python中如何实现多线程？线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体，这篇文章主要给大家介绍的是python 实现多线程的三种方法，对新手学习和理解多线程有一定参考价值，下面我们一起来看看吧。

    1._thread.start_new_thread(了解)

import threading
import time
import _thread
def job():
    print("这是一个需要执行的任务。。。。。")
    print("当前线程的个数:", threading.active_count() )
    print("当前线程的信息:", threading.current_thread())
    time.sleep(100)
if __name__ == '__main__':
    # 创建多线程时， 需要制定该线程执行的任务
    _thread.start_new_thread(job, ())
    _thread.start_new_thread(job, ())
    job()

    2.threading.Thread

import threading
import time
def job():
    print("这是一个需要执行的任务。。。。。")
    print("当前线程的个数:", threading.active_count() )
    time.sleep(1)
    print("当前线程的信息:", threading.current_thread())
if __name__ == '__main__':
    # 创建多线程时， 需要制定该线程执行的任务.name线程名字 target目标函数名
    t1 = threading.Thread(target=job,name='job1')
    t2 = threading.Thread(target=job,name='job2')
    t1.start()
    t2.start()
    print(threading.active_count())
 print("程序执行结束.....")

        输出：

这是一个需要执行的任务。。。。。

当前线程的个数: 3

这是一个需要执行的任务。。。。。

3

程序执行结束.....

当前线程的个数: 3

当前线程的信息: <Thread(job1, started 140416648140544)>

当前线程的信息: <Thread(job2, started 140416639747840)>

        出现的问题: 主线程执行结束， 但是子线程还在运行。join()方法可以等待所有的子线程执行结束之后， 再执行主线程。

import threading
import time
def job():
    print("这是一个需要执行的任务。。。。。")
    print("当前线程的个数:", threading.active_count() )
    print("当前线程的信息:", threading.current_thread())
 time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
    # 创建多线程时， 需要制定该线程执行的任务.name线程名字 target目标函数名
    t1 = threading.Thread(target=job,name='job1')
    t2 = threading.Thread(target=job,name='job2')
    t1.start()
    t2.start()
    print(threading.active_count())
    # 出现的问题: 主线程执行结束， 但是子线程还在运行。
    # 等待所有的子线程执行结束之后， 再执行主线程
    t1.join()
    t2.join()
    print("程序执行结束.....")

        之前写过一个简单爬虫的实验，现在希望获取十个ip的城市和国家

        -不使用多线程

import time
from urllib.request import urlopen
# 记录时间的装饰器
def timeit(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        res = f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("%s函数运行时间:%.2f" % (f.__name__, end_time - start_time))
        return res
    return wrapper
def get_addr(ip):
    url = "http://ip-api.com/json/%s" % (ip)
    urlObj = urlopen(url)
    # 服务端返回的页面信息, 此处为字符串类型
    pageContent = urlObj.read().decode('utf-8')
    # 2. 处理Json数据
    import json
    # 解码: 将json数据格式解码为python可以识别的对象;
    dict_data = json.loads(pageContent)
    print("""
                        %s
    所在城市: %s
    所在国家: %s
    
    """ % (ip, dict_data['city'], dict_data['country']))
@timeit
def main():
    ips = ['12.13.14.%s' % (i + 1) for i in range(10)]
    for ip in ips:
        get_addr(ip)
if __name__ == '__main__':
    main()

        时间需要138.91秒。

        -使用多线程

import threading
import time
from urllib.request import urlopen
def timeit(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        res = f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("%s函数运行时间:%.2f" % (f.__name__, end_time - start_time))
        return res
    return wrapper
def get_addr(ip):
    url = "http://ip-api.com/json/%s" % (ip)
    urlObj = urlopen(url)
    # 服务端返回的页面信息, 此处为字符串类型
    pageContent = urlObj.read().decode('utf-8')
    # 2. 处理Json数据
    import json
    # 解码: 将json数据格式解码为python可以识别的对象;
    dict_data = json.loads(pageContent)
    print("""
                        %s
    所在城市: %s
    所在国家: %s
    
    """ % (ip, dict_data['city'], dict_data['country']))
@timeit
def main():
    ips = ['12.13.14.%s' % (i + 1) for i in range(10)]
    threads = []
    for ip in ips:
        # 实例化10个对象，target=目标函数名，args=目标函数参数(元组格式)
        t = threading.Thread(target=get_addr, args=(ip, ))
        threads.append(t)
        t.start()
    
    # 等待所有子线程结束再运行主线程
    [thread.join() for thread in threads]
if __name__ == '__main__':
    main()

    3.重写run方法

        重写run方法， 实现多线程， 因为start方法执行时， 调用的是run方法;run方法里面编写的内容就是你要执行的任务；

import threading
import time
# 重写一个类，继承于threading.Thread
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, jobName):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.jobName = jobName
    # 重写run方法， 实现多线程， 因为start方法执行时， 调用的是run方法;
    # run方法里面编写的内容就是你要执行的任务；
    def run(self):
        print("这是一个需要执行的任务%s。。。。。" %(self.jobName))
        print("当前线程的个数:", threading.active_count() )
        time.sleep(1)
        print("当前线程的信息:", threading.current_thread())
if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread("name1")
    t2 = MyThread("name2")
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print("程序执行结束.....")

        重写run方法实现刚才爬虫多线程案例

import threading
import time
from urllib.request import urlopen
def timeit(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        res = f(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print("%s函数运行时间:%.2f" % (f.__name__, end_time - start_time))
        return res
    return wrapper
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, ip):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.ip = ip
    def run(self):
        url = "http://ip-api.com/json/%s" % (self.ip)
        urlObj = urlopen(url)
        # 服务端返回的页面信息, 此处为字符串类型
        pageContent = urlObj.read().decode('utf-8')
        # 2. 处理Json数据
        import json
        # 解码: 将json数据格式解码为python可以识别的对象;
        dict_data = json.loads(pageContent)
        print("""
                            %s
        所在城市: %s
        所在国家: %s
        
        """ % (self.ip, dict_data['city'], dict_data['country']))
@timeit
def main():
    ips = ['12.13.14.%s' % (i + 1) for i in range(10)]
    threads = []
    for ip in ips:
        # 实例化自己重写的类
        t = MyThread(ip)
        threads.append(t)
        t.start()
    [thread.join() for thread in threads]
if __name__ == '__main__':
    main()

        以上就是关于python中如何实现多线程的介绍啦，有需要的朋友可以参考上述方法和代码，希望本文对大家理解python 多线程有帮助。

文本转载自脚本之家

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• 用Python怎样实现PPT插入表格和图片

  这篇文章将带大家学习一下如何在PPT中插入表格与图片以及在表格中插入内容，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下

• Python高阶函数是什么，怎么样应用

  这篇文章主要为大家介绍了Python中的普通函数和高阶函数，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助

• Python常用库有几种，用处是什么

  最近整理了一些好用的库但是只是初级介绍,如果大家用得到的话还请自己到官网上查一下,因为东西太多我一 一介绍的话可能不太现实,需要的朋友可以参考下

• Python的flask框架中转换器用法是什么？

  这篇文章给大家分享的是Python的flask框架中转换器的使用，下文介绍了默认转换器和自定义转换器的使用，对大家会有一定的参考价值，有需要的朋友可以了解看看，接下来就跟随小编一起学习一下吧。

• NumPy如何实现topk函数操作，方法是什么

  topK是常用的一个功能，在python中，numpy等计算库使用了丰富的底层优化，对于矩阵计算的效率远高于python的for-loop实现。因此，我们希望尽量用一些numpy函数的组合实现topK。