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

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。

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。

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。

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。

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

输出如下

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/