Python线程指南

时间 2020-02-19

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1. 线程基础

1.1. 线程状态

线程有5种状态，状态转换的过程以下图所示：html

1.2. 线程同步（锁）

多线程的优点在于能够同时运行多个任务（至少感受起来是这样）。可是当线程须要共享数据时，可能存在数据不一样步的问题。考虑这样一种状况：一个列表里全部元素都是0，线程"set"从后向前把全部元素改为1，而线程"print"负责从前日后读取列表并打印。那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不一样步。为了不这种状况，引入了锁的概念。编程

锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程好比"set"要访问共享数据时，必须先得到锁定；若是已经有别的线程好比"print"得到锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁之后，再让线程"set"继续。通过这样的处理，打印列表时要么所有输出0，要么所有输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。多线程

线程与锁的交互以下图所示：编程语言

1.3. 线程通讯（条件变量）

然而还有另一种尴尬的状况：列表并非一开始就有的；而是经过线程"create"建立的。若是"set"或者"print" 在"create"尚未运行的时候就访问列表，将会出现一个异常。使用锁能够解决这个问题，可是"set"和"print"将须要一个无限循环——他们不知道"create"何时会运行，让"create"在运行后通知"set"和"print"显然是一个更好的解决方案。因而，引入了条件变量。ide

条件变量容许线程好比"set"和"print"在条件不知足的时候（列表为None时）等待，等到条件知足的时候（列表已经建立）发出一个通知，告诉"set" 和"print"条件已经有了，大家该起床干活了；而后"set"和"print"才继续运行。函数

线程与条件变量的交互以下图所示：ui

1.4. 线程运行和阻塞的状态转换

最后看看线程运行和阻塞状态的转换。url

阻塞有三种状况：
同步阻塞是指处于竞争锁定的状态，线程请求锁定时将进入这个状态，一旦成功得到锁定又恢复到运行状态；
等待阻塞是指等待其余线程通知的状态，线程得到条件锁定后，调用“等待”将进入这个状态，一旦其余线程发出通知，线程将进入同步阻塞状态，再次竞争条件锁定；
而其余阻塞是指调用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO时的阻塞，这个状态下线程不会释放已得到的锁定。spa

tips: 若是能理解这些内容，接下来的主题将是很是轻松的；而且，这些内容在大部分流行的编程语言里都是同样的。（意思就是非看懂不可 >_< 嫌做者水平低找别人的教程也要看懂）线程

2. thread

Python经过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。

# encoding: UTF-8
import thread
import time

# 一个用于在线程中执行的函数
def func():
    for i in range(5):
        print 'func'
        time.sleep(1)
   
    # 结束当前线程
    # 这个方法与thread.exit_thread()等价
    thread.exit() # 当func返回时，线程一样会结束
       
# 启动一个线程，线程当即开始运行
# 这个方法与thread.start_new_thread()等价
# 第一个参数是方法，第二个参数是方法的参数
thread.start_new(func, ()) # 方法没有参数时须要传入空tuple

# 建立一个锁（LockType，不能直接实例化）
# 这个方法与thread.allocate_lock()等价
lock = thread.allocate()

# 判断锁是锁定状态仍是释放状态
print lock.locked()

# 锁一般用于控制对共享资源的访问
count = 0

# 得到锁，成功得到锁定后返回True
# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到得到锁定
# 不然超时后将返回False
if lock.acquire():
    count += 1
   
    # 释放锁
    lock.release()

# thread模块提供的线程都将在主线程结束后同时结束
time.sleep(6)

thread 模块提供的其余方法：
thread.interrupt_main(): 在其余线程中终止主线程。
thread.get_ident(): 得到一个表明当前线程的魔法数字，经常使用于从一个字典中得到线程相关的数据。这个数字自己没有任何含义，而且当线程结束后会被新线程复用。

thread还提供了一个ThreadLocal类用于管理线程相关的数据，名为 thread._local，threading中引用了这个类。

因为thread提供的线程功能很少，没法在主线程结束后继续运行，不提供条件变量等等缘由，通常不使用thread模块，这里就很少介绍了。

3. threading

threading基于Java的线程模型设计。锁（Lock）和条件变量（Condition）在Java中是对象的基本行为（每个对象都自带了锁和条件变量），而在Python中则是独立的对象。Python Thread提供了Java Thread的行为的子集；没有优先级、线程组，线程也不能被中止、暂停、恢复、中断。Java Thread中的部分被Python实现了的静态方法在threading中以模块方法的形式提供。

threading 模块提供的经常使用方法：
threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

threading模块提供的类：
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.

3.1. Thread

Thread是线程类，与Java相似，有两种使用方法，直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run()：

# encoding: UTF-8
import threading

# 方法1：将要执行的方法做为参数传给Thread的构造方法
def func():
    print 'func() passed to Thread'

t = threading.Thread(target=func)
t.start()

# 方法2：从Thread继承，并重写run()
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print 'MyThread extended from Thread'

t = MyThread()
t.start()

构造方法：
Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group: 线程组，目前尚未实现，库引用中提示必须是None；
target: 要执行的方法；
name: 线程名；
args/kwargs: 要传入方法的参数。

实例方法：
isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。
get/setName(name): 获取/设置线程名。
is/setDaemon(bool): 获取/设置是否守护线程。初始值从建立该线程的线程继承。当没有非守护线程仍在运行时，程序将终止。
start(): 启动线程。
join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程，直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout（可选参数）。

一个使用join()的例子：

# encoding: UTF-8
import threading
import time

def context(tJoin):
    print 'in threadContext.'
    tJoin.start()
   
    # 将阻塞tContext直到threadJoin终止。
    tJoin.join()
   
    # tJoin终止后继续执行。
    print 'out threadContext.'

def join():
    print 'in threadJoin.'
    time.sleep(1)
    print 'out threadJoin.'

tJoin = threading.Thread(target=join)
tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,))

tContext.start()

运行结果：

in threadContext.
in threadJoin.
out threadJoin.
out threadContext.

3.2. Lock

Lock（指令锁）是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时，不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定，以及两个基本的方法。

能够认为Lock有一个锁定池，当线程请求锁定时，将线程至于池中，直到得到锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。

构造方法：
Lock()

实例方法：
acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态，尝试得到锁定。
release(): 释放锁。使用前线程必须已得到锁定，不然将抛出异常。

# encoding: UTF-8
import threading
import time

data = 0
lock = threading.Lock()

def func():
    global data
    print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()
   
    # 调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞，
    # 直到得到锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。
    # 返回是否得到锁。
    if lock.acquire():
        print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()
        data += 1
        time.sleep(2)
        print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()
       
        # 调用release()将释放锁。
        lock.release()

t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t3 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()

3.3. RLock

RLock（可重入锁）是一个能够被同一个线程请求屡次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念，处于锁定状态时，RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程能够再次调用acquire()，释放锁时须要调用release()相同次数。

能够认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器，每次成功调用 acquire()/release()，计数器将+1/-1，为0时锁处于未锁定状态。

构造方法：
RLock()

实例方法：
acquire([timeout])/release(): 跟Lock差很少。

# encoding: UTF-8
import threading
import time

rlock = threading.RLock()

def func():
    # 第一次请求锁定
    print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()
    if rlock.acquire():
        print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()
        time.sleep(2)
       
        # 第二次请求锁定
        print '%s acquire lock again...' % threading.currentThread().getName()
        if rlock.acquire():
            print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()
            time.sleep(2)
       
        # 第一次释放锁
        print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()
        rlock.release()
        time.sleep(2)
       
        # 第二次释放锁
        print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()
        rlock.release()

t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t3 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()

3.4. Condition

Condition（条件变量）一般与一个锁关联。须要在多个Contidion中共享一个锁时，能够传递一个Lock/RLock实例给构造方法，不然它将本身生成一个RLock实例。

能够认为，除了Lock带有的锁定池外，Condition还包含一个等待池，池中的线程处于状态图中的等待阻塞状态，直到另外一个线程调用notify()/notifyAll()通知；获得通知后线程进入锁定池等待锁定。

构造方法：
Condition([lock/rlock])

实例方法：
acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。
wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知，并释放锁。使用前线程必须已得到锁定，不然将抛出异常。
notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试得到锁定（进入锁定池）；其余线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已得到锁定，不然将抛出异常。
notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中全部的线程，这些线程都将进入锁定池尝试得到锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已得到锁定，不然将抛出异常。

例子是很常见的生产者/消费者模式：

# encoding: UTF-8
import threading
import time

# 商品
product = None
# 条件变量
con = threading.Condition()

# 生产者方法
def produce():
    global product
   
    if con.acquire():
        while True:
            if product is None:
                print 'produce...'
                product = 'anything'
               
                # 通知消费者，商品已经生产
                con.notify()
           
            # 等待通知
            con.wait()
            time.sleep(2)

# 消费者方法
def consume():
    global product
   
    if con.acquire():
        while True:
            if product is not None:
                print 'consume...'
                product = None
               
                # 通知生产者，商品已经没了
                con.notify()
           
            # 等待通知
            con.wait()
            time.sleep(2)

t1 = threading.Thread(target=produce)
t2 = threading.Thread(target=consume)
t2.start()
t1.start()

3.5. Semaphore/BoundedSemaphore

Semaphore（信号量）是计算机科学史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一个内置的计数器，每当调用acquire()时-1，调用release() 时+1。计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程至同步锁定状态，直到其余线程调用release()。

基于这个特色，Semaphore常常用来同步一些有“访客上限”的对象，好比链接池。

BoundedSemaphore 与Semaphore的惟一区别在于前者将在调用release()时检查计数器的值是否超过了计数器的初始值，若是超过了将抛出一个异常。

构造方法：
Semaphore(value=1): value是计数器的初始值。

实例方法：
acquire([timeout]): 请求Semaphore。若是计数器为0，将阻塞线程至同步阻塞状态；不然将计数器-1并当即返回。
release(): 释放Semaphore，将计数器+1，若是使用BoundedSemaphore，还将进行释放次数检查。release()方法不检查线程是否已得到 Semaphore。

# encoding: UTF-8
import threading
import time

# 计数器初值为2
semaphore = threading.Semaphore(2)

def func():
   
    # 请求Semaphore，成功后计数器-1；计数器为0时阻塞
    print '%s acquire semaphore...' % threading.currentThread().getName()
    if semaphore.acquire():
       
        print '%s get semaphore' % threading.currentThread().getName()
        time.sleep(4)
       
        # 释放Semaphore，计数器+1
        print '%s release semaphore' % threading.currentThread().getName()
        semaphore.release()

t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t3 = threading.Thread(target=func)
t4 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t4.start()

time.sleep(2)

# 没有得到semaphore的主线程也能够调用release
# 若使用BoundedSemaphore，t4释放semaphore时将抛出异常
print 'MainThread release semaphore without acquire'
semaphore.release()

3.6. Event

Event（事件）是最简单的线程通讯机制之一：一个线程通知事件，其余线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志，当调用set()时设为True，调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。

Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁，没法使线程进入同步阻塞状态。

构造方法：
Event()

实例方法：
isSet(): 当内置标志为True时返回True。
set(): 将标志设为True，并通知全部处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。
clear(): 将标志设为False。
wait([timeout]): 若是标志为True将当即返回，不然阻塞线程至等待阻塞状态，等待其余线程调用set()。

# encoding: UTF-8
import threading
import time

event = threading.Event()

def func():
    # 等待事件，进入等待阻塞状态
    print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName()
    event.wait()
   
    # 收到事件后进入运行状态
    print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName()

t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()

time.sleep(2)

# 发送事件通知
print 'MainThread set event.'
event.set()

3.7. Timer

Timer（定时器）是Thread的派生类，用于在指定时间后调用一个方法。

构造方法：
Timer(interval, function, args=[], kwargs={})
interval: 指定的时间
function: 要执行的方法
args/kwargs: 方法的参数

实例方法：
Timer从Thread派生，没有增长实例方法。

# encoding: UTF-8
import threading

def func():
    print 'hello timer!'

timer = threading.Timer(5, func)
timer.start()

3.8. local

local是一个小写字母开头的类，用于管理 thread-local（线程局部的）数据。对于同一个local，线程没法访问其余线程设置的属性；线程设置的属性不会被其余线程设置的同名属性替换。

能够把local当作是一个“线程-属性字典”的字典，local封装了从自身使用线程做为 key检索对应的属性字典、再使用属性名做为key检索属性值的细节。

# encoding: UTF-8
import threading

local = threading.local()
local.tname = 'main'

def func():
    local.tname = 'notmain'
    print local.tname

t1 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t1.join()

print local.tname

熟练掌握Thread、Lock、Condition就能够应对绝大多数须要使用线程的场合，某些状况下local也是很是有用的东西。本文的最后使用这几个类展现线程基础中提到的场景：

# encoding: UTF-8
import threading

alist = None
condition = threading.Condition()

def doSet():
    if condition.acquire():
        while alist is None:
            condition.wait()
        for i in range(len(alist))[::-1]:
            alist[i] = 1
        condition.release()

def doPrint():
    if condition.acquire():
        while alist is None:
            condition.wait()
        for i in alist:
            print i,
        print
        condition.release()

def doCreate():
    global alist
    if condition.acquire():
        if alist is None:
            alist = [0 for i in range(10)]
            condition.notifyAll()
        condition.release()

tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset')
tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint')
tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate')
tset.start()
tprint.start()
tcreate.start()

出处: http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html