
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
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04