pythonj基础之多线程

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

# -*- coding: UTF-8 -*-

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

# -*- coding: UTF-8 -*-

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

# -*- coding: UTF-8 -*-

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

# -*- coding: UTF-8 -*-

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

巴特西

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