java程序员的python之路（线程）

线程和进程

有时候我们需要同时执行多个任务，可以使用多线程也可以使用多进程。
进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。线程是操作系统执行的基本单元，进程是资源的集合。每个进程都有一个单独的内存空间，是一个独立程序的一次运行活动。也就是说多个进城之间是不共享数据的。我们在windows的任务管理器中，就可以查看到很多应用的进程。线程是进程中的执行调度单位，一个进程中可以有一个或者多个线程在执行。这些线程共享进程中的所有资源。python提供了两个模块支持线程。_thread和threading._thread比较低级，一般建议使用threading。

threading线程实现

直接看代码:

import queueimport threadingimport timeclass myThread(threading.Thread):    def __init__(self,name):        threading.Thread.__init__(self)        self.name = name    def run(self):        #线程同步等待1秒钟，        time.sleep(1)        print("mythread")thread1 = myThread("hello")thread1.start()#thread1加入当前线程，  当前线程等待thread1线程执行完毕后再继续执行。thread1.join()print("mainthread")  

输出结果如下：

mythreadmainthread

线程同步

上面提到了，多个线程是共享进程的资源的。多个线程又是同时执行的。那么问题就来了
举一个经典的例子：比如你有一个银行账号里存者100块钱。你用吃完饭要用支付宝支付20元，这个支付过程分3步走，
1.1：查询账户100元
1.2：100 - 20 = 80
1.3：更改账户余额为80元

但是就是你刚执行到第2步的时候，歇了一会儿，这时候你媳妇拿着银行卡去存50元钱，也分三步走
2.1：查询账户100元
2.2：100 + 50 = 150
2.3：更改账户余额为150元

你媳妇执行到第二步的时候，也歇了一会儿，这时候你执行了第三步，然后你媳妇也执行了第三步。这时候你的银行卡里就有150块钱，你白白吃了一顿饭。
模拟代码如下：

import queueimport threadingimport time#账户类class Account():    def __init__(self,num):        self.num = num#自己class Myself(threading.Thread):    def __init__(self,account):        threading.Thread.__init__(self)        self.account = account    #消费20元    def run(self):        #查询账户余额        num = self.account.num        #支付20元        num = num - 20        #模拟歇一会儿        time.sleep(1)        #改变账户余额        self.account.num = num#媳妇       class Wife(threading.Thread):    def __init__(self,account):        threading.Thread.__init__(self)        self.account = account    #存50元        def run(self):        #查询账户余额        num = self.account.num        #存50元        num = num + 50        #模拟歇一会儿        time.sleep(2)        #改变账户余额        self.account.num = num     #创建锁       threadLock = threading.Lock()#创建账户 account = Account(100)    #创建线程thread1 = Myself(account);     thread2 = Wife(account);     thread1.start()thread2.start()#等待线程结束ts = (thread1,thread2)for t in ts:    t.join()print(account.num)

输出结果如下：

150

当然银行是不允许这种情况发生的。那么怎么解决呢？那就是你在支付的过程中，把账户锁住，不允许其他人操作此账户，待你操作完成之后，其他人才能操作。这个锁住的过程就是线程同步。修改代码：

import queueimport threadingimport time#账户类class Account():    def __init__(self,num):        self.num = num#自己class Myself(threading.Thread):    def __init__(self,account):        threading.Thread.__init__(self)        self.account = account    #消费20元    def run(self):        #加上锁        threadLock.acquire()        #查询账户余额        num = self.account.num        #支付20元        num = num - 20        #模拟歇一会儿        time.sleep(1)        #改变账户余额        self.account.num = num        #释放锁        threadLock.release()#媳妇       class Wife(threading.Thread):    def __init__(self,account):        threading.Thread.__init__(self)        self.account = account    #存50元        def run(self):        #加上锁        threadLock.acquire()        #查询账户余额        num = self.account.num        #存50元        num = num + 50        #模拟歇一会儿        time.sleep(2)        #改变账户余额        self.account.num = num             #释放锁        threadLock.release()#创建锁       threadLock = threading.Lock()#创建账户 account = Account(100)    #创建线程thread1 = Myself(account);     thread2 = Wife(account);     thread1.start()thread2.start()#等待线程结束ts = (thread1,thread2)for t in ts:    t.join()print(account.num)

输出结果如下：

130

condition

Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持。Condition被称为条件变量，除了提供与Lock类似的acquire和release方法外，还提供了wait和notify方法。线程首先acquire一个条件变量，然后判断一些条件。如果条件不满足则wait；如果条件满足，进行一些处理改变条件后，通过notify方法通知其他线程，其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。不断的重复这一过程，从而解决复杂的同步问题。下面我们使用condition来实现一个线程安全的队列，使用这个队列来实现经典的生产者消费者问题。

import queueimport threadingimport time#同步队列class ConcurrentQueue():    def __init__(self,size):        self.__size = size #队列容量        self.__lock = threading.Lock() #锁        self.__condition = threading.Condition(self.__lock)        self.__queue = queue.Queue()    def get(self):        #是否获得锁成功        if self.__condition.acquire():            #如果队列为空，那么线程等待            if self.__queue.empty():                self.__condition.wait()            #取得结果                result = self.__queue._get()            #唤醒其他等待线程            self.__condition.notifyAll()            #释放锁            self.__condition.release()        return result;    def put(self,element):        #是否获得锁成功        if self.__condition.acquire():            #如果队列已满则等待            if self.__queue.qsize() >= self.__size:                self.__condition.wait()            #存入数据                self.__queue.put(element)            #唤醒其他线程            self.__condition.notifyAll()            #释放锁            self.__condition.release()#生产者class Produce(threading.Thread):    def __init__(self,queue):        threading.Thread.__init__(self)        self.__queue = queue        self.__num = 0    def run(self):        while True:            print("生产："+str(self.__num))             self.__queue.put(self.__num)            self.__num += 1            time.sleep(2)#消费者class Consumer(threading.Thread):    def __init__(self,queue):        threading.Thread.__init__(self)        self.__queue = queue    def run(self):        while True:            element = self.__queue.get()            print("消费："+str(element))                   time.sleep(1)q = ConcurrentQueue(10)t1 = Produce(q)         t2 = Consumer(q)   t1.start()      t2.start()

输出结果如下：

生产：0消费：0生产：1消费：1生产：2消费：2生产：3消费：3生产：4消费：4生产：5消费：5.......