Python线程指南详细介绍

作者：mdxy-dxy 字体：[增加减小] 来源：互联网

mdxy-dxy 通过本文主要向大家介绍了python 线程,python 线程池,python 线程锁,python 多线程,python多线程编程等相关知识,希望对您有所帮助,也希望大家支持linkedu.com www.linkedu.com

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
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
print lock.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
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)

</div>

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。Python Thread提供了Java Thread的行为的子集；没有优先级、线程组，线程也不能被停止、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
import threading
 
# 方法1：将要执行的方法作为参数传给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()

</div>

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
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()

</div>

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。

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

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