python--thread多线程总结-伙伴云

python--thread多线程总结

网友投稿 592 2022-05-30

原文：http://www.cnblogs.com/tkqasn/p/5700281.html

Thread用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。Python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组，线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。

threading模块提供的类：

Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。

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 模块提供的常量：

threading.TIMEOUT_MAX 设置threading全局超时时间。

Thread类

Thread是线程类，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()：

# coding:utf-8 import threading import time #方法一：将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法 def action(arg): time.sleep(1) print 'the arg is:%s\r' %arg for i in xrange(4): t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.start() print 'main thread end!' #方法二：从Thread继承，并重写run() class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,arg): super(MyThread, self).__init__()#注意：一定要显式的调用父类的初始化函数。 self.arg=arg def run(self):#定义每个线程要运行的函数 time.sleep(1) print 'the arg is:%s\r' % self.arg for i in xrange(4): t =MyThread(i) t.start() print 'main thread end!'

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。

start(): 线程准备就绪，等待CPU调度

is/setDaemon(bool): 获取/设置是后台线程（默认前台线程（False））。（在start之前设置）

如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，主线程和后台线程均停止

如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止

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）。

使用例子一(未设置setDeamon)：

# coding:utf-8 import threading import time def action(arg): time.sleep(1) print 'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName() print 'the arg is:%s\r' %arg time.sleep(1) for i in xrange(4): t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.start() print 'main_thread end!'

main_thread end! sub thread start!the thread name is:Thread-2 the arg is:1 the arg is:0 sub thread start!the thread name is:Thread-4 the arg is:2 the arg is:3 Process finished with exit code 0 可以看出，创建的4个“前台”线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止

验证了serDeamon(False)(默认)前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，主线程停止。

python--thread多线程总结

使用例子二（setDeamon=True）

main_thread end! Process finished with exit code 0 可以看出，主线程执行完毕后，后台线程不管是成功与否，主线程均停止

验证了serDeamon(True)后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，主线程均停止。

使用例子三（设置join）

#coding:utf-8 import threading import time def action(arg): time.sleep(1) print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() print 'the arg is:%s ' %arg time.sleep(1) thread_list = [] #线程存放列表 for i in xrange(4): t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.setDaemon(True) thread_list.append(t) for t in thread_list: t.start() for t in thread_list: t.join()

sub thread start!the thread name is:Thread-2 the arg is:1 sub thread start!the thread name is:Thread-3 the arg is:2 sub thread start!the thread name is:Thread-1 the arg is:0 sub thread start!the thread name is:Thread-4 the arg is:3 main_thread end! Process finished with exit code 0 设置join之后，主线程等待子线程全部执行完成后或者子线程超时后，主线程才结束

验证了 join()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，即使设置了setDeamon（True）主线程依然要等待子线程结束。

使用例子四（join不妥当的用法，使多线程编程顺序执行）

#coding:utf-8 import threading import time def action(arg): time.sleep(1) print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() print 'the arg is:%s ' %arg time.sleep(1) for i in xrange(4): t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.setDaemon(True) t.start() t.join() print 'main_thread end!'

sub thread start!the thread name is:Thread-1 the arg is:0 sub thread start!the thread name is:Thread-2 the arg is:1 sub thread start!the thread name is:Thread-3 the arg is:2 sub thread start!the thread name is:Thread-4 the arg is:3 main_thread end! Process finished with exit code 0 可以看出此时，程序只能顺序执行，每个线程都被上一个线程的join阻塞，使得“多线程”失去了多线程意义。

Lock、Rlock类

由于线程之间随机调度：某线程可能在执行n条后，CPU接着执行其他线程。为了多个线程同时操作一个内存中的资源时不产生混乱，我们使用锁。

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。

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。

简言之：Lock属于全局，Rlock属于线程。

构造方法：

Lock()，Rlock（）,推荐使用Rlock()

实例方法：

acquire([timeout]): 尝试获得锁定。使线程进入同步阻塞状态。

release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

例子一（未使用锁）：

#coding:utf-8 import threading import time gl_num = 0 def show(arg): global gl_num time.sleep(1) gl_num +=1 print gl_num for i in range(10): t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) t.start() print 'main thread stop'

main thread stop 12 3 4 568 9 910 Process finished with exit code 0 多次运行可能产生混乱。这种场景就是适合使用锁的场景。

例子二（使用锁）:

# coding:utf-8 import threading import time gl_num = 0 lock = threading.RLock() # 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。 def Func(): lock.acquire() global gl_num gl_num += 1 time.sleep(1) print gl_num lock.release() for i in range(10): t = threading.Thread(target=Func) t.start()

运行结果

Lock对比Rlock

#coding:utf-8

import threading

lock = threading.Lock() #Lock对象

lock.acquire()

lock.acquire() #产生了死锁。

lock.release()

print lock.acquire()

import threading

rLock = threading.RLock() #RLock对象

rLock.acquire()

rLock.acquire() #在同一线程内，程序不会堵塞。

rLock.release()

Condition类

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。

例子一：生产者消费者模型

# encoding: UTF-8 import threading import 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()

produce... consume... produce... consume... produce... consume... produce... consume... produce... consume... Process finished with exit code -1 程序不断循环运行下去。重复生产消费过程。

例子二：生产者消费者模型

import threading import time condition = threading.Condition() products = 0 class Producer(threading.Thread): def run(self): global products while True: if condition.acquire(): if products < 10: products += 1; print "Producer(%s):deliver one, now products:%s" %(self.name, products) condition.notify()#不释放锁定，因此需要下面一句 condition.release() else: print "Producer(%s):already 10, stop deliver, now products:%s" %(self.name, products) condition.wait();#自动释放锁定 time.sleep(2) class Consumer(threading.Thread): def run(self): global products while True: if condition.acquire(): if products > 1: products -= 1 print "Consumer(%s):consume one, now products:%s" %(self.name, products) condition.notify() condition.release() else: print "Consumer(%s):only 1, stop consume, products:%s" %(self.name, products) condition.wait(); time.sleep(2) if __name__ == "__main__": for p in range(0, 2): p = Producer() p.start() for c in range(0, 3): c = Consumer() c.start()

例子三：

import threading alist = None condition = 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()

Event类

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()。

例子一

# encoding: UTF-8 import threading import 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()

Thread-1 wait for event... Thread-2 wait for event... #2秒后。。。 MainThread set event. Thread-1 recv event. Thread-2 recv event. Process finished with exit code 0

timer类

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。

例子一：

View Code

线程延迟5秒后执行。

local类

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。

# encoding: UTF-8 import 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

notmain main

参考文章链接：

http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html

http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5040827.html

Python 任务调度多线程

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592 2022-05-30

python--thread多线程 总结

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