京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
python实现多线程的方式及多条命令并发执行
一、概念介绍
Thread
是threading模块中最重要的类之一,可以使用它来创建线程。有两种方式来创建线程:一种是通过继承Thread类,重写它的run方法;另一种是创建一个threading.Thread对象,在它的初始化函数(__init__)中将可调用对象作为参数传入.
Thread模块是比较底层的模块,Threading模块是对Thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用。
另外在工作时,有时需要让多条命令并发的执行, 而不是顺序执行。
二、代码样例
#!/usr/bin/python
# encoding=utf-8
# Filename: thread-extends-class.py
# 直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的 class里
import threading
import time
class ThreadImpl(threading.Thread):
def __init__(self, num):
threading.Thread.__init__(self)
self._num = num
def run(self):
global total, mutex
# 打印线程名
print threading.currentThread().getName()
for x in xrange(0, int(self._num)):
# 取得锁
mutex.acquire()
total = total + 1
# 释放锁
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
#定义全局变量
global total, mutex
total = 0
# 创建锁
mutex = threading.Lock()
#定义线程池
threads = []
# 创建线程对象
for x in xrange(0, 40):
threads.append(ThreadImpl(100))
# 启动线程
for t in threads:
t.start()
# 等待子线程结束
for t in threads:
t.join()
# 打印执行结果
print total
#!/usr/bin/python
# encoding=utf-8
# Filename: thread-function.py
# 创建线程要执行的函数,把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行
import threading
import time
def threadFunc(num):
global total, mutex
# 打印线程名
print threading.currentThread().getName()
for x in xrange(0, int(num)):
# 取得锁
mutex.acquire()
total = total + 1
# 释放锁
mutex.release()
def main(num):
#定义全局变量
global total, mutex
total = 0
# 创建锁
mutex = threading.Lock()
#定义线程池
threads = []
# 先创建线程对象
for x in xrange(0, num):
threads.append(threading.Thread(target=threadFunc, args=(100,)))
# 启动所有线程
for t in threads:
t.start()
# 主线程中等待所有子线程退出
for t in threads:
t.join()
# 打印执行结果
print total
if __name__ == '__main__':
# 创建40个线程
main(40)
#!/usr/bin/python
# encoding=utf-8
# Filename: put_files_hdfs.py
# 让多条命令并发执行,如让多条scp,ftp,hdfs上传命令并发执行,提高程序运行效率
import datetime
import os
import threading
def execCmd(cmd):
try:
print "命令%s开始运行%s" % (cmd,datetime.datetime.now())
os.system(cmd)
print "命令%s结束运行%s" % (cmd,datetime.datetime.now())
except Exception, e:
print '%s\t 运行失败,失败原因\r\n%s' % (cmd,e)
if __name__ == '__main__':
# 需要执行的命令列表
cmds = ['ls /root',
'pwd',]
#线程池
threads = []
print "程序开始运行%s" % datetime.datetime.now()
for cmd in cmds:
th = threading.Thread(target=execCmd, args=(cmd,))
th.start()
threads.append(th)
# 等待线程运行完毕
for th in threads:
th.join()
print "程序结束运行%s" % datetime.datetime.now()
以上就是本文的全部内容,希望对大家学习python程序设计有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12