python实现多线程教程-成长的对话

python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现，其中thread模块在Py3中已经改名为_thread，不再推荐使用。而threading模块是在thread之上进行了封装，也是推荐使用的多线程模块，本文主要基于threading模块进行介绍。在某些版本中thread模块可能不存在，要使用dump_threading来代替threading模块。

线程创建

threading模块中每个线程都是一个Thread对象，创建一个线程有两种方式，一种是将函数传递到Thread对象中执行，另一种是从Thread继承，然后重写run方法（是不是跟Java很像）。

下面使用这两种方法分别创建一个线程并同时执行

def threadFunction():
    for i in range(10):
        print 'ThreadFuction - %d'%i
        time.sleep(random.randrange(0,2))
class ThreadClass(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self);
        
    def run(self):
        for i in range(10):
            print 'ThreadClass - %d'%i
            time.sleep(random.randrange(0,2))
if __name__ == '__main__':
    tFunc = threading.Thread(target = threadFunction);
    tCls  = ThreadClass()
    tFunc.start()
    tCls.start()

def threadFunction ( ) :

for i in range ( 10 ) :

print 'ThreadFuction - %d' % i

time . sleep ( random . randrange ( 0 , 2 ) )

class ThreadClass ( threading . Thread ) :

def __init__ ( self ) :

threading . Thread . __init__ ( self ) ;

def run ( self ) :

for i in range ( 10 ) :

print 'ThreadClass - %d' % i

time . sleep ( random . randrange ( 0 , 2 ) )

if __name__ == '__main__' :

tFunc = threading . Thread ( target = threadFunction ) ;

tCls = ThreadClass ( )

tFunc . start ( )

tCls . start ( )

执行结果如下，可以看到两个线程在交替打印。至于空行和一行多个输出，是因为Py的print并不是线程安全的，在当前线程的print打印了部分内容后，准备打印换行之前，被别的线程中的print抢先，在换行之前打印了其它的内容。

ThreadFuction - 0
ThreadFuction - 1
ThreadFuction - 2
ThreadClass - 0
ThreadFuction - 3
ThreadClass - 1
ThreadFuction - 4
ThreadClass - 2
ThreadClass - 3
ThreadClass - 4ThreadFuction - 5
ThreadClass - 5
ThreadClass - 6
ThreadClass - 7
ThreadClass - 8
ThreadFuction - 6ThreadClass - 9
ThreadFuction - 7
ThreadFuction - 8
ThreadFuction - 9

ThreadFuction - 0

ThreadFuction - 1

ThreadFuction - 2

ThreadClass - 0

ThreadFuction - 3

ThreadClass - 1

ThreadFuction - 4

ThreadClass - 2

ThreadClass - 3

ThreadClass - 4ThreadFuction - 5

ThreadClass - 5

ThreadClass - 6

ThreadClass - 7

ThreadClass - 8

ThreadFuction - 6ThreadClass - 9

ThreadFuction - 7

ThreadFuction - 8

ThreadFuction - 9

Thread类的构造函数定义如下

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

group：留作ThreadGroup扩展使用，一般没什么用

target：新线程的任务函数名

name：线程名，一般也没什么用

args： tuple参数

kwargs：dictionary参数

Thread类的成员变量和函数如下

start() 启动一个线程

run() 线程执行体，也是一般要重写的内容

join([timeout]) 等待线程结束

name 线程名

ident 线程ID

daemon 是否守护线程

isAlive()、is_alive() 线程是否存活

getName()、setName() Name的get&set方法

isDaemon()、setDaemon() daemon的get&set方法

这里的守护线程与Linux中的守护进程并不是一个概念。这里是指当所有守护线程退出后主程序才会退出，否则即使线程任务没有结束，只要不是守护线程，都会跟着主程序一起退出。而Linux中的守护进程定义正好相反，守护进程已经脱离父进程，不会随着父进程的结束而退出。

线程同步

线程同步是多线程中的一个核心问题，threading模块对线程同步有着良好的支持、包括线程特定数据、信号量、互斥锁、条件变量等。

线程特定数据

简而言之，线程特定数据就是线程独自持有的全局变量，相互之间的修改不会造成影响。

threading模块中使用local()方法生成一个线程独立对象，举例如下，其中sleep(1)是为了保证让子线程先运行完再运行接下来的语句。

data = threading.local()
def threadFunction():
    global data
    data.x = 3
    print threading.currentThread(), data.x
    
if __name__ == '__main__':
    data.x = 1
    tFunc = threading.Thread(target = threadFunction).start();
    time.sleep(1)
    print threading.current_thread(), data.x

data = threading . local ( )

def threadFunction ( ) :

global data

data . x = 3

print threading . currentThread ( ) , data . x

if __name__ == '__main__' :

data . x = 1

tFunc = threading . Thread ( target = threadFunction ) . start ( ) ;

time . sleep ( 1 )

print threading . current_thread ( ) , data . x

输出如下，可以看到，Thread-1中对data.x的修改并没有影响到主线程中data.x的值。

<Thread(Thread-1, started 36208)> 3
<_MainThread(MainThread, started 35888)> 1

1 2	< Thread ( Thread - 1 , started 36208 ) > 3 < _MainThread ( MainThread , started 35888 ) > 1

互斥锁

threading中定义了两种锁：threading.Lock和threading.RLock。两者的不同在于后者是可重入锁，也就是说在一个线程内重复LOCK同一个锁不会发生死锁，这与POSIX中的PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE也就是可递归锁的概念是相同的。

关于互斥锁的API很简单，只有三个函数————分配锁，上锁，解锁。

threading.Lock() 分配一个互斥锁

acquire([blocking=1]) 上锁(阻塞或者非阻塞，非阻塞时相当于try_lock，通过返回False表示已经被其它线程锁住。)

release() 解锁

下面通过一个例子来说明互斥锁的使用。在之前的例子中，多线程print会造成混乱的输出，这里使用一个互斥锁，来保证每行一定只有一个输出。

def threadFunction(arg):
    while True:
        lock.acquire()
        print 'ThreadFuction - %d'%arg
        lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock = threading.Lock()
    threading.Thread(target = threadFunction, args=(1,)).start();
    threading.Thread(target = threadFunction, args=(2,)).start();

def threadFunction ( arg ) :

while True :

lock . acquire ( )

print 'ThreadFuction - %d' % arg

lock . release ( )

if __name__ == '__main__' :

lock = threading . Lock ( )

threading . Thread ( target = threadFunction , args = ( 1 , ) ) . start ( ) ;

threading . Thread ( target = threadFunction , args = ( 2 , ) ) . start ( ) ;

条件变量

条件变量总是与互斥锁一起使用的，threading中的条件变量默认绑定了一个RLock，也可以在初始化条件变量的时候传进去一个自己定义的锁。

可用的函数如下

threading.Condition([lock]) 分配一个条件变量

acquire(*args) 条件变量上锁

release() 条件变量解锁

wait([timeout]) 等待唤醒，timeout表示超时

notify(n=1) 唤醒最大n个等待的线程

notifyAll()、notify_all() 唤醒所有等待的线程

下面这个例子使用条件变量来控制两个线程交替运行

num = 0
def threadFunction(arg):
    global num
    while num < 10:
        cond.acquire()
        while num % 2 != arg:
            cond.wait()
        print 'Thread %d - %d' %(arg, num)
        num += 1
        cond.notify()
        cond.release()
if __name__ == '__main__':
    cond = threading.Condition()
    threading.Thread(target = threadFunction, args=(0,)).start();
    threading.Thread(target = threadFunction, args=(1,)).start();

num = 0

def threadFunction ( arg ) :

global num

while num < 10 :

cond . acquire ( )

while num % 2 != arg :

cond . wait ( )

print 'Thread %d - %d' % ( arg , num )

num += 1

cond . notify ( )

cond . release ( )

if __name__ == '__main__' :

cond = threading . Condition ( )

threading . Thread ( target = threadFunction , args = ( 0 , ) ) . start ( ) ;

threading . Thread ( target = threadFunction , args = ( 1 , ) ) . start ( ) ;

输出如下

Thread 0 - 0
Thread 1 - 1
Thread 0 - 2
Thread 1 - 3
Thread 0 - 4
Thread 1 - 5
Thread 0 - 6
Thread 1 - 7
Thread 0 - 8
Thread 1 - 9
Thread 0 - 10

Thread 0 - 0

Thread 1 - 1

Thread 0 - 2

Thread 1 - 3

Thread 0 - 4

Thread 1 - 5

Thread 0 - 6

Thread 1 - 7

Thread 0 - 8

Thread 1 - 9

Thread 0 - 10

其实上面这个程序是有问题的，我们想打印的是0~9，但实际上10也被打印了出来，原因很简单，因为两个线程交替打印，使得num在一个线程中可能加2，从而导致10被打印出来，所以必须在打印前再次check。

原文：http://c4fun.cn/blog/2014/05/06/python-threading/

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线程特定数据

互斥锁

条件变量

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