python多线程基础

一、python多线程基础

    Python多线程主要涉及两个类：thread和threading，后者实际是对前者的封装，由于threading提供了更完善的锁机制，运用场景更多，重点学习了这个类的使用。

threading.Thread类的使用：

1、在自己的线程类的__init__里调用threading.Thread.__init__(self, name = threadname)，threadname为线程的名字

2、 run()，通常需要重写，编写代码实现做需要的功能。

3、getName()，获得线程对象名称

4、setName()，设置线程对象名称

5、start()，启动线程

6、join([timeout])，等待另一线程结束后再运行。

7、setDaemon(bool)，设置子线程是否随主线程一起结束，必须在start()之前调用。默认为False。

8、isDaemon()，判断线程是否随主线程一起结束。

9、isAlive()，检查线程是否在运行中。

例子如下：

import threading  
import time  

#继承threading.Thread类
class timer(threading.Thread): 
    def __init__(self, num, interval):  
        threading.Thread.__init__(self)  
        self.thread_num = num  
        self.interval = interval  
        self.thread_stop = False  
   
   #重新run()方法
    def run(self):
        while not self.thread_stop:  
            print 'Thread Object(%d), Time:%s\n' %(self.thread_num, time.ctime())  
            time.sleep(self.interval) 
             
    def stop(self):  
        self.thread_stop = True  
           
def test():  
    thread1 = timer(1, 1)  
    thread2 = timer(2, 2)  
    thread1.start()  
    thread2.start()  
    time.sleep(10)  
    thread1.stop()  
    thread2.stop()  
    return  
   
if __name__ == '__main__':  
    test()

    通常我们通过继承threading.Thread类后重写run方法可以实现我们想做的事情，另一种实现多线程的方法是通过threading.Thread类直接生成线程，同时直接指定线程要执行的方法以及方法相应的参数。见以下例子：

import threading

def runTest(x,y):
    for i in range(x,y):
        print i
        
t1 = threading.Thread(target=runTest,args=(15,20))
t2 = threading.Thread(target=runTest,args=(25,35))

t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

二、线程同步

1、简单的同步

    通过锁是实现同步最简单的方式。python的锁对象由thread.Lock类创建。基本流程如下：

1）线程可以使用锁的acquire()方法获得锁，这样锁就进入“locked”状态；

2）每次只有一个线程可以获得锁，如果当另一个线程试图获得这个锁的时候，就会被系统变为“blocked”状态；

3）拥有锁的线程调用锁的release()方法来释放锁，这样锁就会进入“unlocked”状态；

4）“blocked”状态的线程就会收到一个通知，并有权利获得锁。如果多个线程处于“blocked”状态，所有线程都会先解除“blocked”状态，然后系统选择一个线程来获得锁，其他的线程继续沉默（“blocked”）。

     这样一个锁机制存在的问题是，当一个线程获得了锁之后没有释放，又申请了同一个锁资源，此时该线程会进入blocked状态，而且形成死锁。threading.RLock锁原语解决了该问题。RLock对象允许一个线程多次对其进行acquire操作，因为在其内部通过一个counter变量维护着线程acquire的次数。而且每一次的acquire操作必须有一个release操作与之对应，在所有的release操作完成之后，别的线程才能申请该RLock对象。

import threading  
mylock = threading.RLock()  
num=0  
   
class myThread(threading.Thread):  
    def __init__(self, name):  
        threading.Thread.__init__(self)  
        self.t_name = name  
          
    def run(self):
        #num作为共享资源  
        global num  
        while True:  
            #把共享资源的处理放在acquire()和release()之间
            mylock.acquire()  
            print 'Thread(%s) locked, Number: %d\n'%(self.t_name, num)  
            if num>=4:  
                mylock.release()  
                print 'Thread(%s) released, Number: %d\n'%(self.t_name, num)  
                break  
            num+=1  
            print 'Thread(%s) released, Number: %d\n'%(self.t_name, num)  
            mylock.release()  
              
def test():  
    t1 = myThread('t1')  
    t2 = myThread('t2')  
    t1.start()  
    t2.start()  
   
if __name__== '__main__':  
    test()

2、条件同步——生产者和消费者问题

        当某些条件下才会出现资源竞争的时候就会涉及条件同步。一个形象一点的例子是，伊利牛奶生产厂家可以生产好多牛奶，并将它们放在多个好又多分店进行销售，小明可以从任一间好又多分店中购买到牛奶。只有当厂家把牛奶放在某一分店里，小明才可以从这间分店中买到牛奶。看一下代码描述：

import threading   
import time  
  
class Producer(threading.Thread):  
  
    def __init__(self, t_name):  
        threading.Thread.__init__(self, name=t_name)  
  
    def run(self):  
        global x  
        con.acquire() 
         
        if x > 0:  
            con.wait() 
             
        else:  
            for i in range(5):  
                x=x+1  
                print "producing..." + str(x)  
            con.notify()  
 
        print x  
        con.release()  
    
class Consumer(threading.Thread):  
  
    def __init__(self, t_name):   
        threading.Thread.__init__(self, name=t_name)  
  
    def run(self):  
        global x  
        con.acquire()  
  
        if x == 0:  
            print 'consumer wait1'  
            con.wait()
              
        else:  
            for i in range(5):  
                x=x-1  
                print "consuming..." + str(x)  
  
            con.notify()  
  
        print x  
        con.release()  
  
   
  
con = threading.Condition()    
x=0
    
print 'start consumer'    
c=Consumer('consumer')
    
print 'start producer'    
p=Producer('producer')  
    
p.start()    
c.start()  
  
p.join()    
c.join()  
  
print x

据说可以用队列的FIFO特性来实现生产者和消费者问题，后续再学习。

资源来自：Http://www.cnblogs.com/tqsummer/arcHive/2011/01/25/1944771.html