python 多线程中子线程和主线程相互通信方法

需求：主线程开启了多个线程去干活，每个线程需要完成的时间不同，但是在干完活以后都要通知给主线程

下面上代码：

#!/usr/bin/python
# coding:utf8
'''
多线程和queue配合使用，实现子线程和主线程相互通信的例子
'''
import threading

__author__ = "Kenny.Li"

import Queue
import time
import random

q = Queue.Queue()

class MyThread(threading.Thread):
 def __init__(self, q, t, j):
  super(MyThread, self).__init__()
  self.q = q
  self.t = t
  self.j = j

 def run(self):
  time.sleep(self.j)
  self.q.put(u"我是第%d个线程，我睡眠了%d秒,当前时间是%s" % (self.t, self.j, time.ctime()))

count = 0
threads = []
for i in xrange(15):
 j = random.randint(1, 8)
 threads.append(MyThread(q, i, j))
for mt in threads:
 mt.start()
print "start time: ", time.ctime()
while True:
 if not q.empty():
  print q.get()
  count += 1
 if count == 15:
  break

下面对以上代码进行解释：

1，q 是实例化了的队列对象，具有FIFO性。首先定义一个自己的线程类，重写run方法。注意在构造方法中传入q队列，用于接收每个线程需要返回的消息

2，第26行，通过q.put()方法，将每个子线程要返回给主线程的消息，存到队列中。

3，从第31行开始，生成15个子线程，加入到线程组里，每个线程随机睡眠1-8秒（模拟每个线程干活时间的长短不同）

4，第34-35行，循环开启所有子线程

5，第36行，打印开始时间

6，通过一个while循环，当q队列中不为空时，通过q.get()方法，循环读取队列q中的消息，每次计数器加一，当计数器到15时，证明所有子线程的消息都已经拿到了，此时循环停止。

以上这篇python 多线程中子线程和主线程相互通信方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python主线程捕获子线程的方法

    最近,在做一个项目时遇到的了一个问题,主线程无法捕获子线程中抛出的异常. 先看一个线程类的定义 ''''' Created on Oct 27, 2015 @author: wujz ''' import threading class runScriptThread(threading.Thread): def __init__(self, funcName, *args): threading.Thread.__init__(self) self.args = args self.funcN

  • python基于queue和threading实现多线程下载实例

    本文实例讲述了python基于queue和threading实现多线程下载的方法,分享给大家供大家参考.具体方法如下: 主代码如下: #download worker queue_download = Queue.Queue(0) DOWNLOAD_WORKERS = 20 for i in range(DOWNLOAD_WORKERS): DownloadWorker(queue_download).start() #start a download worker for md5 in MD5

  • python从子线程中获得返回值的方法

    如下所示: # coding:utf-8 import time from threading import Thread def foo(number): time.sleep(20) return number class MyThread(Thread): def __init__(self, number): Thread.__init__(self) self.number = number def run(self): self.result = foo(self.number) d

  • Python 多线程，threading模块，创建子线程的两种方式示例

    本文实例讲述了Python 多线程,threading模块,创建子线程的两种方式.分享给大家供大家参考,具体如下: GIL(全局解释器锁)是C语言版本的Python解释器中专有的,GIL的存在让多线程的效率变低(哪个线程抢到锁,就执行哪个线程).在IO密集型程序中,多线程依然比单线程效率高(GIL通过IO阻塞自动切换多线程). 解决GIL(全局解释器锁)的问题的三种方法: 1.不要用C语言版本的Python解释器. 2.让子线程运行其他语言代码(例如:主线程运行Python代码,子线程运行C语言

  • Python多线程threading和multiprocessing模块实例解析

    Python多线程threading和multiprocessing模块实例解析

    本文研究的主要是Python多线程threading和multiprocessing模块的相关内容,具体介绍如下. 线程是一个进程的实体,是由表示程序运行状态的寄存器(如程序计数器.栈指针)以及堆栈组成,它是比进程更小的单位. 线程是程序中的一个执行流.一个执行流是由CPU运行程序代码并操作程序的数据所形成的.因此,线程被认为是以CPU为主体的行为. 线程不包含进程地址空间中的代码和数据,线程是计算过程在某一时刻的状态.所以,系统在产生一个线程或各个线程之间切换时,负担要比进程小得多. 线程是一

  • Python中多线程thread与threading的实现方法

    学过Python的人应该都知道,Python是支持多线程的,并且是native的线程.本文主要是通过thread和threading这两个模块来实现多线程的. python的thread模块是比较底层的模块,python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用. 这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建

  • python多线程threading.Lock锁用法实例

    本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 复制代码 代码如下: mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值

  • Python threading多线程编程实例

    Python 的多线程有两种实现方法: 函数,线程类 1.函数 调用 thread 模块中的 start_new_thread() 函数来创建线程,以线程函数的形式告诉线程该做什么 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import thread def f(name):   #定义线程函数   print "this is " + name   if __name__ == '__main__':   thread.start_new_thread(f

  • Python基于ThreadingTCPServer创建多线程代理的方法示例

    本文实例讲述了Python基于ThreadingTCPServer创建多线程代理的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: #coding=utf8 from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler from SocketServer import ThreadingTCPServer import gzip from StringIO import StringIO import logging logging.basicConfig(level

  • python获取多线程及子线程的返回值

    最近有个需求,用多线程比较合适,但是我需要每个线程的返回值,这就需要我在threading.Thread的基础上进行封装 import threading class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,func,args=()): super(MyThread,self).__init__() self.func = func self.args = args def run(self): self.result = self.func(

  • Python用threading实现多线程详解

    多线程 多线程是个提高程序运行效率的好办法,本来要顺序执行的程序现在可以并行执行,可想而知效率要提高很多.但是多线程也不是能提高所有程序的效率.程序的两个极端是'CPU 密集型'和'I/O 密集型'两种,多线程技术比较适用于后者,因为在串行结构中当你去读写磁盘或者网络通信的时候 CPU 是闲着的,毕竟网络比磁盘要慢几个数量级,磁盘比内存慢几个数量级,内存又比 CPU 慢几个数量级.多线程技术就可以同时执行,比如你的程序需要发送 N 个 http 数据包(10 秒),还需要将文件从一个位置复制到另

  • python threading模块操作多线程介绍

    python是支持多线程的,并且是native的线程.主要是通过thread和threading这两个模块来实现的.thread是比较底层的模块,threading是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用.这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧. threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建了叫Thread的class.一般来说,使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的

随机推荐