繼承式多執行緒

之前，我們只是簡單的介紹了多執行緒演示，也通過時間設定看出來了，多執行緒和單執行緒的不同。現在我們進行更深入的了解，來聊一聊，另外一種多執行緒方式，繼承式多執行緒，和乙個多執行緒的等待。

說明：繼承式多執行緒是自己自定義類，去繼承theading.tread這個類，通過啟動，去執行run方法中的**。

import threading
import time
class mythead(threading.thread):   #繼承threading.thread
"繼承式多執行緒"
def __init__(self,n):
super(mythead,self).__init__()
self.n = n
def run(self):     #重寫run方法
"這個方法不能叫別的名字，只能叫run方法"
print("runinit task",self.n)
time.sleep(2)
t1 = mythead("t1")   #例項化
t2 = mythead("t2")
t1.start()   #啟動乙個多執行緒
t2.start()

我們之前只啟動了乙個2個執行緒，還是用那種古老的方式t1,t2。那我想一下子起10個或者100個執行緒，該如何起吶？這邊我們可以啟動執行緒的時候，把它加到迴圈裡面去。並且來計算一下它的時間。

說明：我們這邊為了方便實驗，就啟動5個執行緒吧，暫時不啟動那麼多，並且計算一下時間。那有些同學說了，你為啥不啟動1000個執行緒或者更多一點的執行緒。這邊注意了：你的計算機是4核的，它能幹的事情，就是4個任務。你啟動的執行緒越多，就代表著要在這個很多執行緒之間進行上下文切換。相當於我有一本書，我只看了半頁，因為cpu要確保每個人都能執行。也就是說我一本說我要確保你們每一位同學都能看到，那就相當於每個人執行的時間非常少。我把這本說拿過來，一下子又被第二個人，第三個人拿走了。所以就導致所有的人都慢了，所以說你的執行緒啟動1000，啟動10000就沒有意義了，導致機器越來越慢，所以要適當設定。下面我們就來看看一下子啟動多個執行緒的例子，例子如下：

import threading,time
def run(n):   #這邊的run方法的名字是自行定義的，跟繼承式多執行緒不一樣，那個是強制的
print("task:",n)
time.sleep(2)
print("task done",n)
start_time = time.time()  #開始時間
for i in range(5):   #一次性啟動5個執行緒
t = threading.thread(target=run,args=("t-".format(i),))
t.start()
print("--------all thead has finished")
print("cost:",time.time()-start_time)  #計算總耗時
#輸出task: t-0
task: t-1
task: t-2
task: t-3
task: t-4
--------all thead has finished
cost: 0.00096893310546875
task done t-1
task done t-2
task done t-0
task done t-4
task done t-3

大家有沒有從上面的程式發現問題，就是我主線程沒有等其他的子執行緒執行完畢，就直接往下執行了，這是為什麼呢？而且這個計算的時間根本不是我們想要的時間，中間的2秒**去了?答案：乙個程式至少有乙個執行緒，那先往下走的，沒有等的就是主線程，主線程啟動了子執行緒之後，子執行緒就是獨立的，跟主線程就沒有關係了。主線程和它啟動的子執行緒是並行關係，這就解釋了為什麼我的主線程啟動子執行緒之後，沒有等子執行緒，而繼續往下走了。所以我們計算不出來時間，因為程式已經不是序列的了。程式本身就是乙個執行緒，就是主線程。但是我就是想測試總共花了多長時間，咋辦吶？不要著急精彩繼續

4.1、join設定等待執行緒執行結果

說明：通過設定在主線程裡去等待子執行緒的執行結果，有了這個執行結果就完了，我要拿所有子執行緒的執行結果，如果有子執行緒的執行結果，我們一切都好辦了。

import threading
import time
class mythead(threading.thread):
"繼承式多執行緒"
def __init__(self,n):
super(mythead,self).__init__()
self.n = n
def run(self):
"這個方法不能叫別的名字，只能叫run方法"
print("runinit task",self.n)
time.sleep(2)
t1 = mythead("t1")
t2 = mythead("t2")
t1.start()
t1.join()   #等待t1執行緒的執行結果，相當於於其他語言裡面的 t1.wait()
t2.start()

注：t1.join() => 等待第乙個執行緒的執行結果，這個結果在沒有返回之前，程式是不往下走的。

t2.start() => 這個後面沒有寫 join() 這個方法，但是程式在退出之前，它肯定要確保執行緒都執行完畢，所以它就預設就有乙個join。所以最後不寫。

說明：上面雖然有我想要的結果，卻失去了並行的效果。我想要的是執行緒依然是並行效果，但是只不過，所有的執行緒統一之後再等主線程往下走。

import threading,time
class mythead(threading.thread):
"繼承式多執行緒"
def __init__(self,n,sleep_time): #增加時間屬性
super(mythead,self).__init__()
self.n = n
self.sleep_time = sleep_time
def run(self):
print("runinit task",self.n)
time.sleep(self.sleep_time)   #每個執行緒可以傳入不不同的時間
print("task done,",self.n)
t1 = mythead("t1",2)   #t1傳入2秒
t2 = mythead("t2",4)   #t2傳入4秒
t1.start()
t2.start()
print("main thead.....")
#執行結果
runinit task t1
runinit task t2
task done, t1
main thead.....
task done, t2

注意了：t1.join() => 這邊只等t1的結果，然後主線程繼續往下走，因為t2需要等4秒，所以，最後打出來的是t2的執行結果。t1的結果到了，就立刻算結果。這邊只計算了t1的結果，沒有t2的結果。如果想算t2的結果，就 t2.join()。上面**不理解如圖：

說明：我們用上面的執行重新改進一下第二知識點裡面的**，來計算一下10個執行緒啟動執行的時間。

import threading,time
def run(n):
print("task:",n)
time.sleep(2)
print("task done",n)
start_time = time.time()
t_objs =  #存放子執行緒例項
for i in range(5):
t = threading.thread(target=run,args=("t-".format(i),))
t.start()
for t in t_objs:  #迴圈執行緒例項列表，等待所有執行緒執行完畢
t.join()  
print("--------all thead has finished")
print("cost:",time.time()-start_time)
#輸出task: t-0
task: t-1
task: t-2
task: t-3
task: t-4
task done t-2
task done t-1
task done t-0
task done t-4
task done t-3
--------all thead has finished
cost: 2.003025770187378

這樣結果正是我們想要的。

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