單,假設(shè)你有A,B兩個(gè)線程,此時(shí)都 要對(duì)num 進(jìn)行加1操作, 由于2個(gè)線程是并發(fā)同時(shí)運(yùn)行的,所以2個(gè)線程很有可能同時(shí)拿走了num=100這個(gè)初始變量交給cpu去運(yùn)算,當(dāng)A線程去處完的結(jié)果是101,但此時(shí)B線程運(yùn)算完的結(jié)果也是101,兩個(gè)線程同時(shí)CPU運(yùn)算的結(jié)果再賦值給num變量后,結(jié)果就都是101。那怎么辦呢? 很簡(jiǎn)單,每個(gè)線程在要修改公共數(shù)據(jù)時(shí),為了避免自己在還沒改完的時(shí)候別人也來修改此數(shù)據(jù),可以給這個(gè)數(shù)據(jù)加一把鎖, 這樣其它線程想修改此數(shù)據(jù)時(shí)就必須等待你修改完畢并把鎖釋放掉后才能再訪問此數(shù)據(jù)。 

*注:不要在3.x上運(yùn)行,不知為什么,3.x上的結(jié)果總是正確的,可能是自動(dòng)加了鎖

加鎖版本:

import random
import threading
import time
num = 100
threading_list = []
def fun():
    global num
    time.sleep(random.random())
    lock.acquire() # 加鎖
    print("get num:", num, threading.current_thread())
    num += 1
    lock.release()  # 釋放鎖
# 實(shí)例化鎖對(duì)象
lock = threading.Lock()
for x in range(200):
    t = threading.Thread(target=fun)
    t.start()
    threading_list.append(t)
for x in threading_list:
    x.join()
print("num:", num)

GIL VS Lock

機(jī)智的同學(xué)可能會(huì)問到這個(gè)問題,就是既然你之前說過了,Python已經(jīng)有一個(gè)GIL來保證同一時(shí)間只能有一個(gè)線程來執(zhí)行了,為什么這里還需要lock? 注意啦,這里的lock是用戶級(jí)的lock,跟那個(gè)GIL沒關(guān)系 ,具體我們通過下圖來看一下+配合我現(xiàn)場(chǎng)講給大家,就明白了。

那你又問了, 既然用戶程序已經(jīng)自己有鎖了,那為什么C python還需要GIL呢?加入GIL主要的原因是為了降低程序的開發(fā)的復(fù)雜度,比如現(xiàn)在的你寫python不需要關(guān)心內(nèi)存回收的問題,因?yàn)镻ython解釋器幫你自動(dòng)定期進(jìn)行內(nèi)存回收,你可以理解為python解釋器里有一個(gè)獨(dú)立的線程,每過一段時(shí)間它起wake up做一次全局輪詢看看哪些內(nèi)存數(shù)據(jù)是可以被清空的,此時(shí)你自己的程序 里的線程和 py解釋器自己的線程是并發(fā)運(yùn)行的,假設(shè)你的線程刪除了一個(gè)變量,py解釋器的垃圾回收線程在清空這個(gè)變量的過程中的clearing時(shí)刻,可能一個(gè)其它線程正好又重新給這個(gè)還沒來及得清空的內(nèi)存空間賦值了,結(jié)果就有可能新賦值的數(shù)據(jù)被刪除了,為了解決類似的問題,python解釋器簡(jiǎn)單粗暴的加了鎖,即當(dāng)一個(gè)線程運(yùn)行時(shí),其它人都不能動(dòng),這樣就解決了上述的問題, 這可以說是Python早期版本的遺留問題。

RLock(遞歸鎖)

說白了就是在一個(gè)大鎖中還要再包含子鎖

import threading, time
def run1():
    lock.acquire()
    print("grab the first part data")
    global num
    num += 1
    lock.release()
    return num
def run2():
    lock.acquire()
    print("grab the second part data")
    global num2
    num2 += 1
    lock.release()
    return num2
def run3():
    lock.acquire()
    res = run1()
    print('--------between run1 and run2-----')
    res2 = run2()
    lock.release()
    print(res, res2)
if __name__ == '__main__':
    num, num2 = 0, 0
    lock = threading.RLock()
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=run3)
        t.start()
while threading.active_count() != 1:
    print(threading.active_count())
else:
    print('----all threads done---')
    print(num, num2)

在開發(fā)的過程中要注意有些操作默認(rèn)都是 線程安全的(內(nèi)部集成了鎖的機(jī)制),我們?cè)谑褂玫臅r(shí)無需再通過鎖再處理,例如:

import threading
data_list = []
lock_object = threading.RLock()
def task():
    print("開始")
    for i in range(1000000):
        data_list.append(i)
    print(len(data_list))
for i in range(2):
    t = threading.Thread(target=task)
    t.start()

Semaphore(信號(hào)量)

  • 互斥鎖同時(shí)只允許一個(gè)線程修改數(shù)據(jù),而Semaphore是同時(shí)允許一定數(shù)量的線程修改數(shù)據(jù),比如廁所有三個(gè)坑,那最多只允許三個(gè)人上廁所,后面的人只能等前面的人出來才能進(jìn)去。
  • 代碼演示:
# -*- coding:GBK -*-
import threading
import time

sum_1 = 0
def run(i):
    global sum_1
    time.sleep(1)
    # lock.acquire()
    semaphore.acquire()
    sum_1 += 1
    print("線程%s來了,并修改了sum_1的值為:%s" % (i, sum_1))
    semaphore.release()
    # lock.release()

# lock = threading.Lock()
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)

for x in range(10):
    t = threading.Thread(target=run, args=(x,))
    t.start()

while threading.active_count() != 1:
    pass

print("程序結(jié)束")

Event(事件)

  • 通過Event來實(shí)現(xiàn)兩個(gè)或多個(gè)線程間的交互,下面是一個(gè)紅綠燈的例子,即起動(dòng)一個(gè)線程做交通指揮燈,生成幾個(gè)線程做車輛,車輛行駛按紅燈停,綠燈行的規(guī)則。
  • 四個(gè)常用方法

set()  # 設(shè)置標(biāo)志位為 True
clear()   # 清空標(biāo)志位(將標(biāo)志位改為false)
is_set()  # 檢測(cè)標(biāo)志位,如果標(biāo)志位被設(shè)置,返回True,否則返回False
wait()   # 等待標(biāo)志位被設(shè)置位True程序才繼續(xù)往下運(yùn)行

代碼演示:

# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time
def light():
    count = 1
    event.set()  # 設(shè)置標(biāo)志位 True
    while True:
        if count <= 10:
            print("現(xiàn)在是綠燈")
            time.sleep(1)
        elif count <= 15:
            print("現(xiàn)在是紅燈")
            event.clear()   # 清空標(biāo)志位(將標(biāo)志位改為false)
            time.sleep(1)
        else:
            count = 0
            event.set()
        count += 1
def car(name):
    while True:
        if event.is_set():
            print("----------%s在起飛-------------" % name)
            time.sleep(1)
        else:
            print("---------%s在等紅燈---------------" % name)
            event.wait()   # 等待標(biāo)志位被設(shè)置位True程序才繼續(xù)往下運(yùn)行
event = threading.Event()
light_1 = threading.Thread(target=light)
light_1.start()
for x in range(5):
    car_1 = threading.Thread(target=car, args=("馬自達(dá)"+str(x),))
    car_1.start()

紅綠燈案例

Queue(隊(duì)列)

queue.Queue(maxsize=0)
#隊(duì)列:先進(jìn)先出  maxsize:設(shè)置隊(duì)列的大小
queue.LifoQueue(maxsize=0)
##last in fisrt out  maxsize:設(shè)置隊(duì)列的大小
queue.PriorityQueue(maxsize=0)
#存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)可設(shè)置優(yōu)先級(jí)的隊(duì)列,按優(yōu)先級(jí)順序(最低的先)  maxsize:設(shè)置隊(duì)列的大小  

exceptionqueue.Empty

Exception raised when non-blocking get()(or get_nowait()) is called on a Queue object which is empty.

當(dāng)在一個(gè)空的隊(duì)列對(duì)象上調(diào)用非阻塞的get()(或get_nowait())時(shí),會(huì)產(chǎn)生異常。

exceptionqueue.Full

Exception raised when non-blocking put() (or put_nowait() ) is called on a Queue object which is full.

當(dāng)非阻塞的put()(或put_nowait())被調(diào)用到一個(gè)已滿的隊(duì)列對(duì)象上時(shí)引發(fā)的異常。

import queue
# 實(shí)例化隊(duì)列對(duì)象
q = queue.Queue(3)
print(q.qsize())    # 獲取隊(duì)列內(nèi)數(shù)據(jù)的長度
print(q.empty())    # 如果隊(duì)列是空的,返回True,否則返回False(不可靠!)
print(q.full())     # 如果隊(duì)列已滿,返回True,否則返回False(不可靠!)。
"""
Queue.put(item, block=True, timeout=None)
可以簡(jiǎn)寫:Queue.put(item, True, 5)
將項(xiàng)目放入隊(duì)列。
如果可選的args block為true(默認(rèn)值),并且timeout為None(默認(rèn)值),必要時(shí)進(jìn)行阻塞,直到有空閑的槽。
如果timeout是一個(gè)正數(shù),它最多阻斷timeout秒,如果在這段時(shí)間內(nèi)沒有空閑槽,則引發(fā)Full異常。
否則(block為false),如果有空閑的槽立即可用,就在隊(duì)列上放一個(gè)項(xiàng)目,否則就引發(fā)Full異常(在這種情況下忽略超時(shí))。
"""
q.put(1)            # 數(shù)據(jù)“1”進(jìn)入隊(duì)列
q.put("nihao")      # 數(shù)據(jù)"nihao"進(jìn)入隊(duì)列
q.put("456ni", block=True, timeout=5)
'''
將一個(gè)項(xiàng)目放入隊(duì)列中,不進(jìn)行阻斷。
只有在有空閑位置的情況下才排隊(duì)。
否則會(huì)引發(fā)Full異常。
'''
# q.put_nowait(123)

'''
Queue.get(block=True, timeout=None)
可以簡(jiǎn)寫:Queue.get(True, 3)
從隊(duì)列中刪除并返回一個(gè)項(xiàng)目。
如果可選的args'block'為True(默認(rèn)),'timeout'為無(默認(rèn))。
    就會(huì)在必要時(shí)阻塞,直到有一個(gè)項(xiàng)目可用。
    如果'timeout'是非負(fù)數(shù),它最多阻斷'timeout'秒,如果在這段時(shí)間內(nèi)沒有項(xiàng)目可用,則引發(fā)Empty異常。
否則('block'為False),如果有一個(gè)項(xiàng)目立即可用,則返回一個(gè)項(xiàng)目。
    否則引發(fā)Empty異常('timeout'被忽略了在這種情況下)。
'''
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
print(q.get(block=True, timeout=2))
'''
從隊(duì)列中移除并返回一個(gè)項(xiàng)目,而不阻塞。
只有當(dāng)一個(gè)項(xiàng)目立即可用時(shí),才會(huì)得到一個(gè)項(xiàng)目。
否則引發(fā)Empty異常。
'''
# print(q.get_nowait())

生產(chǎn)者消費(fèi)者模型

在并發(fā)編程中使用生產(chǎn)者和消費(fèi)者模式能夠解決絕大多數(shù)并發(fā)問題。該模式通過平衡生產(chǎn)線程和消費(fèi)線程的工作能力來提高程序的整體處理數(shù)據(jù)的速度。

為什么要使用生產(chǎn)者和消費(fèi)者模式

在線程世界里,生產(chǎn)者就是生產(chǎn)數(shù)據(jù)的線程,消費(fèi)者就是消費(fèi)數(shù)據(jù)的線程。在多線程開發(fā)當(dāng)中,如果生產(chǎn)者處理速度很快,而消費(fèi)者處理速度很慢,那么生產(chǎn)者就必須等待消費(fèi)者處理完,才能繼續(xù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)。同樣的道理,如果消費(fèi)者的處理能力大于生產(chǎn)者,那么消費(fèi)者就必須等待生產(chǎn)者。為了解決這個(gè)問題于是引入了生產(chǎn)者和消費(fèi)者模式。

什么是生產(chǎn)者消費(fèi)者模式

生產(chǎn)者消費(fèi)者模式是通過一個(gè)容器來解決生產(chǎn)者和消費(fèi)者的強(qiáng)耦合問題。生產(chǎn)者和消費(fèi)者彼此之間不直接通訊,而通過阻塞隊(duì)列來進(jìn)行通訊,所以生產(chǎn)者生產(chǎn)完數(shù)據(jù)之后不用等待消費(fèi)者處理,直接扔給阻塞隊(duì)列,消費(fèi)者不找生產(chǎn)者要數(shù)據(jù),而是直接從阻塞隊(duì)列里取,阻塞隊(duì)列就相當(dāng)于一個(gè)緩沖區(qū),平衡了生產(chǎn)者和消費(fèi)者的處理能力。

# 生產(chǎn)者/消費(fèi)者
import threading
import queue
import time
# 生產(chǎn)者
def producer(name):
    count = 1
    while True:
        p.put("{}骨頭{}".format(name, count))
        print("骨頭{}被{}生產(chǎn)".format(count, name).center(60, "*"))
        count += 1
        time.sleep(0.1)
# 消費(fèi)者
def consumer(name):
    while True:
        print("{}被{}吃掉了".format(p.get(), name))
# 實(shí)例化隊(duì)列對(duì)象
p = queue.Queue(10)
# 創(chuàng)建生產(chǎn)者線程
producer_threading1 = threading.Thread(target=producer, args=("飛某人",))
producer_threading2 = threading.Thread(target=producer, args=("Alex",))
# 創(chuàng)建消費(fèi)者線程
consumer_threading1 = threading.Thread(target=consumer, args=("張三",))
consumer_threading2 = threading.Thread(target=consumer, args=("李四",))
producer_threading1.start()
producer_threading2.start()
consumer_threading1.start()
consumer_threading2.start()

線程池

Python3中官方才正式提供線程池。

線程不是開的越多越好,開的多了可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)的性能更低了,例如:如下的代碼是不推薦在項(xiàng)目開發(fā)中編寫。

import threading
def task(video_url):
    pass
url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(30000)]
for url in url_list:
    t = threading.Thread(target=task, args=(url,))
    t.start()
# 這種每次都創(chuàng)建一個(gè)線程去操作,創(chuàng)建任務(wù)的太多,線程就會(huì)特別多,可能效率反倒降低了。

建議:使用線程池

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor  # 并行期貨,線程池執(zhí)行者
"""
pool = ThreadPoolExecutor(100)
pool.submit(函數(shù)名,參數(shù)1,參數(shù)2,參數(shù)...)
"""
def task(video_url, num):
    print("開始執(zhí)行任務(wù)", video_url, num)     # 開始執(zhí)行任務(wù) www.xxxx-299.com 3
    time.sleep(1)
# 創(chuàng)建線程池,最多維護(hù)10個(gè)線程
threadpool = ThreadPoolExecutor(10)
# 生成300網(wǎng)址,并放入列表
url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(300)]
for url in url_list:
    """
    在線程池中提交一個(gè)任務(wù),線程池如果有空閑線程,則分配一個(gè)線程去執(zhí)行,執(zhí)行完畢后在將線程交還給線程池,
    如果沒有空閑線程,則等待。注意在等待時(shí),與主線程無關(guān),主線程依然在繼續(xù)執(zhí)行。
    """
    threadpool.submit(task, url, 3)
print("等待線程池中的任務(wù)執(zhí)行完畢中······")
threadpool.shutdown(True)   # 等待線程池中的任務(wù)執(zhí)行完畢后,在繼續(xù)執(zhí)行
print("END")

任務(wù)執(zhí)行完任務(wù),再干點(diǎn)其他事:

"""線程池的回調(diào)"""
import time
import random
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def task(video_url):
    print("開始執(zhí)行任務(wù)", video_url)
    time.sleep(1)
    return random.randint(0, 10)    # 將結(jié)果封裝成一個(gè)Futuer對(duì)象,返回給線程池
def done(response):     # response就是futuer對(duì)象,也就是task的返回值分裝的一個(gè)Futuer對(duì)象
    print("任務(wù)執(zhí)行完后,回調(diào)的函數(shù)", response.result())    # 即Futuer.result():取出task的返回值
# 創(chuàng)建線程池
threadpool = ThreadPoolExecutor(10)
url_list = ["www.xxxx-{}.com".format(i) for i in range(5)]
for url in url_list:
    futuer = threadpool.submit(task, url)    # futuer是由task返回的一個(gè)Future對(duì)象,里面有記錄task的返回值
    futuer.add_done_callback(done)           # 回調(diào)done函數(shù),執(zhí)行者依然是子線程
# 優(yōu)點(diǎn):可以做分工,例如:task專門下載,done專門將下載的數(shù)據(jù)寫入本地文件。

到此這篇關(guān)于詳解Python中的多線程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python多線程內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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