python模块之threading: 在python中使用多线程

转载自：http://hi.baidu.com/156544632/blog/item/48b54595fd9fb40e7af480fb.html

python是支持多线程的，并且是native的线程。主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread是比较底层的模块，threading是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用。这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善，不能利用多 CPU，但是下个版本的python中已经考虑改进这点，让我们拭目以待吧。
    threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了，创建了叫Thread的class。一般来说，使用线程有两种模式，一种是创建线程要执行的函数，把这个函数传递进Thread对象里，让它来执行；另一种是直接从Thread继承，创建一个新的class，把线程执行的代码放到这个新的 class里。我们来看看这两种做法吧。

#-*- encoding: gb2312 -*-
import string, threading, time

def thread_main(a):
    global count, mutex
    # 获得线程名
     threadname = threading.currentThread().getName()
    
    for x in xrange(0, int(a)):
        # 取得锁
         mutex.acquire()
         count = count + 1
        # 释放锁
         mutex.release()
        print threadname, x, count
         time.sleep(1)
    
def main(num):
    global count, mutex
     threads = []
    
     count = 1
    # 创建一个锁
     mutex = threading.Lock()
    # 先创建线程对象
    for x in xrange(0, num):
         threads.append(threading.Thread(target=thread_main, args=(10,)))
    # 启动所有线程
    for t in threads:
         t.start()
    # 主线程中等待所有子线程退出
    for t in threads:
         t.join()  
    
    
if __name__ == '__main__':
     num = 4
    # 创建4个线程
     main(4)

上面的就是第一种做法，这种做法是很常见的，下面是另一种，曾经使用过Java的朋友应该很熟悉这种模式：

#-*- encoding: gb2312 -*-
import threading
import time

class Test(threading.Thread):
    def __init__(self, num):
         threading.Thread.__init__(self)
         self._run_num = num
    
    def run(self):
        global count, mutex
         threadname = threading.currentThread().getName()
    
        for x in xrange(0, int(self._run_num)):
             mutex.acquire()
             count = count + 1
             mutex.release()
            print threadname, x, count
             time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    global count, mutex
     threads = []
     num = 4
     count = 1
    # 创建锁
     mutex = threading.Lock()
    # 创建线程对象
    for x in xrange(0, num):
         threads.append(Test(10))
    # 启动线程
    for t in threads:
         t.start()
    # 等待子线程结束
    for t in threads:
         t.join()