如何在Python中执行线程定时器

线程允许多个任务同时运行。例如，当任务A正在运行时，我不必等待它完成。同时，任务B、C也会运行。当任务同时运行时，它们需要多个CPU。

为了并发地运行线程，Python使用了一种被称为任务切换的技术。结果是，Python在每个任务之间快速切换。使得它看起来像是多个任务在并行运行，使得它在事件驱动的任务中很有用。线程是轻量级的，它需要更少的内存，从而节省CPU资源。

如何在Python中执行线程定时器

一个线程有一个入口，一个执行点和一个退出点。Python库包含一个定时器，它是"线程 "类的一个子类，用于在限定的时间内执行代码。

Python中的线程 Timer()在定义为参数的延迟后开始。因此，定时器类调用自己，使下面的操作延迟执行，延迟的时间与指定的时间相同。

先决条件

要想继续学习，读者需要具备以下条件。

一些Python的基础知识。

Python定时器函数

每隔指定的秒数后，就会调用一个定时器类的函数。start()是一个用于初始化定时器的函数。要结束或退出定时器，必须使用cancel()函数。为了使用线程类，导入线程类是必要的。使用函数time.sleep(secs)可以使调用的线程暂停数秒。

为了更好地理解这一点，我将用一个代码片断和预期的输出截图来说明它。

实例1

py

How class threading.Timer() in python works import threading as th ## Defining a method def sctn(): print("SECTION FOR LIFE \n") S = th.Timer(5.0, sctn) S.start() print("Exit Program\n")

代码运行后，需要5分钟才能显示SECTION FOR LIFE 。

实例2

在第二个例子中，我将向你展示如何实现暂停方法cancel() ，我们在前面已经看到它是为了结束一个线程。

py

Illustrating the use of cancel() method in class Timer. import threading as th ## Defining of a method def sctn(): print("SECTION FOR LIFE \n") S = th.Timer(5.0, sctn) S.start() print("PROGRAM TERMINATION\n") S.cancel()

当程序被执行时，显示的是PROGRAM TERMINATION一行。这是因为对象th.Timer在执行**"sctn "**函数之前就被取消了。
下面是上述程序的输出。

线程模块概述

最新的线程模块包含在当前的Python 2.4中，与之前的线程模块相比，它对线程提供了更强大、更高级别的支持。

线程模块暴露了线程模块的所有方法，并提供了一些额外的功能，如下图所示。

bash

thread.activeCount() − Returns how many thread objects are active. thread.currentThread() − Returns how many thread objects in the caller's thread control. thread.enumerate() − Returns an overview list of all thread objects that are currently active.

创建和使用定时器类

线程的美妙之处在于，你可以告诉计算机在其他时间执行一项任务，或者同时进行。你还可以在不同的线程上同时执行代码，这使它变得非常强大。一个定时器类总是以间隔方式运行。

Python Timer 类用于执行一个操作或在指定的时间段过后让一个函数运行。线程类有一个子类，叫做类Timer。从技术角度讲，当我们需要有时间限制的操作（方法）时，我们将创建Timer对象。

要使用Timer类，我们首先要导入时间模块。args参数总是最好用来声明要调用的函数的参数。

py

Timers ##Execute code at timed intervals ##Imports and Displays import time from threading import Timer def display(msg): print(msg + ' ' + time.strftime('%H:%M:%S')) ##Basic timer def run_once(): display('run_once:') t=Timer(10,display,['Timeout:']) t.start()#Here run is called run_once() ##Runs immediately and once print('Waiting.....') ##Lets make our timer run in intervals ##Put it into a class ##Making it run until we stop it ##Just getting crazy.Notice We have multiple timers at once! class RepeatTimer(Timer): def run(self): while not self.finished.wait(self.interval): self.function(self.args,*self.kwargs) print(' ') ##We are now creating a thread timer and controling it timer = RepeatTimer(1,display,['Repeating']) timer.start() #recalling run print('Threading started') time.sleep(10)#It gets suspended for the given number of seconds print('Threading finishing') timer.cancel()

下面是输出结果。

与Python装饰器一起工作

在使用Python装饰器工作时，将知道如何扩展Python Timer以使其被重复使用。使用装饰器的重要性在于，它只被实现一次，而函数每次都被计时。

首先，我们将让Python定时器在装饰函数之前被调用，在调用结束后，终止Python定时器。

py

import functools import time def timer(meth): @functools.wraps(meth) def timer_container(args, kwargs): click = time.flow() value: object = meth(args, kwargs) clock = time.flow() time_passed = click - clock ##getting the time spent print(f"TIME PASSED IS: {time_passed:0.2f} SECS") ##displaying time passed to 2 decimal places return value return timer_container()

当代码运行时，输出应该是。

bash

代码解读

复制代码

TIME PASSED IS: 0.59 SECS

使用线程的重要性

线程可以并发操作，多线程程序可以在有多个CPU的计算机系统上运行得更快。
一个程序可以继续对输入作出反应。这在单个CPU以及多个CPU上都是如此。
一个进程中的线程可以共享全局变量内存。当一个全局变量在一个线程中被修改时，它会影响到所有线程。本地变量也可以存在于一个线程中。
在操作系统中处理线程比处理进程要容易。因此，它们有时被称为轻量级进程。
它可以被中断，因此允许高优先级的进程。
它可以在其他线程运行时暂时搁置（有时被称为睡眠模式）--这被称为屈服。

总结

在这篇文章中，我们已经学到了以下内容。

Python定时器函数。如何使用诸如cancel()这样的函数来停止执行，甚至在它开始之前。
创建和使用定时器类。计时器类是线程类的一个子类。
使用Python装饰器。装饰器只用一次，但函数会被不断地计时。