python 多线程编程

一）线程基础

1、创建线程：

thread模块提供了start_new_thread函数，用以创建线程。start_new_thread函数成功创建后还可以对其进行操作。

其函数原型：

    start_new_thread(function,atgs[,kwargs])

其参数含义如下：

    function: 在线程中执行的函数名

    args:元组形式的参数列表。

    kwargs: 可选参数，以字典的形式指定参数

方法一：通过使用thread模块中的函数创建新线程。

[python] view plaincopy

1. >>> import thread  
2. >>> def run(n):  
3.     for i in range(n):  
4.         print i  
5.   
6.           
7. >>> thread.start_new_thread(run,(4,))   #注意第二个参数一定要是元组的形式  
8. 53840  
9.   
10.   
11. 1  
12. >>>   
13. 2  
14. 3  
15. KeyboardInterrupt  
16. >>> thread.start_new_thread(run,(2,))  
17. 17840  
18.   
19.   
20. 1  
21. >>>   
22. thread.start_new_thread(run,(),{'n':4})  
23. 39720  
24.   
25.   
26. 1  
27. >>>   
28. 2  
29. 3  
30. thread.start_new_thread(run,(),{'n':3})  
31. 32480  
32.   
33.   
34. 1  
35. >>>   
36. 2  

方法二：通过继承threading.Thread创建线程

[python] view plaincopy

1. >>> import threading  
2. >>> class mythread(threading.Thread):  
3.     def __init__(self,num):  
4.         threading.Thread.__init__(self)  
5.         self.num = num  
6.     def run(self):               #重载run方法  
7.         print 'I am', self.num  
8.   
9.           
10. >>> t1 = mythread(1)  
11. >>> t2 = mythread(2)  
12. >>> t3 = mythread(3)  
13. >>> t1.start()           #运行线程t1  
14. I am  
15. >>>  1  
16. t2.start()  
17. I am  
18. >>>  2  
19. t3.start()  
20. I am  
21. >>>  3  

方法三：使用threading.Thread直接在线程中运行函数。

[python] view plaincopy

1. import threading  
2. >>> def run(x,y):  
3.     for i in range(x,y):  
4.         print i  
5.   
6. >>> t1 = threading.Thread(target=run,args=(15,20)) #直接使用Thread附加函数args为函数参数  
7.   
8. >>> t1.start()  
9. 15  
10. >>>   
11. 16  
12. 17  
13. 18  
14. 19  

 

二)Thread对象中的常用方法：

1、isAlive方法：

[python] view plaincopy

1. >>> import threading  
2. >>> import time  
3. >>> class mythread(threading.Thread):  
4.     def __init__(self,id):  
5.         threading.Thread.__init__(self)  
6.         self.id = id  
7.     def run(self):  
8.         time.sleep(5)    #休眠5秒  
9.         print self.id  
10.   
11.           
12. >>> t = mythread(1)  
13. >>> def func():  
14.     t.start()  
15.     print t.isAlive()    #打印线程状态  
16.   
17.       
18. >>> func()  
19. True  
20. >>> 1  

2、join方法：

原型：join([timeout]) 

    timeout: 可选参数，线程运行的最长时间

[python] view plaincopy

1. import threading  
2. >>> import time     #导入time模块  
3. >>> class Mythread(threading.Thread):  
4.     def __init__(self,id):  
5.         threading.Thread.__init__(self)  
6.         self.id = id  
7.     def run(self):  
8.         x = 0  
9.         time.sleep(20)  
10.         print self.id  
11.   
12.           
13. >>> def func():  
14.     t.start()  
15.     for i in range(5):  
16.         print i  
17.   
18.           
19. >>> t = Mythread(2)  
20. >>> func()  
21. 0  
22. 1  
23. 2  
24. 3  
25. 4  
26. >>> 2  
27. def func():  
28.     t.start()  
29.     t.join()  
30.     for i in range(5):  
31.         print i  
32.   
33.           
34. >>> t = Mythread(3)  
35. >>> func()  
36. 3  
37. 0  
38. 1  
39. 2  
40. 3  
41. 4  
42. >>>   

 

3、线程名：

[python] view plaincopy

1. >>> import threading  
2. >>> class mythread(threading.Thread):  
3.     def __init__(self,threadname):  
4.         threading.Thread.__init__(self,name=threadname)  
5.     def run(self):  
6.         print self.getName()  
7.   
8.           
9. >>>   
10. >>> t1 = mythread('t1')  
11. >>> t1.start()  
12. t1  
13. >>>   

 4、setDaemon方法

在脚本运行的过程中有一个主线程，如果主线程又创建了一个子线程，那么当主线程退出时，会检验子线程是否完成。如果子线程未完成，则主线程会在等待子线程完成后退出。

当需要主线程退出时，不管子线程是否完成都随主线程退出，则可以使用Thread对象的setDaemon方法来设置。

 

三）线程同步

1.简单的线程同步

使用Thread对象的Lock和RLock可以实现简单的线程同步。对于如果需要每次只有一个线程操作的数据，可以将操作过程放在acquire方法和release方法之间。如：

 

[python] view plaincopy

1. # -*- coding:utf-8 -*-  
2. import threading  
3. import time  
4. class mythread(threading.Thread):  
5.     def __init__(self,threadname):  
6.         threading.Thread.__init__(self,name = threadname)  
7.     def run(self):  
8.         global x                #设置全局变量  
9. #       lock.acquire()          #调用lock的acquire方法  
10.         for i in range(3):  
11.             x = x + 1  
12.         time.sleep(2)  
13.         print x  
14. #       lock.release()          #调用lock的release方法  
15. #lock = threading.RLock()        #生成Rlock对象  
16. t1 = []  
17. for i in range(10):  
18.     t = mythread(str(i))  
19.     t1.append(t)  
20. x = 0                   #将全局变量的值设为0  
21. for i in t1:   
22.     i.start()  
23.   
24. E:/study/python/workspace>xianchengtongbu.py  
25. 3  
26. 6  
27. 9  
28. 12  
29. 15  
30. 18  
31. 21  
32. 24  
33. 27  
34. 30  

如果将lock.acquire()和lock.release(),lock = threading.Lock()删除后保存运行脚本，结果将是输出10个30。30是x的最终值，由于x是全局变量，每个线程对其操作后进入休眠状态，在线程休眠的时候，python解释器就执行了其他的线程而是x的值增加。当所有线程休眠结束后，x的值已被所有线修改为了30，因此输出全部为30。

 

2、使用条件变量保持线程同步。

Python的Condition对象提供了对复制线程同步的支持。使用Condition对象可以在某些事件触发后才处理数据。Condition对象除了具有acquire方法和release的方法外，还有wait方法、notify方法、notifyAll方法等用于条件处理。

[python] view plaincopy

1. # -*- coding:utf-8 -*-  
2. import threading  
3. class Producer(threading.Thread):  
4.     def __init__(self,threadname):  
5.         threading.Thread.__init__(self,name = threadname)  
6.     def run(self):  
7.         global x  
8.         con.acquire()  
9.         if x == 1000000:  
10.             con.wait()  
11.         #   pass  
12.         else:  
13.             for i in range(1000000):  
14.                 x = x + 1  
15.             con.notify()  
16.         print x  
17.         con.release()  
18. class Consumer(threading.Thread):  
19.     def __init__(self,threadname):  
20.         threading.Thread.__init__(self,name = threadname)  
21.     def run(self):  
22.         global x   
23.         con.acquire()  
24.         if x == 0:  
25.             con.wait()  
26.             #pass  
27.         else:  
28.             for i in range(1000000):  
29.                 x = x - 1  
30.             con.notify()  
31.         print x   
32.         con.release()  
33. con = threading.Condition()  
34. x = 0  
35. p = Producer('Producer')  
36. c = Consumer('Consumer')  
37. p.start()  
38. c.start()  
39. p.join()  
40. c.join()  
41. print x  
42.   
43. E:/study/python/workspace>xianchengtongbu2.py  
44. 1000000  
45. 0  
46. 0  

线程间通信：

Event对象用于线程间的相互通信。他提供了设置信号、清除信宏、等待等用于实现线程间的通信。

1、设置信号。Event对象使用了set()方法后，isSet()方法返回真。

2、清除信号。使用Event对象的clear（）方法后，isSet（）方法返回为假。

3、等待。当Event对象的内部信号标志为假时，则wait()方法一直等到其为真时才返回。还可以向wait传递参数，设定最长的等待时间。

[python] view plaincopy

1. # -*- coding:utf-8 -*-  
2. import threading  
3. class mythread(threading.Thread):  
4.     def __init__(self,threadname):  
5.         threading.Thread.__init__(self,name = threadname)  
6.     def run(self):  
7.         global event  
8.         if event.isSet():  
9.             event.clear()  
10.             event.wait()   #当event被标记时才返回  
11.             print self.getName()  
12.         else:  
13.             print self.getName()  
14.             event.set()  
15. event = threading.Event()  
16. event.set()  
17. t1 = []  
18. for i in range(10):  
19.     t = mythread(str(i))  
20.     t1.append(t)  
21. for i in t1:  
22.     i.start()