181117-Python线程与协程

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1. 线程
2. 协程

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本篇博文主要介绍python中线程与协程的简单使用姿势

1. 线程

线程，在使用之前需要先引入 threading 模块，基本的使用方式比较简单

import random
import threading
from threading import Thread


def cal():
    print('print cal %s' % threading.current_thread().name)


# 创建一个子线程
t = threading.Thread(target=cal, name='testThread')
# 执行
t.start()
t.join()
print("over")

使用线程的三步骤：

创建线程 threading.Thread(target=cal, name='testThread')
执行线程 t.start()
等待线程执行完毕 t.join()

如果需要获取线程执行之后返回的结果，改怎么办？这个时候就需要简单的封装一下，因为Thread.join默认是没有返回值的，但是我们可以通过继承Thread类来实现

import random
import threading
from threading import Thread


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=None, *, daemon=None):
        Thread.__init__(self, group, target, name, args, kwargs, daemon=daemon)

        self._return = None

    def run(self):
        if self._target is not None:
            self._return = self._target(*self._args, **self._kwargs)

    def join(self):
        Thread.join(self)
        return self._return

def cal():
    print('print cal %s' % threading.current_thread().name)
    return random.random() * 10

t = MyThread(target=cal, name="newTestThread")
t.start()
ans = t.join()
print("out", ans)

2. 协程

比线程更优的实现方式，没实际使用过，先拿一个case放着，后面再说

def consumer():
    r = ''
    while True:
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n)
        r = '200 OK'

def produce(c):
    c.send(None)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] Producing %s...' % n)
        r = c.send(n)
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r)
    c.close()

c = consumer()
produce(c)