Python线程指南分享

2023-08-08 15:15:41 67

本文介绍了Python对于线程的支持，包括“学会”多线程编程需要掌握的基础以及Python两个线程标准库的完整介绍及使用示例。

注意：本文基于Python2.4完成，；如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基，whatever。

1.线程基础

1.1.线程状态

线程有5种状态，状态转换的过程如下图所示：

thread_stat_simple

1.2.线程同步（锁）

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。

线程与锁的交互如下图所示：

thread_lock

1.3.线程通信（条件变量）

然而还有另外一种尴尬的情况：列表并不是一开始就有的；而是通过线程"create"创建的。如果"set"或者"print"在"create"还没有运行的时候就访问列表，将会出现一个异常。使用锁可以解决这个问题，但是"set"和"print"将需要一个无限循环——他们不知道"create"什么时候会运行，让"create"在运行后通知"set"和"print"显然是一个更好的解决方案。于是，引入了条件变量。

条件变量允许线程比如"set"和"print"在条件不满足的时候（列表为None时）等待，等到条件满足的时候（列表已经创建）发出一个通知，告诉"set"和"print"条件已经有了，你们该起床干活了；然后"set"和"print"才继续运行。

线程与条件变量的交互如下图所示：

thread_condition_wait

thread_condition_notify

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。

thread_stat

阻塞有三种情况：

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，一旦成功获得锁定又恢复到运行状态；

等待阻塞是指等待其他线程通知的状态，线程获得条件锁定后，调用“等待”将进入这个状态，一旦其他线程发出通知，线程将进入同步阻塞状态，再次竞争条件锁定；

而其他阻塞是指调用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO时的阻塞，这个状态下线程不会释放已获得的锁定。

tips:如果能理解这些内容，接下来的主题将是非常轻松的；并且，这些内容在大部分流行的编程语言里都是一样的。（意思就是非看懂不可>_<嫌作者水平低找别人的教程也要看懂）

2.thread

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。

#encoding:UTF-8
importthread
importtime

#一个用于在线程中执行的函数
deffunc():
foriinrange(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，线程同样会结束

#启动一个线程，线程立即开始运行
#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,())#方法没有参数时需要传入空tuple

#创建一个锁（LockType，不能直接实例化）
#这个方法与thread.allocate_lock()等价
lock=thread.allocate()

#判断锁是锁定状态还是释放状态
printlock.locked()

#锁通常用于控制对共享资源的访问
count=0

#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
iflock.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模块提供的其他方法：

thread.interrupt_main():在其他线程中终止主线程。

thread.get_ident():获得一个代表当前线程的魔法数字，常用于从一个字典中获得线程相关的数据。这个数字本身没有任何含义，并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。

由于thread提供的线程功能不多，无法在主线程结束后继续运行，不提供条件变量等等原因，一般不使用thread模块，这里就不多介绍了。

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（每一个对象都自带了锁和条件变量），而在Python中则是独立的对象。PythonThread提供了JavaThread的行为的子集；没有优先级、线程组，线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。JavaThread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模块提供的常用方法：

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类似，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
importthreading

#方法1：将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法
deffunc():
print'func()passedtoThread'

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

#方法2：从Thread继承，并重写run()
classMyThread(threading.Thread):
defrun(self):
print'MyThreadextendedfromThread'

t=MyThread()
t.start()

构造方法：

Thread(group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={})

group:线程组，目前还没有实现，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。初始值从创建该线程的线程继承。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
importthreading
importtime

defcontext(tJoin):
print'inthreadContext.'
tJoin.start()

#将阻塞tContext直到threadJoin终止。
tJoin.join()

#tJoin终止后继续执行。
print'outthreadContext.'

defjoin():
print'inthreadJoin.'
time.sleep(1)
print'outthreadJoin.'

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

tContext.start()

运行结果：

inthreadContext.
inthreadJoin.
outthreadJoin.
outthreadContext.

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。

可以认为Lock有一个锁定池，当线程请求锁定时，将线程至于池中，直到获得锁定后出池。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，尝试获得锁定。

release():释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

#encoding:UTF-8
importthreading
importtime

data=0
lock=threading.Lock()

deffunc():
globaldata
print'%sacquirelock...'%threading.currentThread().getName()

#调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞，
#直到获得锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。
#返回是否获得锁。
iflock.acquire():
print'%sgetthelock.'%threading.currentThread().getName()
data+=1
time.sleep(2)
print'%sreleaselock...'%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）是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。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的线程可以再次调用acquire()，释放锁时需要调用release()相同次数。

可以认为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差不多。

#encoding:UTF-8
importthreading
importtime

rlock=threading.RLock()

deffunc():
#第一次请求锁定
print'%sacquirelock...'%threading.currentThread().getName()
ifrlock.acquire():
print'%sgetthelock.'%threading.currentThread().getName()
time.sleep(2)

#第二次请求锁定
print'%sacquirelockagain...'%threading.currentThread().getName()
ifrlock.acquire():
print'%sgetthelock.'%threading.currentThread().getName()
time.sleep(2)

#第一次释放锁
print'%sreleaselock...'%threading.currentThread().getName()
rlock.release()
time.sleep(2)

#第二次释放锁
print'%sreleaselock...'%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）通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时，可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法，否则它将自己生成一个RLock实例。

可以认为，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，直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知；得到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。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

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()尝试获得锁定（进入锁定池）；其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

notifyAll():调用这个方法将通知等待池中所有的线程，这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

例子是很常见的生产者/消费者模式：

#encoding:UTF-8
importthreading
importtime

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

#生产者方法
defproduce():
globalproduct

ifcon.acquire():
whileTrue:
ifproductisNone:
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
defconsume():
globalproduct

ifcon.acquire():
whileTrue:
ifproductisnotNone:
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，直到其他线程调用release()。

基于这个特点，Semaphore经常用来同步一些有“访客上限”的对象，比如连接池。

BoundedSemaphore与Semaphore的唯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，如果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。如果计数器为0，将阻塞线程至同步阻塞状态；否则将计数器-1并立即返回。

release():释放Semaphore，将计数器+1，如果使用BoundedSemaphore，还将进行释放次数检查。release()方法不检查线程是否已获得Semaphore。

#encoding:UTF-8
importthreading
importtime

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

deffunc():

#请求Semaphore，成功后计数器-1；计数器为0时阻塞
print'%sacquiresemaphore...'%threading.currentThread().getName()
ifsemaphore.acquire():

print'%sgetsemaphore'%threading.currentThread().getName()
time.sleep(4)

#释放Semaphore，计数器+1
print'%sreleasesemaphore'%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)

#没有获得semaphore的主线程也可以调用release
#若使用BoundedSemaphore，t4释放semaphore时将抛出异常
print'MainThreadreleasesemaphorewithoutacquire'
semaphore.release()

3.6.Event

Event（事件）是最简单的线程通信机制之一：一个线程通知事件，其他线程等待事件。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，无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，并通知所有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]):如果标志为True将立即返回，否则阻塞线程至等待阻塞状态，等待其他线程调用set()。

#encoding:UTF-8
importthreading
importtime

event=threading.Event()

deffunc():
#等待事件，进入等待阻塞状态
print'%swaitforevent...'%threading.currentThread().getName()
event.wait()

#收到事件后进入运行状态
print'%srecvevent.'%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'MainThreadsetevent.'
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，没有增加实例方法。

#encoding:UTF-8
importthreading

deffunc():
print'hellotimer!'

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，线程无法访问其他线程设置的属性；线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。

可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典，local封装了从自身使用线程作为key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。

#encoding:UTF-8
importthreading

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

deffunc():
local.tname='notmain'
printlocal.tname

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

printlocal.tname

熟练掌握Thread、Lock、Condition就可以应对绝大多数需要使用线程的场合，某些情况下local也是非常有用的东西。本文的最后使用这几个类展示线程基础中提到的场景：

#encoding:UTF-8
importthreading

alist=None
condition=threading.Condition()

defdoSet():
ifcondition.acquire():
whilealistisNone:
condition.wait()
foriinrange(len(alist))[::-1]:
alist[i]=1
condition.release()

defdoPrint():
ifcondition.acquire():
whilealistisNone:
condition.wait()
foriinalist:
printi,
print
condition.release()

defdoCreate():
globalalist
ifcondition.acquire():
ifalistisNone:
alist=[0foriinrange(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()

以上这篇Python线程指南分享就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。

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