我和我的女朋友因为python而相识,同时也是因为python我才能把憨憨追到手。最近我和我女朋友在做一个项目,我负责
语音识别和TTS
,她负责QT界面
设计。终于在上一个周我们都完成了各自预期的功能。到了两个代码整合的阶段,却发现了一个难题:怎么样才能实现语音和界面同时工作
,同时怎么样才能保证通过语音来打开相关的界面
,以及在视频通话时语音不工作
,这些问题让我俩抓狂。看看我女朋友的头发最近掉的厉害,作为一个男人我必须扛起责任!于是我拦下这活,并且给我女朋友说道:等我学会了python多线程我讲给你听!
文章目录
- 线程和进程
- 多线程与多进程
- python多线程的实现
- threading
- 自定义线程
- 守护线程
- 主线程等待子线程运行结束
- 多线程共享全局变量
- 互斥锁
- 递归锁
- 信号量(BoundedSemaphore类)
- 事件(Event类)
- Qthread
线程和进程
计算机的核心是CPU,它承担了所有的计算任务,就像是一座工厂在时刻运行
如果工厂的资源有限,一次只能供一个车间来使用,也就是说当一个车间开工时其它车间不能工作,也就是一个CPU一次只能执行一个任务。
- 进程就好比工厂的车间,它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻,CPU总是运行一个进程,其他进程处于非运行状态。
当然一个车间还有很多工人,他们互相协同完成一个工作
- 而线程就好比工厂的工人,一个进程可以包含多个线程
线程(Thread)也叫轻量级进程,是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包涵在进程之中,是进程中的实际运作单位。线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程,同一进程中的多个线程之间可以并发执行。
多线程与多进程
通俗易懂的理解就是:
多进程:允许多个任务同时进行
多线程:允许单个任务分成不同的部分运行
python多线程的实现
Python3 通过两个标准库 thread (python2中是thread模块)和 threading 提供对线程的支持。
thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁,它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。
threading
import threading #导入threading库
import time
def run(n):
print("task", n)
time.sleep(1) #延时一秒
print('2s')
time.sleep(1)
print('1s')
time.sleep(1)
print('0s')
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=run, args=("t1",))#创建线程1,取名为t1
t2 = threading.Thread(target=run, args=("t2",))#创建线程2,取名为t2
t1.start() #开启线程t1
t2.start() #开启线程t2
输出结果:
task t1
task t2
2s
2s
1s
1s
0s
0s
可以看出先开启了线程t1,在开启t2然后每隔一秒打印数据
自定义线程
通过继承threading.Thread来自定义线程类,其本质是重构Thread类中的run方法
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, n):
super(MyThread, self).__init__() # 重构run函数必须要写
self.n = n
def run(self):
print("task", self.n)
time.sleep(1)
print('2s')
time.sleep(1)
print('1s')
time.sleep(1)
print('0s')
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
t1 = MyThread("t1")
t2 = MyThread("t2")
t1.start()
t2.start()
输出结果:
task t1
task t2
2s
2s
1s
1s
0s
0s
守护线程
下面这个例子,使用setDaemon(True)
把所有的子线程都变成了主线程的守护线程,因此当主进程结束后,子线程也会随之结束。所以当主线程结束后,整个程序就退出了。
import threading
import time
def run(n):
print("task", n)
time.sleep(1) #此时子线程停1s
print('3')
time.sleep(1)
print('2')
time.sleep(1)
print('1')
if __name__ == '__main__':
t = threading.Thread(target=run, args=("t1",))
t.setDaemon(True) #把子进程设置为守护线程,必须在start()之前设置
t.start()
print("end")
输出结果:
task t1
end
可以看到,t1线程并没有执行完毕,而是直接结束了。说明设置子线程为守护线程之后,主线程结束了,子线程也立即结束不再执行。
程序中不是只创建了一个线程么?怎么会有主线程和子线程呢?
其实呢程序运行时就会创建一个线程,而这个线程就是主线程
主线程等待子线程运行结束
import threading
import time
def run(n):
print("task", n)
time.sleep(1)
print('3')
time.sleep(1)
print('2')
time.sleep(1)
print('1')
if __name__ == '__main__':
t = threading.Thread(target=run, args=("t1",))
t.setDaemon(True) #把子进程设置为守护线程,必须在start()之前设置
t.start()
t.join() # 设置主线程等待子线程结束
print("end")
输出结果:
task t1
3
2
1
end
运行.join()后的程序表明等待所有线程结束以后再进行.join()之后的操作结合以上代码就是,等待t1结束以后再执行end
多线程共享全局变量
线程是进程的执行单元,进程是系统分配资源的最小单位,所以在同一个进程中的多线程是共享资源的。那么共享资源时就需要用到全局变量。
import threading
import time
num = 100
def work1():
global num
for i in range(3):
num += 1
print("in work1 num is : %d" % num)
def work2():
global num
print("in work2 num is : %d" % num)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=work1)
t1.start()
time.sleep(1)
t2 = threading.Thread(target=work2)
t2.start()
运行结果如下:
in work1 num is : 103
in work2 num is : 103
可以看到两者输出的结果是相同的,说明是可以共享全局变量的。
互斥锁
由于线程之间是进行随机调度,并且每个线程可能只执行n条,当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据,因而,出现了线程锁,即同一时刻只允许一个线程执行操作。线程锁用于锁定资源,可以定义多个锁, 在下面的实例中, 当你需要独占某一资源时,任何一个锁都可以锁这个资源,就好比你用不同的锁都可以把相同的一个门锁住是一个道理。
由于线程之间是进行随机调度,如果有多个线程同时操作一个对象,如果没有很好地保护该对象,会造成程序结果的不可预期,我们也称此为“线程不安全”。
为了方式上面情况的发生,就出现了互斥锁(Lock)
import threading
def work1():
global A,lock#定义A和lock为全局变量
lock.acquire()#上锁
for i in range(5):
A+=1
print('work1',A)
lock.release()#解锁
def work2():
global A,lock
lock.acquire()
for i in range(5):
A+=10
print('work2',A)
lock.release()
if __name__=='__main__':
lock=threading.Lock()#定义锁
A=0
t1=threading.Thread(target=work1)
t2=threading.Thread(target=work2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
输出结果:
work1 1
work1 2
work1 3
work1 4
work1 5
work2 15
work2 25
work2 35
work2 45
work2 55
可以发现对两组数据是没有影响的,感兴趣的可以尝试一下不加锁会有什么情况。
递归锁
RLcok类的用法和Lock类一模一样,但它支持嵌套,在多个锁没有释放的时候一般会使用RLcok类。
import threading
import time
def Func(lock):
global gl_num
lock.acquire()
gl_num += 1
time.sleep(1)
print(gl_num)
lock.release()
if __name__ == '__main__':
gl_num = 0
lock = threading.RLock()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=Func, args=(lock,))
t.start()
输出结果:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
信号量(BoundedSemaphore类)
互斥锁同时只允许一个线程更改数据,而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 ,比如厕所有3个坑,那最多只允许3个人上厕所,后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。
实际中博主还没有用到过,所以理解不是特别透彻。
import threading
import time
def run(n, semaphore):
semaphore.acquire() #加锁
time.sleep(1)
print("run the thread:%s\n" % n)
semaphore.release() #释放
if __name__ == '__main__':
num = 0
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) # 最多允许5个线程同时运行
for i in range(22):
t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" % i, semaphore))
t.start()
while threading.active_count() != 1:
pass # print threading.active_count()
else:
print('-----all threads done-----')
输出结果有点长,就不贴输出结果了。
事件(Event类)
python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行,事件是一个简单的线程同步对象,其主要提供以下几个方法:
- clear 将flag设置为“False”
- set 将flag设置为“True”
- is_set 判断是否设置了flag
- wait 会一直监听flag,如果没有检测到flag就一直处于阻塞状态
事件处理的机制:全局定义了一个“Flag”,当flag值为“False”,那么event.wait()就会阻塞,当flag值为“True”,那么event.wait()便不再阻塞
import threading
import time
event = threading.Event()
def lighter():
count = 0
event.set() #初始值为绿灯
while True:
if 5 < count <=10 :
event.clear() # 红灯,清除标志位
print("1mred light is on...")
elif count > 10:
event.set() # 绿灯,设置标志位
count = 0
else:
print("mgreen light is on...")
time.sleep(1)
count += 1
def car(name):
while True:
if event.is_set(): #判断是否设置了标志位
print("[%s] running..."%name)
time.sleep(1)
else:
print("[%s] sees red light,waiting..."%name)
event.wait()
print("[%s] green light is on,start going..."%name)
light = threading.Thread(target=lighter,)
light.start()
car = threading.Thread(target=car,args=("MINI",))
car.start()
这段代码模拟红绿灯,很形象。
Qthread
本以为我学完了多线程就完事了,就可以将语音和QT界面进行整合了。当我去实现的时候发现问题不是这么简单,通过语音控制打开一个特定的界面可以实现,但是为什么只要这个特定的界面关闭了,我语音的线程也就结束了。
困惑了我好久,最后终于在某社区发现了答案!原来QT自带的有Qthread,当多线程涉及到界面交互时最好用Qthread来实现。然后又查阅大量博客,看了大量代码
在使用继承QThread的run方法之前需要了解一条规则:
QThread
只有run
函数是在新线程里的,其他所有函数都在QThread
生成的线程里
QThread
只有run
函数是在新线程里的
QThread
只有run
函数是在新线程里的
QThread
只有run
函数是在新线程里的
方法 | 描述 |
---|---|
start() | 启动线程 |
wait() | 阻塞线程,直到满足如下条件之一:1. 与此QThread对象关联的线程完成执行,此函数将返回True;如果线程尚未启动,此函数也返回True。 2. 等待时间的单位是毫秒。如果时间是ULONG_MAX(默认值),则等待,永远不会超时;如果等待超时,则返回False |
started() | 开始执行run()之前,与相关线程发射此信号 |
finished() | 当程序完成任务时,发射此信号 |
sleep() | 强制线程休眠(单位:秒) |
那么我就在网上找到了这个计时器的例子:
#coding=utf-8
import sys
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import *
count = 0
# 工作线程
class WorkThread(QThread):
# pyqtSignal是信号类
timeout = pyqtSignal() # 每隔一秒发送一个信号
end = pyqtSignal() # 计数完成后发送一个信号
def run(self):
while True:
# 休眠1秒
self.sleep(1)
if count == 5:
self.end.emit() # 发送end信号,调用和end信号关联的方法
break
self.timeout.emit() # 发送timeout信号
class Counter(QWidget):
def __init__(self):
super(Counter, self).__init__()
self.setWindowTitle("用QThread编写计数器")
self.resize(600, 400)
layout = QVBoxLayout()
# QLCDNumber 用于模拟LED显示效果,类似于Label
self.lcdNumber = QLCDNumber()
layout.addWidget(self.lcdNumber)
button = QPushButton("开始计数")
layout.addWidget(button)
self.workThread = WorkThread()
self.workThread.timeout.connect(self.countTime)
self.workThread.end.connect(self.end)
button.clicked.connect(self.work)
self.setLayout(layout)
def countTime(self):
global count
count += 1
self.lcdNumber.display(count)
def end(self):
QMessageBox.information(self, '消息', '计数结束', QMessageBox.Ok)
global count
count =0
def work(self):
self.workThread.start()
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
main = Counter()
main.show()
sys.exit(app.exec_())
点击开始计时就会出现类似LCD的显示,计时到5秒结束后弹窗提醒。
运行结果如下:
通过这个例程让我对Qthread有了更好的理解,经管理解的不是特别透彻但是我知道怎么来改出来我想用的代码。之前提到的打开窗口线程阻塞,关闭窗口线程重启,其实这个计时器是一个很好的例子,但是关于线程阻塞.wait不好使。我的方法是定义一个全局变量mode=0(用来判断是否需要阻塞线程),如果窗口打开后那么给这个全局赋值mode=1,在run函数里对这个mode进行判断,如果mode等于1那么可以用一个循环来延时实现。
if mode:
while(mode):
self.sleep(1)
当窗口关闭以后给mode 赋值等于0通过这种方法可以实现,很多小伙伴又会问怎么判断窗口打开和关闭,其实在自己写的窗口函数最前面加mode=1和最后面mode=0就可以了不用进行判断。
在看完这篇文章后,我女朋友终于给我发来了下面的表情,对我投来羡慕的眼神