Python多线程
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：
使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
程序的运行速度可能加快
在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
线程可以被抢占(中断)。
在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置(也称为睡眠) -- 这就是线程的退让。
开始学习Python线程
Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。
函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:
thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )
参数说明:
function - 线程函数。
args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
kwargs - 可选参数。
实例：
#!/usr/bin/python
import thread
import time
# 为线程定义一个函数
def print_time( threadName, delay):
count = 0
while count < 5:
time.sleep(delay)
count += 1
print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )
# 创建两个线程
try:
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
print "Error: unable to start thread"
while 1:
pass
执行以上程序输出结果如下：
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:17 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:19 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:21 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:23 2009
Thread-1: Thu Jan 22 15:42:25 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:27 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:31 2009
Thread-2: Thu Jan 22 15:42:35 2009
线程的结束一般依靠线程函数的自然结束;也可以在线程函数中调用thread.exit()，他抛出SystemExit exception，达到退出线程的目的。
线程模块
Python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。
thread 模块提供的其他方法：
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。
除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:
run(): 用以表示线程活动的方法。
start():启动线程活动。
join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
isAlive(): 返回线程是否活动的。
getName(): 返回线程名。
setName(): 设置线程名。
使用Threading模块创建线程
使用Threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法：
#!/usr/bin/python
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数
print "Starting " + self.name
print_time(self.name, self.counter, 5)
print "Exiting " + self.name
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
if exitFlag:
thread.exit()
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()
print "Exiting Main Thread"
以上程序执行结果如下;
Starting Thread-1
Starting Thread-2
Exiting Main Thread
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:03 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:04 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:05 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:06 2013
Thread-1: Thu Mar 21 09:10:07 2013
Exiting Thread-1
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:08 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:10 2013
Thread-2: Thu Mar 21 09:10:12 2013
Exiting Thread-2
线程同步
如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。
使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下：
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。
实例：
#!/usr/bin/python
import threading
import time
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print "Starting " + self.name
# 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False
threadLock.acquire()
print_time(self.name, self.counter, 3)
# 释放锁
threadLock.release()
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
threadLock = threading.Lock()
threads = []
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
# 等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
print "Exiting Main Thread"
线程优先级队列( Queue)
Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO(先入先出)队列Queue，LIFO(后入先出)队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。
Queue模块中的常用方法:
Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应
Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
实例:
#!/usr/bin/python
import Queue
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, q):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.q = q
def run(self):
print "Starting " + self.name
process_data(self.name, self.q)
print "Exiting " + self.name
def process_data(threadName, q):
while not exitFlag:
queueLock.acquire()
if not workQueue.empty():
data = q.get()
queueLock.release()
print "%s processing %s" % (threadName, data)
else:
queueLock.release()
time.sleep(1)
threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = Queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1
# 创建新线程
for tName in threadList:
thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
thread.start()
threads.append(thread)
threadID += 1
# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
workQueue.put(word)
queueLock.release()
# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
pass
# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1
# 等待所有线程完成
for t in threads:
t.join()
print "Exiting Main Thread"
以上程序执行结果：
Starting Thread-1
Starting Thread-2
Starting Thread-3
Thread-1 processing One
Thread-2 processing Two
Thread-3 processing Three
Thread-1 processing Four
Thread-2 processing Five
Exiting Thread-3
Exiting Thread-1
Exiting Thread-2
Exiting Main Thread
(编辑：雷林鹏 来源：网络)