python 线程指南
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本文介紹了Python對于線程的支持，包括“學會”多線程編程需要掌握的基礎以及Python兩個線程標準庫的完整介紹及使用示例。
注意：本文基于Python2.4完成，；如果看到不明白的詞匯請記得百度谷歌或維基，whatever。
尊重作者的勞動，轉載請注明作者及原文地址 >.<
1. 線程基礎
1.1. 線程狀態
線程有5種狀態，狀態轉換的過程如下圖所示：
1.2. 線程同步（鎖）
多線程的優勢在于可以同時運行多個任務（至少感覺起來是這樣）。但是當線程需要共享數據時，可能存在數據不同步的問題。考慮這樣一種情況：一個列表里所有元素都是0，線程"set"從后向前把所有元素改成1，而線程"print"負責從前往后讀取列表并打印。那么，可能線程"set"開始改的時候，線程"print"便來打印列表了，輸出就成了一半0一半1，這就是數據的不同步。為了避免這種情況，引入了鎖的概念。
鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。每當一個線程比如"set"要訪問共享數據時，必須先獲得鎖定；如果已經有別的線程比如"print"獲得鎖定了，那么就讓線程"set"暫停，也就是同步阻塞；等到線程"print"訪問完畢，釋放鎖以后，再讓線程"set"繼續。經過這樣的處理，打印列表時要么全部輸出0，要么全部輸出1，不會再出現一半0一半1的尷尬場面。
線程與鎖的交互如下圖所示：
1.3. 線程通信（條件變量）
然而還有另外一種尷尬的情況：列表并不是一開始就有的；而是通過線程"create"創建的。如果"set"或者"print" 在"create"還沒有運行的時候就訪問列表，將會出現一個異常。使用鎖可以解決這個問題，但是"set"和"print"將需要一個無限循環——他們不知道"create"什么時候會運行，讓"create"在運行后通知"set"和"print"顯然是一個更好的解決方案。于是，引入了條件變量。
條件變量允許線程比如"set"和"print"在條件不滿足的時候（列表為None時）等待，等到條件滿足的時候（列表已經創建）發出一個通知，告訴"set" 和"print"條件已經有了，你們該起床干活了；然后"set"和"print"才繼續運行。
線程與條件變量的交互如下圖所示：
??
1.4. 線程運行和阻塞的狀態轉換
最后看看線程運行和阻塞狀態的轉換。
阻塞有三種情況：?
同步阻塞是指處于競爭鎖定的狀態，線程請求鎖定時將進入這個狀態，一旦成功獲得鎖定又恢復到運行狀態；?
等待阻塞是指等待其他線程通知的狀態，線程獲得條件鎖定后，調用“等待”將進入這個狀態，一旦其他線程發出通知，線程將進入同步阻塞狀態，再次競爭條件鎖定；?
而其他阻塞是指調用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO時的阻塞，這個狀態下線程不會釋放已獲得的鎖定。
tips: 如果能理解這些內容，接下來的主題將是非常輕松的；并且，這些內容在大部分流行的編程語言里都是一樣的。（意思就是非看懂不可 >_< 嫌作者水平低找別人的教程也要看懂）
2. thread
Python通過兩個標準庫thread和threading提供對線程的支持。thread提供了低級別的、原始的線程以及一個簡單的鎖。
#?encoding:?UTF-8 import?thread import?time#?一個用于在線程中執行的函數 def?func():for?i?in?range(5):print?'func'time.sleep(1)#?結束當前線程#?這個方法與thread.exit_thread()等價thread.exit()?#?當func返回時，線程同樣會結束#?啟動一個線程，線程立即開始運行 #?這個方法與thread.start_new_thread()等價 #?第一個參數是方法，第二個參數是方法的參數 thread.start_new(func,?())?#?方法沒有參數時需要傳入空tuple#?創建一個鎖（LockType，不能直接實例化） #?這個方法與thread.allocate_lock()等價 lock?=?thread.allocate()#?判斷鎖是鎖定狀態還是釋放狀態 print?lock.locked()#?鎖通常用于控制對共享資源的訪問 count?=?0#?獲得鎖，成功獲得鎖定后返回True #?可選的timeout參數不填時將一直阻塞直到獲得鎖定 #?否則超時后將返回False if?lock.acquire():count?+=?1#?釋放鎖lock.release()#?thread模塊提供的線程都將在主線程結束后同時結束 time.sleep(6)thread 模塊提供的其他方法：?
thread.interrupt_main(): 在其他線程中終止主線程。?
thread.get_ident(): 獲得一個代表當前線程的魔法數字，常用于從一個字典中獲得線程相關的數據。這個數字本身沒有任何含義，并且當線程結束后會被新線程復用。
thread還提供了一個ThreadLocal類用于管理線程相關的數據，名為 thread._local，threading中引用了這個類。
由于thread提供的線程功能不多，無法在主線程結束后繼續運行，不提供條件變量等等原因，一般不使用thread模塊，這里就不多介紹了。
3. threading
threading基于Java的線程模型設計。鎖（Lock）和條件變量（Condition）在Java中是對象的基本行為（每一個對象都自帶了鎖和條件變量），而在Python中則是獨立的對象。Python Thread提供了Java Thread的行為的子集；沒有優先級、線程組，線程也不能被停止、暫停、恢復、中斷。Java Thread中的部分被Python實現了的靜態方法在threading中以模塊方法的形式提供。
threading 模塊提供的常用方法：?
threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。?
threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啟動后、結束前，不包括啟動前和終止后的線程。?
threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。
threading模塊提供的類：??
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.
3.1. Thread
Thread是線程類，與Java類似，有兩種使用方法，直接傳入要運行的方法或從Thread繼承并覆蓋run()：
#?encoding:?UTF-8 import?threading#?方法1：將要執行的方法作為參數傳給Thread的構造方法 def?func():print?'func()?passed?to?Thread't?=?threading.Thread(target=func) t.start()#?方法2：從Thread繼承，并重寫run() class?MyThread(threading.Thread):def?run(self):print?'MyThread?extended?from?Thread't?=?MyThread() t.start()構造方法：?
Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})?
group: 線程組，目前還沒有實現，庫引用中提示必須是None；?
target: 要執行的方法；?
name: 線程名；?
args/kwargs: 要傳入方法的參數。
實例方法：?
isAlive(): 返回線程是否在運行。正在運行指啟動后、終止前。?
get/setName(name): 獲取/設置線程名。?
is/setDaemon(bool): 獲取/設置是否守護線程。初始值從創建該線程的線程繼承。當沒有非守護線程仍在運行時，程序將終止。?
start(): 啟動線程。?
join([timeout]): 阻塞當前上下文環境的線程，直到調用此方法的線程終止或到達指定的timeout（可選參數）。
一個使用join()的例子：
#?encoding:?UTF-8 import?threading import?timedef?context(tJoin):print?'in?threadContext.'tJoin.start()#?將阻塞tContext直到threadJoin終止。tJoin.join()#?tJoin終止后繼續執行。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()運行結果：
in threadContext.?
in threadJoin.?
out threadJoin.?
out threadContext.
3.2. Lock
Lock（指令鎖）是可用的最低級的同步指令。Lock處于鎖定狀態時，不被特定的線程擁有。Lock包含兩種狀態——鎖定和非鎖定，以及兩個基本的方法。
可以認為Lock有一個鎖定池，當線程請求鎖定時，將線程至于池中，直到獲得鎖定后出池。池中的線程處于狀態圖中的同步阻塞狀態。
構造方法：?
Lock()
實例方法：?
acquire([timeout]): 使線程進入同步阻塞狀態，嘗試獲得鎖定。?
release(): 釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。
3.3. RLock
RLock（可重入鎖）是一個可以被同一個線程請求多次的同步指令。RLock使用了“擁有的線程”和“遞歸等級”的概念，處于鎖定狀態時，RLock被某個線程擁有。擁有RLock的線程可以再次調用acquire()，釋放鎖時需要調用release()相同次數。
可以認為RLock包含一個鎖定池和一個初始值為0的計數器，每次成功調用 acquire()/release()，計數器將+1/-1，為0時鎖處于未鎖定狀態。
構造方法：?
RLock()
實例方法：?
acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。
3.4. Condition
Condition（條件變量）通常與一個鎖關聯。需要在多個Contidion中共享一個鎖時，可以傳遞一個Lock/RLock實例給構造方法，否則它將自己生成一個RLock實例。
可以認為，除了Lock帶有的鎖定池外，Condition還包含一個等待池，池中的線程處于狀態圖中的等待阻塞狀態，直到另一個線程調用notify()/notifyAll()通知；得到通知后線程進入鎖定池等待鎖定。
構造方法：?
Condition([lock/rlock])
實例方法：?
acquire([timeout])/release(): 調用關聯的鎖的相應方法。?
wait([timeout]): 調用這個方法將使線程進入Condition的等待池等待通知，并釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。?
notify(): 調用這個方法將從等待池挑選一個線程并通知，收到通知的線程將自動調用acquire()嘗試獲得鎖定（進入鎖定池）；其他線程仍然在等待池中。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。?
notifyAll(): 調用這個方法將通知等待池中所有的線程，這些線程都將進入鎖定池嘗試獲得鎖定。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。
例子是很常見的生產者/消費者模式：
#?encoding:?UTF-8 import?threading import?time#?商品 product?=?None #?條件變量 con?=?threading.Condition()#?生產者方法 def?produce():global?productif?con.acquire():while?True:if?product?is?None:print?'produce...'product?=?'anything'#?通知消費者，商品已經生產con.notify()#?等待通知con.wait()time.sleep(2)#?消費者方法 def?consume():global?productif?con.acquire():while?True:if?product?is?not?None:print?'consume...'product?=?None#?通知生產者，商品已經沒了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（信號量）是計算機科學史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一個內置的計數器，每當調用acquire()時-1，調用release() 時+1。計數器不能小于0；當計數器為0時，acquire()將阻塞線程至同步鎖定狀態，直到其他線程調用release()。
基于這個特點，Semaphore經常用來同步一些有“訪客上限”的對象，比如連接池。
BoundedSemaphore 與Semaphore的唯一區別在于前者將在調用release()時檢查計數器的值是否超過了計數器的初始值，如果超過了將拋出一個異常。
構造方法：?
Semaphore(value=1): value是計數器的初始值。
實例方法：?
acquire([timeout]): 請求Semaphore。如果計數器為0，將阻塞線程至同步阻塞狀態；否則將計數器-1并立即返回。?
release(): 釋放Semaphore，將計數器+1，如果使用BoundedSemaphore，還將進行釋放次數檢查。release()方法不檢查線程是否已獲得 Semaphore。
3.6. Event
Event（事件）是最簡單的線程通信機制之一：一個線程通知事件，其他線程等待事件。Event內置了一個初始為False的標志，當調用set()時設為True，調用clear()時重置為 False。wait()將阻塞線程至等待阻塞狀態。
Event其實就是一個簡化版的 Condition。Event沒有鎖，無法使線程進入同步阻塞狀態。
構造方法：?
Event()
實例方法：?
isSet(): 當內置標志為True時返回True。?
set(): 將標志設為True，并通知所有處于等待阻塞狀態的線程恢復運行狀態。?
clear(): 將標志設為False。?
wait([timeout]): 如果標志為True將立即返回，否則阻塞線程至等待阻塞狀態，等待其他線程調用set()。
3.7. Timer
Timer（定時器）是Thread的派生類，用于在指定時間后調用一個方法。
構造方法：?
Timer(interval, function, args=[], kwargs={})?
interval: 指定的時間?
function: 要執行的方法?
args/kwargs: 方法的參數
實例方法：?
Timer從Thread派生，沒有增加實例方法。
3.8. local
local是一個小寫字母開頭的類，用于管理 thread-local（線程局部的）數據。對于同一個local，線程無法訪問其他線程設置的屬性；線程設置的屬性不會被其他線程設置的同名屬性替換。
可以把local看成是一個“線程-屬性字典”的字典，local封裝了從自身使用線程作為 key檢索對應的屬性字典、再使用屬性名作為key檢索屬性值的細節。
#?encoding:?UTF-8 import?threadinglocal?=?threading.local() local.tname?=?'main'def?func():local.tname?=?'notmain'print?local.tnamet1?=?threading.Thread(target=func) t1.start() t1.join()print?local.tname熟練掌握Thread、Lock、Condition就可以應對絕大多數需要使用線程的場合，某些情況下local也是非常有用的東西。本文的最后使用這幾個類展示線程基礎中提到的場景：
#?encoding:?UTF-8 import?threadingalist?=?None condition?=?threading.Condition()def?doSet():if?condition.acquire():while?alist?is?None:condition.wait()for?i?in?range(len(alist))[::-1]:alist[i]?=?1condition.release()def?doPrint():if?condition.acquire():while?alist?is?None:condition.wait()for?i?in?alist:print?i,printcondition.release()def?doCreate():global?alistif?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()全文完
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的python 线程指南的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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