python中threading的用法

摘自：http://blog.chinaunix.net/uid-27571599-id-3484048.html

以及：http://blog.chinaunix.net/uid-11131943-id-2906286.html

threading提供了一个比thread模块更高层的API来提供线程的并发性。这些线程并发运行并共享内存。 

        下面来看threading模块的具体用法： 

 

     一、Thread的使用 目标函数可以实例化一个Thread对象，每个Thread对象代表着一个线程，可以通过start()方法，开始运行。

     这里对使用多线程并发，和不适用多线程并发做了一个比较：

首先是不使用多线程的操作：

代码如下：

 

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

#!/usr/bin/python #compare for multi threads import time   def worker():     print "worker"     time.sleep(1)     return   if __name__ == "__main__":     for i in xrange(5):         worker()

 

执行结果如下：

   

下面是使用多线程并发的操作：

代码如下：

 

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

#!/usr/bin/python import threading import time   def worker():     print "worker"     time.sleep(1)     return   for i in xrange(5):     t = threading.Thread(target=worker)     t.start()

 

可以明显看出使用了多线程并发的操作，花费时间要短的很多。

 

二、threading.activeCount()的使用，此方法返回当前进程中线程的个数。返回的个数中包含主线程。

代码如下：

 

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

#!/usr/bin/python #current's number of threads import threading import time   def worker():     print "test"     time.sleep(1)   for i in xrange(5):     t = threading.Thread(target=worker)     t.start()   print "current has %d threads" % (threading.activeCount() - 1)

 

 

三、threading.enumerate()的使用。此方法返回当前运行中的Thread对象列表。

代码如下：

 

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

#!/usr/bin/python #test the variable threading.enumerate() import threading import time   def worker():     print "test"     time.sleep(2)   threads = [] for i in xrange(5):     t = threading.Thread(target=worker)     threads.append(t)     t.start()   for item in threading.enumerate():     print item   print   for item in threads:     print item

 

 

四、threading.setDaemon()的使用。设置后台进程。

代码如下：

 

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

#!/usr/bin/python #create a daemon import threading import time   def worker():     time.sleep(3)     print "worker"   t=threading.Thread(target=worker) t.setDaemon(True) t.start() print "haha"

 

可以看出worker（）方法中的打印操作并没有显示出来，说明已经成为后台进程。

 

python线程 threading.Thread 条件变量 同步线程 

在用python的threading.Thread编写多线程程序时，最简单的就是是用锁，为使线程之间保持同步，可以使用threading.Condition() 条件变量

思路：

1.分析哪一块空间需要多线程读写，抽象出一个共享空间类，对共享空间设置读方法(get)和写方法(set)

2.为使读线程和写线程同步，可以用threading.Condition()产生一个条件，同一个条件有wait()和notify()
notifyAll()方法，wait使线程自己进入block(阻塞)状态，一个线程的notify可以使同一个条件变量中block
的线程得到运行的机会。notifyAll通知所有被阻塞的线程进入runnable状态。

3.所有对共享空间操作的方法(read or write)都封闭在acquire()和release()中间

========以下实例简单明了==================

 

#coding=utf-8
#file name is maker.py

import threading
import random,time

class Maker(threading.Thread):
    
    def __init__(self,threadName,shareObject):
        threading.Thread.__init__(self,name=threadName)
        self.shareObject=shareObject
        
    def run(self):
        for x in range(1,5):
            time.sleep(random.randrange(1,4))
            self.shareObject.set(x)
            print "%s threading write %d" %(threading.currentThread().getName(),x)



 

=============================================================================

 

#coding=utf-8
#file name is user.py

import threading
import time,random

class User(threading.Thread):
    
    def __init__(self,threadName,shareObject):
        threading.Thread.__init__(self,name=threadName)
        self.shareObject=shareObject
        self.sum=0
        
    def run(self):
        for x in range(1,5):
            time.sleep(random.randrange(1,4))
            tempNum=self.shareObject.get()
            print "%s threading read %d" %(threading.currentThread().getName(),tempNum)
            self.sum=self.sum+tempNum
            
    def display(self):
        print "sum is %d" %(self.sum)

 

=============================================================================

 

#coding=utf-8
#file name is shareInt.py

import threading
import time,random

class ShareInt():
    
    def __init__(self):
        self.threadCondition=threading.Condition()
        self.shareObject=[]
        
        
    #所有对共享空间操作的方法(read or write)都封闭在acquire()和release()中间
    def set(self,num):
        self.threadCondition.acquire() # 在调用一个读或者写共享空间的方法时，需要先拿到一个基本锁
                                                          # 基本锁的获得采用竞争机制，无法判断哪个线程会先运行
                                                  # 不拿基本锁会出现运行时错误:cannot notify on un-aquired lock
        
        if len(self.shareObject)!=0:
            print "%s threading try write! But shareObject is full" %(threading.currentThread().getName())
            self.threadCondition.wait() # 在条件满足的情况下，会block掉调用这个方法的线程
                               # 这里使用while语句更好，因为block在这个位置后，
                               # 当再次运行此线程的时候，会从头再一次检查条件。
        
        self.shareObject.append(num)
        
        self.threadCondition.notify() # 一定要先调用notify()方法，在release()释放基本锁
        self.threadCondition.release() # 可以理解为"通知"被wait的线程进入runnable状态，然后在它获得锁后开始运行
                                                          # 最后一定要release()释放锁，否则会导致死锁
                                         
    def get(self):
        self.threadCondition.acquire()
        
        if len(self.shareObject)==0:
            print "%s threading try read! But shareObject is empty" %(threading.currentThread().getName())
            self.threadCondition.wait()
            
        tempNum=self.shareObject[0]
        self.shareObject.remove(tempNum)
        self.threadCondition.notify()
        self.threadCondition.release()
        return tempNum



 

==============================测试代码===============================

 

#coding=utf-8
#file name is Test.py

from user import User
from maker import Maker
from shareInt import ShareInt

shareObject=ShareInt()
user1=User("user1",shareObject)
maker1=Maker("maker1",shareObject)

user1.start()
maker1.start()

user1.join()
maker1.join()

user1.display()

print "main threading over!"