Python 多线程
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：
- 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
- 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
- 程序的运行速度可能加快
- 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
- 线程可以被抢占（中断）。
- 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。
开始学习Python线程
Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。
函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:
thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )
参数说明:
- function - 线程函数。
- args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
- kwargs - 可选参数。
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import thread
import time
# 为线程定义一个函数
def print_time( threadName, delay):
count = 0
while count < 5:
time.sleep(delay)
count += 1
print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )
# 创建两个线程
try:
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
print "Error: unable to start thread"
while 1:
pass
执行以上程序输出结果如下：
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:17 2009 Thread-1: Thu Jan 22 15:42:19 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:19 2009 Thread-1: Thu Jan 22 15:42:21 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:23 2009 Thread-1: Thu Jan 22 15:42:23 2009 Thread-1: Thu Jan 22 15:42:25 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:27 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:31 2009 Thread-2: Thu Jan 22 15:42:35 2009
线程的结束一般依靠线程函数的自然结束；也可以在线程函数中调用thread.exit()，他抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。
线程模块
Python通过两个标准库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。
threading 模块提供的其他方法：
- 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。
除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:
- run(): 用以表示线程活动的方法。
- start():启动线程活动。
- join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
- isAlive(): 返回线程是否活动的。
- getName(): 返回线程名。
- setName(): 设置线程名。
使用Threading模块创建线程
使用Threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法：
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数
print "Starting " + self.name
print_time(self.name, self.counter, 5)
print "Exiting " + self.name
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
if exitFlag:
(threading.Thread).exit()
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()
print "Exiting Main Thread"
以上程序执行结果如下；
Starting Thread-1 Starting Thread-2 Exiting Main Thread Thread-1: Thu Mar 21 09:10:03 2013 Thread-1: Thu Mar 21 09:10:04 2013 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:04 2013 Thread-1: Thu Mar 21 09:10:05 2013 Thread-1: Thu Mar 21 09:10:06 2013 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:06 2013 Thread-1: Thu Mar 21 09:10:07 2013 Exiting Thread-1 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:08 2013 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:10 2013 Thread-2: Thu Mar 21 09:10:12 2013 Exiting Thread-2
线程同步
如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。
使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下：
多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。
考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。
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，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。
锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，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，释放锁以后，再让线程"set"继续。
经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import threading
import time
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print "Starting " + self.name
# 获得锁，成功获得锁定后返回True
# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
# 否则超时后将返回False
threadLock.acquire()
print_time(self.name, self.counter, 3)
# 释放锁
threadLock.release()
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
threadLock = threading.Lock()
threads = []
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
# 等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
print "Exiting Main Thread"
线程优先级队列（ Queue）
Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。
Queue模块中的常用方法:
- Queue.qsize() 返回队列的大小
- Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
- Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
- Queue.full 与 maxsize 大小对应
- Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
- Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
- Queue.put(item, block=True, timeout=None) 写入队列，timeout等待时间
- Queue.put_nowait(item) 相当 Queue.put(item, False)
- Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
- Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
实例(Python 2.0+)
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import Queue
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, q):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.q = q
def run(self):
print "Starting " + self.name
process_data(self.name, self.q)
print "Exiting " + self.name
def process_data(threadName, q):
while not exitFlag:
queueLock.acquire()
if not workQueue.empty():
data = q.get()
queueLock.release()
print "%s processing %s" % (threadName, data)
else:
queueLock.release()
time.sleep(1)
threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = Queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1
# 创建新线程
for tName in threadList:
thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
thread.start()
threads.append(thread)
threadID += 1
# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
workQueue.put(word)
queueLock.release()
# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
pass
# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1
# 等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
print "Exiting Main Thread"
以上程序执行结果：
Starting Thread-1 Starting Thread-2 Starting Thread-3 Thread-1 processing One Thread-2 processing Two Thread-3 processing Three Thread-1 processing Four Thread-2 processing Five Exiting Thread-3 Exiting Thread-1 Exiting Thread-2 Exiting Main Thread
zhoushixiong
men***nyuan@outlook.com
Python 线程同步
以下代码可以直观展示加锁和不加锁时，对数据修改情况。
加锁时
# -*-* encoding:UTF-8 -*- # author : shoushixiong # date : 2018/11/22 import threading import time list = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] class myThread(threading.Thread): def __init__(self,threadId,name,counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadId = threadId self.name = name self.counter = counter def run(self): print "开始线程:",self.name # 获得锁，成功获得锁定后返回 True # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定 # 否则超时后将返回 False threadLock.acquire() print_time(self.name,self.counter,list.__len__()) # 释放锁 threadLock.release() def __del__(self): print self.name,"线程结束！" def print_time(threadName,delay,counter): while counter: time.sleep(delay) list[counter-1] += 1 print "[%s] %s 修改第 %d 个值，修改后值为:%d" % (time.ctime(time.time()),threadName,counter,list[counter-1]) counter -= 1 threadLock = threading.Lock() threads = [] # 创建新线程 thread1 = myThread(1,"Thread-1",1) thread2 = myThread(2,"Thread-2",2) # 开启新线程 thread1.start() thread2.start() # 添加线程到线程列表 threads.append(thread1) threads.append(thread2) # 等待所有线程完成 for t in threads: t.join() print "主进程结束！"输出结果为：
不加锁时
同样是上面实例的代码，注释以下两行代码：输出结果为：
zhoushixiong
men***nyuan@outlook.com
qwx
807***028@qq.com
以下代码可以直观展示加锁和不加锁时，线程运行的顺序。
#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import threading import time class MyThread(threading .Thread ): def __init__(self,delay,name,count): threading .Thread .__init__(self) self .delay=delay self.name=name self.count=count def run (self): print('starting'+ self.name ) threadLock.acquire() # 获得锁，成功获得锁定后返回True # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定 # 否则超时后将返回False print_time(self.delay ,self.name ,self.count) # 释放锁 threadLock.release() def print_time(delay,name,count): while count : time.sleep(delay ) print("{}:{}".format(name, time.ctime(time.time()))) count -= 1 threadLock=threading.Lock() #创建容器（列表） threads=[] # 创建新线程 thread1=MyThread(1,'thread-1',3) thread2=MyThread(2,'thread-2',3) # 开启新线程 thread1.start() thread2 .start() # 添加线程到线程容器（列表） threads .append(thread1 ) threads .append(thread2 ) # 等待所有线程完成 for t in threads : t.join() print('Exiting Main Thrid')加锁时:
不加锁时：
qwx
807***028@qq.com