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作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。
(关于多线程的原理和C实现方法，请参考我之前写的Linux多线程与同步，要了解race condition, mutex和condition variable的概念)
我们使用Python来实现Linux多线程与同步文中的售票程序。我们使用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
我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，我们总共设置了10个线程。每个线程都执行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，因为主程序本身也会占用一个线程)。Python使用threading.Thread对象来代表线程，用threading.Lock对象来代表一个互斥锁 (mutex)。
有两点需要注意:
上面的Python程序非常类似于一个面向过程的C程序。我们下面介绍如何通过面向对象 (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。我们上面的for循环中已经利用了threading.Thread()的方法来创建一个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，通过修改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()
我们自己定义了一个类BoothThread, 这个类继承自thread.Threading类。然后我们把上面的booth()所进行的操作统统放入到BoothThread类的run()方法中。注意，我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，然后把词典作为参数传递给线程函数。由于词典是可变数据对象，所以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，相当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 (应尽量避免上面的global声明的用法，因为它并不适用于windows平台)。
上面OOP编程方法与面向过程的编程方法相比，并没有带来太大实质性的差别。
threading.Thread对象： 我们已经介绍了该对象的start()和run(), 此外：
下面的对象用于处理多线程同步。对象一旦被建立，可以被多个线程共享，并根据情况阻塞某些进程。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，建立该对象时，会包含一个Lock对象 (因为condition variable总是和mutex一起使用)。可以对Condition对象调用acquire()和release()方法，以控制潜在的Lock对象。此外:
http://docs.python.org/library/threading.html
threading.Thread
Lock, Condition, Semaphore, Event
Python标准库08 多线程与同步 (threading包)
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ching2009/p/5087643.html
