Створення ниток у пітоні

У мене є сценарій, і я хочу, щоб одна функція працювала одночасно з іншою.

Приклад коду я подивився:

import threading

def MyThread (threading.thread):
    # doing something........

def MyThread2 (threading.thread):
    # doing something........

MyThread().start()
MyThread2().start()

У мене виникають проблеми, коли це працює. Я вважаю за краще перейти до цього, використовуючи потокову функцію, а не клас.

Це робочий сценарій:

from threading import Thread

class myClass():

    def help(self):
        os.system('./ssh.py')

    def nope(self):
        a = [1,2,3,4,5,6,67,78]
        for i in a:
            print i
            sleep(1)


if __name__ == "__main__":
    Yep = myClass()
    thread = Thread(target = Yep.help)
    thread2 = Thread(target = Yep.nope)
    thread.start()
    thread2.start()
    thread.join()
    print 'Finished'

ThreadДля цієї роботи вам не потрібно використовувати підклас "Ознайомтеся з простим прикладом, який я публікую нижче, щоб побачити, як:

from threading import Thread
from time import sleep

def threaded_function(arg):
    for i in range(arg):
        print("running")
        sleep(1)


if __name__ == "__main__":
    thread = Thread(target = threaded_function, args = (10, ))
    thread.start()
    thread.join()
    print("thread finished...exiting")

Тут я показую, як за допомогою модуля нарізки створювати потік, який викликає нормальну функцію як свою ціль. Ви можете бачити, як я можу передати будь-які мені потрібні аргументи в конструкторі потоків.

У коді є кілька проблем:

def MyThread ( threading.thread ):

• Ви не можете підклас з функцією; тільки з класом
• Якщо ви збираєтесь використовувати підклас, ви хочете внизувати нитки. Thread, not threading.thread

Якщо ви дійсно хочете робити це лише за допомогою функцій, у вас є два варіанти:

З нарізкою:

import threading
def MyThread1():
    pass
def MyThread2():
    pass

t1 = threading.Thread(target=MyThread1, args=[])
t2 = threading.Thread(target=MyThread2, args=[])
t1.start()
t2.start()

З ниткою:

import thread
def MyThread1():
    pass
def MyThread2():
    pass

thread.start_new_thread(MyThread1, ())
thread.start_new_thread(MyThread2, ())

Документ для теми.start_new_thread

Я спробував додати ще один join (), і, здається, спрацював. Ось код

from threading import Thread
from time import sleep

def function01(arg,name):
    for i in range(arg):
        print(name,'i---->',i,'\n')
        print (name,"arg---->",arg,'\n')
        sleep(1)

def test01():
    thread1 = Thread(target = function01, args = (10,'thread1', ))
    thread1.start()
    thread2 = Thread(target = function01, args = (10,'thread2', ))
    thread2.start()
    thread1.join()
    thread2.join()
    print ("thread finished...exiting")

test01()

Ви можете використовувати targetаргумент у Threadконструкторі для прямого переходу у функцію, яка викликається замість run.

Чи ви перемогли метод run ()? Якщо ви переоцінили __init__, чи обов’язково зателефонували на базу threading.Thread.__init__()?

Після запуску двох потоків чи продовжує основний потік працювати нескінченно / блокувати / з'єднувати на дочірніх потоках, щоб виконання основного потоку не закінчувалося до того, як дочірні нитки виконають свої завдання?

І нарешті, ви отримуєте якісь незроблені винятки?

Python 3 має можливість запускати паралельні завдання . Це полегшує нашу роботу.

Він призначений для об'єднання потоків і об'єднання процесів .

Далі дає зрозуміти:

Приклад теми ThreadPoolExecutor

import concurrent.futures
import urllib.request

URLS = ['http://www.foxnews.com/',
        'http://www.cnn.com/',
        'http://europe.wsj.com/',
        'http://www.bbc.co.uk/',
        'http://some-made-up-domain.com/']

# Retrieve a single page and report the URL and contents
def load_url(url, timeout):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=timeout) as conn:
        return conn.read()

# We can use a with statement to ensure threads are cleaned up promptly
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    # Start the load operations and mark each future with its URL
    future_to_url = {executor.submit(load_url, url, 60): url for url in URLS}
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_url):
        url = future_to_url[future]
        try:
            data = future.result()
        except Exception as exc:
            print('%r generated an exception: %s' % (url, exc))
        else:
            print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))

Ще один приклад

import concurrent.futures
import math

PRIMES = [
    112272535095293,
    112582705942171,
    112272535095293,
    115280095190773,
    115797848077099,
    1099726899285419]

def is_prime(n):
    if n % 2 == 0:
        return False

    sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
    for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

def main():
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
        for number, prime in zip(PRIMES, executor.map(is_prime, PRIMES)):
            print('%d is prime: %s' % (number, prime))

if __name__ == '__main__':
    main()