Python标准库08 多线程与同步 (threading包)

做者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！

 

Python主要经过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每一个服务器都会接收到大量的请求。服务器能够利用多线程的方式来处理这些请求，以提升对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工做语言 (好比豆瓣网)，因此多线程也就很天然被Python语言支持。

(关于多线程的原理和C实现方法，请参考我以前写的Linux多线程与同步，要了解race condition, mutex和condition variable的概念)

 

多线程售票以及同步

咱们使用Python来实现Linux多线程与同步文中的售票程序。咱们使用mutex (也就是Python中的Lock类对象) 来实现线程的同步:

# A program to simulate selling tickets in multi-thread way
# Written by Vamei

import threading
import time
import os

# This function could be any function to do other chores.
def doChore():
    time.sleep(0.5)

# Function for each thread
def booth(tid):
    global i
    global lock
    while True:
        lock.acquire()                # Lock; or wait if other thread is holding the lock
        if i != 0:
            i = i - 1                 # Sell tickets
            print(tid,':now left:',i) # Tickets left
            doChore()                 # Other critical operations
        else:
            print("Thread_id",tid," No more tickets")
            os._exit(0)              # Exit the whole process immediately
        lock.release()               # Unblock
        doChore()                    # Non-critical operations

# Start of the main function
i    = 100                           # Available ticket number 
lock = threading.Lock()              # Lock (i.e., mutex)

# Start 10 threads
for k in range(10):
    new_thread = threading.Thread(target=booth,args=(k,))   # Set up thread; target: the callable (function) to be run, args: the argument for the callable 
    new_thread.start()                                      # run the thread

咱们使用了两个全局变量，一个是i，用以储存剩余票数；一个是lock对象，用于同步线程对i的修改。此外，在最后的for循环中，咱们总共设置了10个线程。每一个线程都执行booth()函数。线程在调用start()方法的时候正式启动 (实际上，计算机中最多会有11个线程，由于主程序自己也会占用一个线程)。Python使用threading.Thread对象来表明线程，用threading.Lock对象来表明一个互斥锁 (mutex)。

有两点须要注意:

• 咱们在函数中使用global来声明变量为全局变量，从而让多线程共享i和lock (在C语言中，咱们经过将变量放在全部函数外面来让它成为全局变量)。若是不这么声明，因为i和lock是不可变数据对象，它们将被看成一个局部变量(参看Python动态类型)。若是是可变数据对象的话，则不须要global声明。咱们甚至能够将可变数据对象做为参数来传递给线程函数。这些线程将共享这些可变数据对象。

• 咱们在booth中使用了两个doChore()函数。能够在将来改进程序，以便让线程除了进行i=i-1以外，作更多的操做，好比打印剩余票数，找钱，或者喝口水之类的。第一个doChore()依然在Lock内部，因此能够安全地使用共享资源 (critical operations, 好比打印剩余票数)。第二个doChore()时，Lock已经被释放，因此不能再去使用共享资源。这时候能够作一些不使用共享资源的操做 (non-critical operation, 好比找钱、喝水)。我故意让doChore()等待了0.5秒，以表明这些额外的操做可能花费的时间。你能够定义的函数来代替doChore()。

 

OOP建立线程

上面的Python程序很是相似于一个面向过程的C程序。咱们下面介绍如何经过面向对象 (OOP， object-oriented programming，参看Python面向对象的基本概念和Python面向对象的进一步拓展) 的方法实现多线程，其核心是继承threading.Thread类。咱们上面的for循环中已经利用了threading.Thread()的方法来建立一个Thread对象，并将函数booth()以及其参数传递给改对象，并调用start()方法来运行线程。OOP的话，经过修改Thread类的run()方法来定义线程所要执行的命令。

# A program to simulate selling tickets in multi-thread way
# Written by Vamei

import threading
import time
import os

# This function could be any function to do other chores.
def doChore():
    time.sleep(0.5)

# Function for each thread
class BoothThread(threading.Thread):
    def __init__(self, tid, monitor):
        self.tid          = tid
        self.monitor = monitor
        threading.Thread.__init__(self)
    def run(self):
        while True:
            monitor['lock'].acquire()                          # Lock; or wait if other thread is holding the lock
            if monitor['tick'] != 0:
                monitor['tick'] = monitor['tick'] - 1          # Sell tickets
                print(self.tid,':now left:',monitor['tick'])   # Tickets left
                doChore()                                      # Other critical operations
            else:
                print("Thread_id",self.tid," No more tickets")
                os._exit(0)                                    # Exit the whole process immediately
            monitor['lock'].release()                          # Unblock
            doChore()                                          # Non-critical operations

# Start of the main function
monitor = {'tick':100, 'lock':threading.Lock()}

# Start 10 threads
for k in range(10):
    new_thread = BoothThread(k, monitor)
    new_thread.start()

咱们本身定义了一个类BoothThread, 这个类继承自thread.Threading类。而后咱们把上面的booth()所进行的操做通通放入到BoothThread类的run()方法中。注意，咱们没有使用全局变量声明global，而是使用了一个词典monitor存放全局变量，而后把词典做为参数传递给线程函数。因为词典是可变数据对象，因此当它被传递给函数的时候，函数所使用的依然是同一个对象，至关于被多个线程所共享。这也是多线程乃至于多进程编程的一个技巧 (应尽可能避免上面的global声明的用法，由于它并不适用于windows平台)。

上面OOP编程方法与面向过程的编程方法相比，并无带来太大实质性的差异。

 

其余

threading.Thread对象： 咱们已经介绍了该对象的start()和run(), 此外：

• join()方法，调用该方法的线程将等待直到改Thread对象完成，再恢复运行。这与进程间调用wait()函数相相似。
  

 

下面的对象用于处理多线程同步。对象一旦被创建，能够被多个线程共享，并根据状况阻塞某些进程。请与Linux多线程与同步中的同步工具参照阅读。

threading.Lock对象: mutex, 有acquire()和release()方法。

threading.Condition对象: condition variable，创建该对象时，会包含一个Lock对象 (由于condition variable老是和mutex一块儿使用)。能够对Condition对象调用acquire()和release()方法，以控制潜在的Lock对象。此外:

• wait()方法，至关于cond_wait()

• notify_all()，至关与cond_broadcast()

• nofify()，与notify_all()功能相似，但只唤醒一个等待的线程，而不是所有

• threading.Semaphore对象: semaphore，也就是计数锁(semaphore传统意义上是一种进程间同步工具，见Linux进程间通讯)。建立对象的时候，能够传递一个整数做为计数上限 (sema = threading.Semaphore(5))。它与Lock相似，也有Lock的两个方法。

• threading.Event对象: 与threading.Condition相相似，至关于没有潜在的Lock保护的condition variable。对象有True和False两个状态。能够多个线程使用wait()等待，直到某个线程调用该对象的set()方法，将对象设置为True。线程能够调用对象的clear()方法来重置对象为False状态。
  

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• 练习

• 参照Linux多线程与同步中的condition variable的例子，使用Python实现。同时考虑使用面向过程和面向对象的编程方法。

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• 更多的threading的内容请参考:

http://docs.python.org/library/threading.html

 

总结

threading.Thread

Lock, Condition, Semaphore, Event