Python多线程

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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()

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()

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
import threading
import time

data = 0
lock = threading.Lock()

def func():
    global data
    print ‘%s acquire lock...‘ % 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。
    if lock.acquire():
        print ‘%s get the lock.‘ % threading.currentThread().getName()
        data += 1
        time.sleep(2)
        print ‘%s release lock...‘ % 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
import threading
import time

rlock = threading.RLock()

def func():
    # 第一次请求锁定
    print ‘%s acquire lock...‘ % threading.currentThread().getName()
    if rlock.acquire():
        print ‘%s get the lock.‘ % threading.currentThread().getName()
        time.sleep(2)
       
        # 第二次请求锁定
        print ‘%s acquire lock again...‘ % threading.currentThread().getName()
        if rlock.acquire():
            print ‘%s get the lock.‘ % threading.currentThread().getName()
            time.sleep(2)
       
        # 第一次释放锁
        print ‘%s release lock...‘ % threading.currentThread().getName()
        rlock.release()
        time.sleep(2)
       
        # 第二次释放锁
        print ‘%s release lock...‘ % 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
import threading
import time

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

# 生产者方法
def produce():
    global product
   
    if con.acquire():
        while True:
            if product is None:
                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
def consume():
    global product
   
    if con.acquire():
        while True:
            if product is not None:
                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
import threading
import time

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

def func():
   
    # 请求Semaphore，成功后计数器-1；计数器为0时阻塞
    print ‘%s acquire semaphore...‘ % threading.currentThread().getName()
    if semaphore.acquire():
       
        print ‘%s get semaphore‘ % threading.currentThread().getName()
        time.sleep(4)
       
        # 释放Semaphore，计数器+1
        print ‘%s release semaphore‘ % 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 ‘MainThread release semaphore without acquire‘
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
import threading
import time

event = threading.Event()

def func():
    # 等待事件，进入等待阻塞状态
    print ‘%s wait for event...‘ % threading.currentThread().getName()
    event.wait()
   
    # 收到事件后进入运行状态
    print ‘%s recv event.‘ % 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 ‘MainThread set event.‘
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
import threading

def func():
    print ‘hello timer!‘

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
import threading

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

def func():
    local.tname = ‘notmain‘
    print local.tname

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

print local.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
import threading

alist = None
condition = threading.Condition()

def doSet():
    if condition.acquire():
        while alist is None:
            condition.wait()
        for i in range(len(alist))[::-1]:
            alist[i] = 1
        condition.release()

def doPrint():
    if condition.acquire():
        while alist is None:
            condition.wait()
        for i in alist:
            print i,
        print
        condition.release()

def doCreate():
    global alist
    if 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()

Python多线程

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