Python线程指南

来源：互联网发布：汤普森总决赛数据编辑：程序博客网时间：2024/04/27 20:07

本文转自笔者 astralWind在http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html 的文章。

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。

01# encoding: UTF-8
02import thread
03import time
04 
05# 一个用于在线程中执行的函数
06def func():
07    foriin range(5):
08        print'func'
09        time.sleep(1)
10    
11    # 结束当前线程
12    # 这个方法与thread.exit_thread()等价
13    thread.exit()# 当func返回时，线程同样会结束
14        
15# 启动一个线程，线程立即开始运行
16# 这个方法与thread.start_new_thread()等价
17# 第一个参数是方法，第二个参数是方法的参数
18thread.start_new(func, ()) # 方法没有参数时需要传入空tuple
19 
20# 创建一个锁（LockType，不能直接实例化）
21# 这个方法与thread.allocate_lock()等价
22lock =thread.allocate()
23 
24# 判断锁是锁定状态还是释放状态
25print lock.locked()
26 
27# 锁通常用于控制对共享资源的访问
28count =0
29 
30# 获得锁，成功获得锁定后返回True
31# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
32# 否则超时后将返回False
33if lock.acquire():
34    count += 1
35    
36    # 释放锁
37    lock.release()
38 
39# thread模块提供的线程都将在主线程结束后同时结束
40time.sleep(6)

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()：

01# encoding: UTF-8
02import threading
03 
04# 方法1：将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法
05def func():
06    print'func() passed to Thread'
07 
08t = threading.Thread(target=func)
09t.start()
10 
11# 方法2：从Thread继承，并重写run()
12class MyThread(threading.Thread):
13    defrun(self):
14        print'MyThread extended from Thread'
15 
16t = MyThread()
17t.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：

01# encoding: UTF-8
02import threading
03import time
04 
05def context(tJoin):
06    print'in threadContext.'
07    tJoin.start()
08    
09    # 将阻塞tContext直到threadJoin终止。
10    tJoin.join()
11    
12    # tJoin终止后继续执行。
13    print'out threadContext.'
14 
15def join():
16    print'in threadJoin.'
17    time.sleep(1)
18    print'out threadJoin.'
19 
20tJoin =threading.Thread(target=join)
21tContext =threading.Thread(target=context, args=(tJoin,))
22 
23tContext.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。

01# encoding: UTF-8
02import threading
03import time
04 
05data =0
06lock =threading.Lock()
07 
08def func():
09    globaldata
10    print'%s acquire lock...'% threading.currentThread().getName()
11    
12    # 调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞，
13    # 直到获得锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。
14    # 返回是否获得锁。
15    iflock.acquire():
16        print'%s get the lock.'% threading.currentThread().getName()
17        data += 1
18        time.sleep(2)
19        print'%s release lock...'% threading.currentThread().getName()
20        
21        # 调用release()将释放锁。
22        lock.release()
23 
24t1 = threading.Thread(target=func)
25t2 = threading.Thread(target=func)
26t3 = threading.Thread(target=func)
27t1.start()
28t2.start()
29t3.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。

01# encoding: UTF-8
02import threading
03import time
04 
05rlock =threading.RLock()
06 
07def func():
08    # 第一次请求锁定
09    print'%s acquire lock...'% threading.currentThread().getName()
10    ifrlock.acquire():
11        print'%s get the lock.'% threading.currentThread().getName()
12        time.sleep(2)
13        
14        # 第二次请求锁定
15        print'%s acquire lock again...'%threading.currentThread().getName()
16        ifrlock.acquire():
17            print'%s get the lock.'% threading.currentThread().getName()
18            time.sleep(2)
19        
20        # 第一次释放锁
21        print'%s release lock...'% threading.currentThread().getName()
22        rlock.release()
23        time.sleep(2)
24        
25        # 第二次释放锁
26        print'%s release lock...'% threading.currentThread().getName()
27        rlock.release()
28 
29t1 = threading.Thread(target=func)
30t2 = threading.Thread(target=func)
31t3 = threading.Thread(target=func)
32t1.start()
33t2.start()
34t3.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：

01# encoding: UTF-8
02import threading
03import time
04 
05# 商品
06product =None
07# 条件变量
08con =threading.Condition()
09 
10# 生产者方法
11def produce():
12    globalproduct
13    
14    ifcon.acquire():
15        whileTrue:
16            ifproductis None:
17                print'produce...'
18                product='anything'
19                
20                # 通知消费者，商品已经生产
21                con.notify()
22            
23            # 等待通知
24            con.wait()
25            time.sleep(2)
26 
27# 消费者方法
28def consume():
29    globalproduct
30    
31    ifcon.acquire():
32        whileTrue:
33            ifproductis not None:
34                print'consume...'
35                product=None
36                
37                # 通知生产者，商品已经没了
38                con.notify()
39            
40            # 等待通知
41            con.wait()
42            time.sleep(2)
43 
44t1 = threading.Thread(target=produce)
45t2 = threading.Thread(target=consume)
46t2.start()
47t1.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。

01# encoding: UTF-8
02import threading
03import time
04 
05# 计数器初值为2
06semaphore =threading.Semaphore(2)
07 
08def func():
09    
10    # 请求Semaphore，成功后计数器-1；计数器为0时阻塞
11    print'%s acquire semaphore...'%threading.currentThread().getName()
12    ifsemaphore.acquire():
13        
14        print'%s get semaphore'% threading.currentThread().getName()
15        time.sleep(4)
16        
17        # 释放Semaphore，计数器+1
18        print'%s release semaphore'%threading.currentThread().getName()
19        semaphore.release()
20 
21t1 = threading.Thread(target=func)
22t2 = threading.Thread(target=func)
23t3 = threading.Thread(target=func)
24t4 = threading.Thread(target=func)
25t1.start()
26t2.start()
27t3.start()
28t4.start()
29 
30time.sleep(2)
31 
32# 没有获得semaphore的主线程也可以调用release
33# 若使用BoundedSemaphore，t4释放semaphore时将抛出异常
34print 'MainThread release semaphore without acquire'
35semaphore.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()。

01# encoding: UTF-8
02import threading
03import time
04 
05event =threading.Event()
06 
07def func():
08    # 等待事件，进入等待阻塞状态
09    print'%s wait for event...'%threading.currentThread().getName()
10    event.wait()
11    
12    # 收到事件后进入运行状态
13    print'%s recv event.'% threading.currentThread().getName()
14 
15t1 = threading.Thread(target=func)
16t2 = threading.Thread(target=func)
17t1.start()
18t2.start()
19 
20time.sleep(2)
21 
22# 发送事件通知
23print 'MainThread set event.'
24event.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。

1# encoding: UTF-8
2import threading
3 
4def func():
5    print'hello timer!'
6 
7timer =threading.Timer(5, func)
8timer.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。

01# encoding: UTF-8
02import threading
03 
04local =threading.local()
05local.tname ='main'
06 
07def func():
08    local.tname='notmain'
09    printlocal.tname
10 
11t1 = threading.Thread(target=func)
12t1.start()
13t1.join()
14 
15print 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：

01# encoding: UTF-8
02import threading
03 
04alist =None
05condition =threading.Condition()
06 
07def doSet():
08    ifcondition.acquire():
09        whilealistis None:
10            condition.wait()
11        foriin range(len(alist))[::-1]:
12            alist[i]=1
13        condition.release()
14 
15def doPrint():
16    ifcondition.acquire():
17        whilealistis None:
18            condition.wait()
19        foriin alist:
20            printi,
21        print
22        condition.release()
23 
24def doCreate():
25    globalalist
26    ifcondition.acquire():
27        ifalistis None:
28            alist=[0fori inrange(10)]
29            condition.notifyAll()
30        condition.release()
31 
32tset =threading.Thread(target=doSet,name='tset')
33tprint =threading.Thread(target=doPrint,name='tprint')
34tcreate =threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate')
35tset.start()
36tprint.start()
37tcreate.start()