Python线程

Python线程

Threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。

threading模块对象

	描述
Thread	表示一个线程的执行的对象
Lock	锁原语对象
RLock	可重入锁对象。使单线程可以再次获得已经获得了的锁(递归锁定)
Event	通用的条件变量。多个线程可以等待某个事件的发生，在事件发生后，所有的线程都会被激活
BoundedSemaphore	每次允许几个线程通过
Timer	等待多久在开始运行

 

 

 

 

 

 

 

import threading
import time
  
def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数
    print("running on number:%s" %num)
    time.sleep(3)
  
if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=sayhi,args=(1,)) #生成一个线程实例
    t2 = threading.Thread(target=sayhi,args=(2,)) #生成另一个线程实例
    t1.start() #启动线程
    t2.start() #启动另一个线程

    print(t1.getName()) #获取线程名
    print(t2.getName())

线程的方法：

• start              线程准备就绪，等待CPU调度
• setName       为线程设置名称
• getName       获取线程名称
• setDaemon   设置为后台线程或前台线程（默认）
                        如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止
                        如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
• join                逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义
• run                线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法

继承式调用

import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num

    def run(self):#定义每个线程要运行的函数
        print("running on number:%s" %self.num)
        time.sleep(3)
  
if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread(1)
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()

 

线程锁（Lock、RLock）

由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以，出现了线程锁 - 同一时刻允许一个线程执行操作。

请求锁定 — 进入锁定池等待 — 获取锁 — 已锁定 — 释放锁 
Lock（指令锁）是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时，不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定，以及两个基本的方法。 
可以认为Lock有一个锁定池，当线程请求锁定时，将线程至于池中，直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。 
构造方法： 
Lock() 
实例方法： 
acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态，尝试获得锁定。 
release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

 

import time
import threading

def addNum():
    global num #在每个线程中都获取这个全局变量
    print('--get num:',num )
    time.sleep(1)
    lock.acquire() #修改数据前加锁
    num  -=1 #对此公共变量进行-1操作
    lock.release() #修改后释放

num = 100  #设定一个共享变量
thread_list = []
lock = threading.Lock() #生成全局锁
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=addNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)

for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
    t.join()

print('final num:', num )

 

RLock（递归锁）

RLock（可重入锁）是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念，处于锁定状态时，RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire()，释放锁时需要调用release()相同次数。 
可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器，每次成功调用 acquire()/release()，计数器将+1/-1，为0时锁处于未锁定状态。 
构造方法： 
RLock()

说白了就是在一个大锁中还要再包含子锁

 

import threading,time
  
def run1():
    print("grab the first part data")
    lock.acquire()
    global num
    num +=1
    lock.release()
    return num
def run2():
    print("grab the second part data")
    lock.acquire()
    global  num2
    num2+=1
    lock.release()
    return num2
def run3():
    lock.acquire()
    res = run1()
    print('--------between run1 and run2-----')
    res2 = run2()
    lock.release()
    print(res,res2)
  
  
if __name__ == '__main__':
  
    num,num2 = 0,0
    lock = threading.RLock()
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=run3)
        t.start()
  
while threading.active_count() != 1:
    print(threading.active_count())
else:
    print('----all threads done---')
    print(num,num2)

信号量（Semaphore）

互斥锁 同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。

 

import threading,time
  
def run(n):
    semaphore.acquire()
    time.sleep(1)
    print("run the thread: %s\n" %n)
    semaphore.release()
  
if __name__ == '__main__':
  
    num= 0
    semaphore  = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行
    for i in range(20):
        t = threading.Thread(target=run,args=(i,))
        t.start()
  
while threading.active_count() != 1:
    pass #print threading.active_count()
else:
    print('----all threads done---')
    print(num)

 

事件（event）

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

Event内部包含了一个标志位，初始的时候为false。 
可以使用set()来将其设置为true； 
或者使用clear()将其从新设置为false； 
可以使用is_set()来检查标志位的状态； 
另一个最重要的函数就是wait(timeout=None)，用来阻塞当前线程，直到event的内部标志位被设置为true或者timeout超时。如果内部标志位为true则wait()函数理解返回。

事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

• clear：将“Flag”设置为False
• set：将“Flag”设置为True

 通过Event来实现两个或多个线程间的交互，下面是一个红绿灯的例子，即起动一个线程做交通指挥灯，生成几个线程做车辆，车辆行驶按红灯停，绿灯行的规则。

 

import threading,time
import random
def light():
    if not event.isSet():
        event.set() #wait就不阻塞 #绿灯状态
    count = 0
    while True:
        if count < 10:
            print('\033[42;1m--green light on---\033[0m')
        elif count <13:
            print('\033[43;1m--yellow light on---\033[0m')
        elif count <20:
            if event.isSet():
                event.clear()
            print('\033[41;1m--red light on---\033[0m')
        else:
            count = 0
            event.set() #打开绿灯
        time.sleep(1)
        count +=1
def car(n):
    while 1:
        time.sleep(random.randrange(10))
        if  event.isSet(): #绿灯
            print("car [%s] is running.." % n)
        else:
            print("car [%s] is waiting for the red light.." %n)
if __name__ == '__main__':
    event = threading.Event()
    Light = threading.Thread(target=light)
    Light.start()
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=car,args=(i,))
        t.start()

 

条件（Condition）

　　可以把Condition理解为一把高级的琐，它提供了比Lock, RLock更高级的功能，允许我们能够控制复杂的线程同步问题。threadiong.Condition在内部维护一个琐对象（默认是RLock），可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。Condition也提供了acquire, release方法，其含义与琐的acquire, release方法一致，其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已。Condition还提供了如下方法(特别要注意：这些方法只有在占用琐(acquire)之后才能调用，否则将会报RuntimeError异常。)：

Condition.wait([timeout]): 
wait方法释放内部所占用的琐，同时线程被挂起，直至接收到通知被唤醒或超时（如果提供了timeout参数的话）。当线程被唤醒并重新占有琐的时候，程序才会继续执行下去。

Condition.notify(): 
唤醒一个挂起的线程（如果存在挂起的线程）。注意：notify()方法不会释放所占用的琐。

Condition.notify_all() 
Condition.notifyAll() 
唤醒所有挂起的线程（如果存在挂起的线程）。注意：这些方法不会释放所占用的琐。

使得线程等待，只有满足某条件时，才释放n个线程

 

import threading
  
def run(n):
    con.acquire()
    con.wait()
    print("run the thread: %s" %n)
    con.release()
  
if __name__ == '__main__':
  
    con = threading.Condition()
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
        t.start()
  
    while True:
        inp = input('>>>')
        if inp == 'q':
            break
        con.acquire()
        con.notify(int(inp))
        con.release()
        def condition_func():
            ret = False
            inp = input('>>>')
            if inp == '1':
                ret = True
                return ret
        def run(n):
            con.acquire()
            con.wait_for(condition_func)
            print("run the thread: %s" %n)
            con.release()
if __name__ == '__main__':
    con = threading.Condition()
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
        t.start()

 

Timer

定时器，指定n秒后执行某操作

def hello():
    print("hello, world")
  
t = Timer(30.0, hello)
t.start()  # after 30 seconds, "hello, world" will be printed