Python多线程学习

一、Python中的线程使用：

    Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

1、  函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。如下例：

import time  
import thread  
def timer(no, interval):  
    cnt = 0  
    while cnt<10:  
        print 'Thread:(%d) Time:%s
'%(no, time.ctime())  
        time.sleep(interval)  
        cnt+=1  
    thread.exit_thread()  
     
   
def test(): #Use thread.start_new_thread() to create 2 new threads  
    thread.start_new_thread(timer, (1,1))  
    thread.start_new_thread(timer, (2,2))  
   
if __name__=='__main__':  
    test()  

   上面的例子定义了一个线程函数timer,它打印出10条时间记录后退出，每次打印的间隔由interval参数决定。thread.start_new_thread(function, args[, kwargs])的第一个参数是线程函数（本例中的timer方法），第二个参数是传递给线程函数的参数，它必须是tuple类型，kwargs是可选参数。

    线程的结束可以等待线程自然结束，也可以在线程函数中调用thread.exit()或thread.exit_thread()方法。

2、  创建threading.Thread的子类来包装一个线程对象，如下例：

import threading  
import time  
class timer(threading.Thread): #The timer class is derived from the class threading.Thread  
    def __init__(self, num, interval):  
        threading.Thread.__init__(self)  
        self.thread_num = num  
        self.interval = interval  
        self.thread_stop = False  
   
    def run(self): #Overwrite run() method, put what you want the thread do here  
        while not self.thread_stop:  
            print 'Thread Object(%d), Time:%s
' %(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()  

   就我个人而言，比较喜欢第二种方式，即创建自己的线程类，必要时重写threading.Thread类的方法，线程的控制可以由自己定制。

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，jion([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。

    此外threading模块本身也提供了很多方法和其他的类，可以帮助我们更好的使用和管理线程。可以参看http://www.python.org/doc/2.5.2/lib/module-threading.html。

 

 

假设两个线程对象t1和t2都要对num=0进行增1运算，t1和t2都各对num修改10次，num的最终的结果应该为20。但是由于是多线程访问，有可能出现下面情况：在num=0时，t1取得num=0。系统此时把t1调度为”sleeping”状态，把t2转换为”running”状态，t2页获得num=0。然后t2对得到的值进行加1并赋给num，使得num=1。然后系统又把t2调度为”sleeping”，把t1转为”running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给num。这样，明明t1和t2都完成了1次加1工作，但结果仍然是num=1。

    上面的case描述了多线程情况下最常见的问题之一：数据共享。当多个线程都要去修改某一个共享数据的时候，我们需要对数据访问进行同步。

1、  简单的同步

最简单的同步机制就是“锁”。锁对象由threading.RLock类创建。线程可以使用锁的acquire()方法获得锁，这样锁就进入“locked”状态。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，直到那个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。“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”）。

Python中的thread模块和Lock对象是Python提供的低级线程控制工具，使用起来非常简单。如下例所示：

import thread  
import time  
mylock = thread.allocate_lock()  #Allocate a lock  
num=0  #Shared resource  
  
def add_num(name):  
    global num  
    while True:  
        mylock.acquire() #Get the lock   
        # Do something to the shared resource  
        print 'Thread %s locked! num=%s'%(name,str(num))  
        if num >= 5:  
            print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num))  
            mylock.release()  
            thread.exit_thread()  
        num+=1  
        print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num))  
        mylock.release()  #Release the lock.  
  
def test():  
    thread.start_new_thread(add_num, ('A',))  
    thread.start_new_thread(add_num, ('B',))  
  
if __name__== '__main__':  
    test()  

Python 在thread的基础上还提供了一个高级的线程控制库，就是之前提到过的threading。Python的threading module是在建立在thread module基础之上的一个module，在threading module中，暴露了许多thread module中的属性。在thread module中，python提供了用户级的线程同步工具“Lock”对象。而在threading module中，python又提供了Lock对象的变种: RLock对象。RLock对象内部维护着一个Lock对象，它是一种可重入的对象。对于Lock对象而言，如果一个线程连续两次进行acquire操作，那么由于第一次acquire之后没有release，第二次acquire将挂起线程。这会导致Lock对象永远不会release，使得线程死锁。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。

下面来看看如何使用threading的RLock对象实现同步。

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):  
        global num  
        while True:  
            mylock.acquire()  
            print '
Thread(%s) locked, Number: %d'%(self.t_name, num)  
            if num>=4:  
                mylock.release()  
                print '
Thread(%s) released, Number: %d'%(self.t_name, num)  
                break  
            num+=1  
            print '
Thread(%s) released, Number: %d'%(self.t_name, num)  
            mylock.release()  
              
def test():  
    thread1 = myThread('A')  
    thread2 = myThread('B')  
    thread1.start()  
    thread2.start()  
   
if __name__== '__main__':  
    test()  

我们把修改共享数据的代码成为“临界区”。必须将所有“临界区”都封闭在同一个锁对象的acquire和release之间。

2、  条件同步

锁只能提供最基本的同步。假如只在发生某些事件时才访问一个“临界区”，这时需要使用条件变量Condition。

Condition对象是对Lock对象的包装，在创建Condition对象时，其构造函数需要一个Lock对象作为参数，如果没有这个Lock对象参数，Condition将在内部自行创建一个Rlock对象。在Condition对象上，当然也可以调用acquire和release操作，因为内部的Lock对象本身就支持这些操作。但是Condition的价值在于其提供的wait和notify的语义。

条件变量是如何工作的呢？首先一个线程成功获得一个条件变量后，调用此条件变量的wait()方法会导致这个线程释放这个锁，并进入“blocked”状态，直到另一个线程调用同一个条件变量的notify()方法来唤醒那个进入“blocked”状态的线程。如果调用这个条件变量的notifyAll()方法的话就会唤醒所有的在等待的线程。

如果程序或者线程永远处于“blocked”状态的话，就会发生死锁。所以如果使用了锁、条件变量等同步机制的话，一定要注意仔细检查，防止死锁情况的发生。对于可能产生异常的临界区要使用异常处理机制中的finally子句来保证释放锁。等待一个条件变量的线程必须用notify()方法显式的唤醒，否则就永远沉默。保证每一个wait()方法调用都有一个相对应的notify()调用，当然也可以调用notifyAll()方法以防万一。

 

 

生产者与消费者问题是典型的同步问题。这里简单介绍两种不同的实现方法。

1，  条件变量

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  

    上面的例子中，在初始状态下，Consumer处于wait状态，Producer连续生产（对x执行增1操作）5次后，notify正在等待的Consumer。Consumer被唤醒开始消费（对x执行减1操作） 

2，  同步队列

Python中的Queue对象也提供了对线程同步的支持。使用Queue对象可以实现多个生产者和多个消费者形成的FIFO的队列。

生产者将数据依次存入队列，消费者依次从队列中取出数据。

# producer_consumer_queue  
  
from Queue import Queue  
  
import random  
  
import threading  
  
import time  
  
   
  
#Producer thread  
  
class Producer(threading.Thread):  
  
    def __init__(self, t_name, queue):  
  
        threading.Thread.__init__(self, name=t_name)  
  
        self.data=queue  
  
    def run(self):  
  
        for i in range(5):  
  
            print "%s: %s is producing %d to the queue!
" %(time.ctime(), self.getName(), i)  
  
            self.data.put(i)  
  
            time.sleep(random.randrange(10)/5)  
  
        print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())  
  
   
  
#Consumer thread  
  
class Consumer(threading.Thread):  
  
    def __init__(self, t_name, queue):  
  
        threading.Thread.__init__(self, name=t_name)  
  
        self.data=queue  
  
    def run(self):  
  
        for i in range(5):  
  
            val = self.data.get()  
  
            print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!
" %(time.ctime(), self.getName(), val)  
  
            time.sleep(random.randrange(10))  
  
        print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName())  
  
   
  
#Main thread  
  
def main():  
  
    queue = Queue()  
  
    producer = Producer('Pro.', queue)  
  
    consumer = Consumer('Con.', queue)  
  
    producer.start()  
  
    consumer.start()  
  
    producer.join()  
  
    consumer.join()  
  
    print 'All threads terminate!'  
  
   
  
if __name__ == '__main__':  
  
    main()  

在上面的例子中，Producer在随机的时间内生产一个“产品”，放入队列中。Consumer发现队列中有了“产品”，就去消费它。本例中，由于Producer生产的速度快于Consumer消费的速度，所以往往Producer生产好几个“产品”后，Consumer才消费一个产品。

Queue模块实现了一个支持多producer和多consumer的FIFO队列。当共享信息需要安全的在多线程之间交换时，Queue非常有用。Queue的默认长度是无限的，但是可以设置其构造函数的maxsize参数来设定其长度。Queue的put方法在队尾插入，该方法的原型是：

put( item[, block[, timeout]])

如果可选参数block为true并且timeout为None（缺省值），线程被block，直到队列空出一个数据单元。如果timeout大于0，在timeout的时间内，仍然没有可用的数据单元，Full exception被抛出。反之，如果block参数为false（忽略timeout参数），item被立即加入到空闲数据单元中，如果没有空闲数据单元，Full exception被抛出。

Queue的get方法是从队首取数据，其参数和put方法一样。如果block参数为true且timeout为None（缺省值），线程被block，直到队列中有数据。如果timeout大于0，在timeout时间内，仍然没有可取数据，Empty exception被抛出。反之，如果block参数为false（忽略timeout参数），队列中的数据被立即取出。如果此时没有可取数据，Empty exception也会被抛出。