python如何使用多线程_python实现多线程教程

python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现，其中thread模块在Py3中已经改名为_thread，不再推荐使用。而threading模块是在thread之上进行了封装，也是推荐使用的多线程模块，本文主要基于threading模块进行介绍。在某些版本中thread模块可能不存在，要使用dump_threading来代替threading模块。

线程创建

threading模块中每个线程都是一个Thread对象，创建一个线程有两种方式，一种是将函数传递到Thread对象中执行，另一种是从Thread继承，然后重写run方法（是不是跟Java很像）。

下面使用这两种方法分别创建一个线程并同时执行

def threadFunction():

for i in range(10):

print 'ThreadFuction - %d'%i

time.sleep(random.randrange(0,2))

class ThreadClass(threading.Thread):

def __init__(self):

threading.Thread.__init__(self);

def run(self):

for i in range(10):

print 'ThreadClass - %d'%i

time.sleep(random.randrange(0,2))

if __name__ == '__main__':

tFunc = threading.Thread(target = threadFunction);

tCls = ThreadClass()

tFunc.start()

tCls.start()

defthreadFunction():

foriinrange(10):

print'ThreadFuction - %d'%i

time.sleep(random.randrange(0,2))

classThreadClass(threading.Thread):

def__init__(self):

threading.Thread.__init__(self);

defrun(self):

foriinrange(10):

print'ThreadClass - %d'%i

time.sleep(random.randrange(0,2))

if__name__=='__main__':

tFunc=threading.Thread(target=threadFunction);

tCls=ThreadClass()

tFunc.start()

tCls.start()

执行结果如下，可以看到两个线程在交替打印。至于空行和一行多个输出，是因为Py的print并不是线程安全的，在当前线程的print打印了部分内容后，准备打印换行之前，被别的线程中的print抢先，在换行之前打印了其它的内容。

ThreadFuction - 0

ThreadFuction - 1

ThreadFuction - 2

ThreadClass - 0

ThreadFuction - 3

ThreadClass - 1

ThreadFuction - 4

ThreadClass - 2

ThreadClass - 3

ThreadClass - 4ThreadFuction - 5

ThreadClass - 5

ThreadClass - 6

ThreadClass - 7

ThreadClass - 8

ThreadFuction - 6ThreadClass - 9

ThreadFuction - 7

ThreadFuction - 8

ThreadFuction - 9

ThreadFuction-0

ThreadFuction-1

ThreadFuction-2

ThreadClass-0

ThreadFuction-3

ThreadClass-1

ThreadFuction-4

ThreadClass-2

ThreadClass-3

ThreadClass-4ThreadFuction-5

ThreadClass-5

ThreadClass-6

ThreadClass-7

ThreadClass-8

ThreadFuction-6ThreadClass-9

ThreadFuction-7

ThreadFuction-8

ThreadFuction-9

Thread类的构造函数定义如下

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

group：留作ThreadGroup扩展使用，一般没什么用

target：新线程的任务函数名

name：线程名，一般也没什么用

args： tuple参数

kwargs：dictionary参数

Thread类的成员变量和函数如下

start() 启动一个线程

run() 线程执行体，也是一般要重写的内容

join([timeout]) 等待线程结束

name 线程名

ident 线程ID

daemon 是否守护线程

isAlive()、is_alive() 线程是否存活

getName()、setName() Name的get&set方法

isDaemon()、setDaemon() daemon的get&set方法

这里的守护线程与Linux中的守护进程并不是一个概念。这里是指当所有守护线程退出后主程序才会退出，否则即使线程任务没有结束，只要不是守护线程，都会跟着主程序一起退出。而Linux中的守护进程定义正好相反，守护进程已经脱离父进程，不会随着父进程的结束而退出。

线程同步

线程同步是多线程中的一个核心问题，threading模块对线程同步有着良好的支持、包括线程特定数据、信号量、互斥锁、条件变量等。

线程特定数据

简而言之，线程特定数据就是线程独自持有的全局变量，相互之间的修改不会造成影响。

threading模块中使用local()方法生成一个线程独立对象，举例如下，其中sleep(1)是为了保证让子线程先运行完再运行接下来的语句。

data = threading.local()

def threadFunction():

global data

data.x = 3

print threading.currentThread(), data.x

if __name__ == '__main__':

data.x = 1

tFunc = threading.Thread(target = threadFunction).start();

time.sleep(1)

print threading.current_thread(), data.x

data=threading.local()

defthreadFunction():

globaldata

data.x=3

printthreading.currentThread(),data.x

if__name__=='__main__':

data.x=1

tFunc=threading.Thread(target=threadFunction).start();

time.sleep(1)

printthreading.current_thread(),data.x

输出如下，可以看到，Thread-1中对data.x的修改并没有影响到主线程中data.x的值。

<_MainThread(MainThread, started 35888)> 1

<_MainThread(MainThread,started35888)>1

互斥锁

threading中定义了两种锁：threading.Lock和threading.RLock。两者的不同在于后者是可重入锁，也就是说在一个线程内重复LOCK同一个锁不会发生死锁，这与POSIX中的PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE也就是可递归锁的概念是相同的。

关于互斥锁的API很简单，只有三个函数————分配锁，上锁，解锁。

threading.Lock() 分配一个互斥锁

acquire([blocking=1]) 上锁(阻塞或者非阻塞，非阻塞时相当于try_lock，通过返回False表示已经被其它线程锁住。)

release() 解锁

下面通过一个例子来说明互斥锁的使用。在之前的例子中，多线程print会造成混乱的输出，这里使用一个互斥锁，来保证每行一定只有一个输出。

def threadFunction(arg):

while True:

lock.acquire()

print 'ThreadFuction - %d'%arg

lock.release()

if __name__ == '__main__':

lock = threading.Lock()

threading.Thread(target = threadFunction, args=(1,)).start();

threading.Thread(target = threadFunction, args=(2,)).start();

defthreadFunction(arg):

whileTrue:

lock.acquire()

print'ThreadFuction - %d'%arg

lock.release()

if__name__=='__main__':

lock=threading.Lock()

threading.Thread(target=threadFunction,args=(1,)).start();

threading.Thread(target=threadFunction,args=(2,)).start();

条件变量

条件变量总是与互斥锁一起使用的，threading中的条件变量默认绑定了一个RLock，也可以在初始化条件变量的时候传进去一个自己定义的锁。

可用的函数如下

threading.Condition([lock]) 分配一个条件变量

acquire(*args) 条件变量上锁

release() 条件变量解锁

wait([timeout]) 等待唤醒，timeout表示超时

notify(n=1) 唤醒最大n个等待的线程

notifyAll()、notify_all() 唤醒所有等待的线程

下面这个例子使用条件变量来控制两个线程交替运行

num = 0

def threadFunction(arg):

global num

while num < 10:

cond.acquire()

while num % 2 != arg:

cond.wait()

print 'Thread %d - %d' %(arg, num)

num += 1

cond.notify()

cond.release()

if __name__ == '__main__':

cond = threading.Condition()

threading.Thread(target = threadFunction, args=(0,)).start();

threading.Thread(target = threadFunction, args=(1,)).start();

num=0

defthreadFunction(arg):

globalnum

whilenum<10:

cond.acquire()

whilenum%2!=arg:

cond.wait()

print'Thread %d - %d'%(arg,num)

num+=1

cond.notify()

cond.release()

if__name__=='__main__':

cond=threading.Condition()

threading.Thread(target=threadFunction,args=(0,)).start();

threading.Thread(target=threadFunction,args=(1,)).start();

输出如下

Thread 0 - 0

Thread 1 - 1

Thread 0 - 2

Thread 1 - 3

Thread 0 - 4

Thread 1 - 5

Thread 0 - 6

Thread 1 - 7

Thread 0 - 8

Thread 1 - 9

Thread 0 - 10

Thread0-0

Thread1-1

Thread0-2

Thread1-3

Thread0-4

Thread1-5

Thread0-6

Thread1-7

Thread0-8

Thread1-9

Thread0-10

其实上面这个程序是有问题的，我们想打印的是0~9，但实际上10也被打印了出来，原因很简单，因为两个线程交替打印，使得num在一个线程中可能加2，从而导致10被打印出来，所以必须在打印前再次check。

原文：http://c4fun.cn/blog/2014/05/06/python-threading/

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