python--threading多线程总结
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python--threading多线程总结
舒运 发表于7个月前
python--threading多线程总结
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腾讯云 技术升级10大核心产品年终让利>>>   

threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元。python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组,线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。

threading模块提供的类:  
  Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。

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 模块提供的常量:

  threading.TIMEOUT_MAX 设置threading全局超时时间。

 

Thread类

 

Thread是线程类,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():


复制代码
# coding:utf-8
import threading
import time
#方法一:将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法
def action(arg):
    time.sleep(1)
    print 'the arg is:%s\r' %arg

for i in xrange(4):
    t =threading.Thread(target=action,args=(i,))
    t.start()

print 'main thread end!'

#方法二:从Thread继承,并重写run()
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,arg):
        super(MyThread, self).__init__()#注意:一定要显式的调用父类的初始化函数。
        self.arg=arg
    def run(self):#定义每个线程要运行的函数
        time.sleep(1)
        print 'the arg is:%s\r' % self.arg

for i in xrange(4):
    t =MyThread(i)
    t.start()

print 'main thread end!'
复制代码
 

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。 

  start():  线程准备就绪,等待CPU调度
  is/setDaemon(bool): 获取/设置是后台线程(默认前台线程(False))。(在start之前设置)

    如果是后台线程,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论成功与否,主线程和后台线程均停止
         如果是前台线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,程序停止
  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)。

 

使用例子一(未设置setDeamon): 

 


复制代码
# coding:utf-8
import threading
import time

def action(arg):
    time.sleep(1)
    print  'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName()
    print 'the arg is:%s\r' %arg
    time.sleep(1)

for i in xrange(4):
    t =threading.Thread(target=action,args=(i,))
    t.start()

print 'main_thread end!'
复制代码
 


复制代码
main_thread end!
sub thread start!the thread name is:Thread-2
the arg is:1
the arg is:0
sub thread start!the thread name is:Thread-4
the arg is:2
the arg is:3
Process finished with exit code 0
可以看出,创建的4个“前台”线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,程序停止
复制代码
验证了serDeamon(False)(默认)前台线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,主线程停止。

 

使用例子二(setDeamon=True)


复制代码
# coding:utf-8
import threading
import time

def action(arg):
    time.sleep(1)
    print  'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName()
    print 'the arg is:%s\r' %arg
    time.sleep(1)

for i in xrange(4):
    t =threading.Thread(target=action,args=(i,))
    t.setDaemon(True)#设置线程为后台线程
    t.start()

print 'main_thread end!'
复制代码

main_thread end!

Process finished with exit code 0

可以看出,主线程执行完毕后,后台线程不管是成功与否,主线程均停止
验证了serDeamon(True)后台线程,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论成功与否,主线程均停止。

 

使用例子三(设置join)


复制代码
#coding:utf-8
import threading
import time

def action(arg):
    time.sleep(1)
    print  'sub thread start!the thread name is:%s    ' % threading.currentThread().getName()
    print 'the arg is:%s   ' %arg
    time.sleep(1)

thread_list = []    #线程存放列表
for i in xrange(4):
    t =threading.Thread(target=action,args=(i,))
    t.setDaemon(True)
    thread_list.append(t)

for t in thread_list:
    t.start()

for t in thread_list:
    t.join()
复制代码

复制代码
sub thread start!the thread name is:Thread-2    
the arg is:1   
sub thread start!the thread name is:Thread-3    
the arg is:2   
sub thread start!the thread name is:Thread-1    
the arg is:0   
sub thread start!the thread name is:Thread-4    
the arg is:3   
main_thread end!

Process finished with exit code 0

设置join之后,主线程等待子线程全部执行完成后或者子线程超时后,主线程才结束
复制代码
验证了 join()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,即使设置了setDeamon(True)主线程依然要等待子线程结束。

使用例子四(join不妥当的用法,使多线程编程顺序执行)


复制代码
#coding:utf-8
import threading
import time

def action(arg):
    time.sleep(1)
    print  'sub thread start!the thread name is:%s    ' % threading.currentThread().getName()
    print 'the arg is:%s   ' %arg
    time.sleep(1)


for i in xrange(4):
    t =threading.Thread(target=action,args=(i,))
    t.setDaemon(True)
    t.start()
    t.join()

print 'main_thread end!'
复制代码

复制代码
sub thread start!the thread name is:Thread-1    
the arg is:0   
sub thread start!the thread name is:Thread-2    
the arg is:1   
sub thread start!the thread name is:Thread-3    
the arg is:2   
sub thread start!the thread name is:Thread-4    
the arg is:3   
main_thread end!

Process finished with exit code 0
可以看出此时,程序只能顺序执行,每个线程都被上一个线程的join阻塞,使得“多线程”失去了多线程意义。
复制代码
 

 

Lock、Rlock类

 

  由于线程之间随机调度:某线程可能在执行n条后,CPU接着执行其他线程。为了多个线程同时操作一个内存中的资源时不产生混乱,我们使用锁。

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。

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。

简言之:Lock属于全局,Rlock属于线程。

构造方法: 
Lock(),Rlock(),推荐使用Rlock()

实例方法: 
  acquire([timeout]): 尝试获得锁定。使线程进入同步阻塞状态。 
  release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。

例子一(未使用锁):


复制代码
#coding:utf-8
import threading
import time

gl_num = 0

def show(arg):
    global gl_num
    time.sleep(1)
    gl_num +=1
    print gl_num

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
    t.start()

print 'main thread stop'
复制代码

复制代码
main thread stop
12

 3
4
568
 9

910


Process finished with exit code 0

多次运行可能产生混乱。这种场景就是适合使用锁的场景。
复制代码
 

例子二(使用锁):


复制代码
# coding:utf-8

import threading
import time

gl_num = 0

lock = threading.RLock()


# 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。
def Func():
    lock.acquire()
    global gl_num
    gl_num += 1
    time.sleep(1)
    print gl_num
    lock.release()


for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=Func)
    t.start()
复制代码

复制代码
1
2
3
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6
7
8
9
10

Process finished with exit code 0
可以看出,全局变量在在每次被调用时都要获得锁,才能操作,因此保证了共享数据的安全性
复制代码
 

Lock对比Rlock

#coding:utf-8
 
import threading
lock = threading.Lock() #Lock对象
lock.acquire()
lock.acquire()  #产生了死锁。
lock.release()
lock.release()
print lock.acquire()
 
 
import threading
rLock = threading.RLock()  #RLock对象
rLock.acquire()
rLock.acquire() #在同一线程内,程序不会堵塞。
rLock.release()
rLock.release()
 

Condition类

 

  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。

 

例子一:生产者消费者模型


复制代码
# 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()
复制代码

复制代码
produce...
consume...
produce...
consume...
produce...
consume...
produce...
consume...
produce...
consume...

Process finished with exit code -1
程序不断循环运行下去。重复生产消费过程。
复制代码
例子二:生产者消费者模型


复制代码
import threading
import time

condition = threading.Condition()
products = 0

class Producer(threading.Thread):
    def run(self):
        global products
        while True:
            if condition.acquire():
                if products < 10:
                    products += 1;
                    print "Producer(%s):deliver one, now products:%s" %(self.name, products)
                    condition.notify()#不释放锁定,因此需要下面一句
                    condition.release()
                else:
                    print "Producer(%s):already 10, stop deliver, now products:%s" %(self.name, products)
                    condition.wait();#自动释放锁定
                time.sleep(2)

class Consumer(threading.Thread):
    def run(self):
        global products
        while True:
            if condition.acquire():
                if products > 1:
                    products -= 1
                    print "Consumer(%s):consume one, now products:%s" %(self.name, products)
                    condition.notify()
                    condition.release()
                else:
                    print "Consumer(%s):only 1, stop consume, products:%s" %(self.name, products)
                    condition.wait();
                time.sleep(2)

if __name__ == "__main__":
    for p in range(0, 2):
        p = Producer()
        p.start()

    for c in range(0, 3):
        c = Consumer()
        c.start()
复制代码
例子三:


复制代码
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()
复制代码
 

Event类

 

  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()。

 

例子一


复制代码
# 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()
复制代码
 


复制代码
Thread-1 wait for event...
Thread-2 wait for event...

#2秒后。。。
MainThread set event.
Thread-1 recv event.
 Thread-2 recv event.

Process finished with exit code 0
复制代码
 

timer类

 

  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。

例子一:


复制代码
# encoding: UTF-8
import threading


def func():
    print 'hello timer!'


timer = threading.Timer(5, func)
timer.start()
复制代码
线程延迟5秒后执行。

 

local类

 

 

  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。


复制代码
# 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
复制代码

notmain
main

 

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