python 线程指南

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_simple1.2. 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_lock1.3. 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_notify1.4. 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. threadPython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。?12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940# encoding: UTF-8import threadimport time # 一个用于在线程中执行的函数def func():    for i in range(5):        print 'func'        time.sleep(1)        # 结束当前线程    # 这个方法与thread.exit_thread()等价    thread.exit() # 当func返回时，线程同样会结束        # 启动一个线程，线程立即开始运行# 这个方法与thread.start_new_thread()等价# 第一个参数是方法，第二个参数是方法的参数thread.start_new(func, ()) # 方法没有参数时需要传入空tuple # 创建一个锁（LockType，不能直接实例化）# 这个方法与thread.allocate_lock()等价lock = thread.allocate() # 判断锁是锁定状态还是释放状态print lock.locked() # 锁通常用于控制对共享资源的访问count = 0 # 获得锁，成功获得锁定后返回True# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定# 否则超时后将返回Falseif lock.acquire():    count += 1        # 释放锁    lock.release() # thread模块提供的线程都将在主线程结束后同时结束time.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. threadingthreading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. ThreadThread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()：?1234567891011121314151617# encoding: UTF-8import 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：?1234567891011121314151617181920212223# encoding: UTF-8import threadingimport 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. LockLock（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。?1234567891011121314151617181920212223242526272829# encoding: UTF-8import threadingimport time data = 0lock = 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. RLockRLock（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。?12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334# encoding: UTF-8import threadingimport 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. ConditionCondition（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：?1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647# encoding: UTF-8import threadingimport 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/BoundedSemaphoreSemaphore（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。?1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435# encoding: UTF-8import threadingimport time # 计数器初值为2semaphore = 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. EventEvent（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()。?123456789101112131415161718192021222324# encoding: UTF-8import threadingimport 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. TimerTimer（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。?12345678# encoding: UTF-8import threading def func():    print 'hello timer!' timer = threading.Timer(5, func)timer.start()3.8. locallocal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。?123456789101112131415# encoding: UTF-8import 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：?12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637# encoding: UTF-8import threading alist = Nonecondition = 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()

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