本文介绍了Python对于线程的支持,包括“学会”多线程编程需要掌握的基础以及Python两个线程标准库的完整介绍及使用示例。
注意:本文基于Python2.4完成,;如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基,whatever。
尊重作者的劳动,转载请注明作者及原文地址 >.<
1. 线程基础
1.1. 线程状态
线程有5种状态,状态转换的过程如下图所示:
![thread_stat_simple thread_stat_simple](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/huxi/WindowsLiveWriter/Python_11F5/thread_stat_simple_3.png)
1.2. 线程同步(锁)
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。
线程与锁的交互如下图所示:
![thread_lock thread_lock](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/huxi/WindowsLiveWriter/Python_11F5/thread_lock_3.png)
1.3. 线程通信(条件变量)
然而还有另外一种尴尬的情况:列表并不是一开始就有的;而是通过线程"create"创建的。如果"set"或者"print" 在"create"还没有运行的时候就访问列表,将会出现一个异常。使用锁可以解决这个问题,但是"set"和"print"将需要一个无限循环——他们不知道"create"什么时候会运行,让"create"在运行后通知"set"和"print"显然是一个更好的解决方案。于是,引入了条件变量。
条件变量允许线程比如"set"和"print"在条件不满足的时候(列表为None时)等待,等到条件满足的时候(列表已经创建)发出一个通知,告诉"set" 和"print"条件已经有了,你们该起床干活了;然后"set"和"print"才继续运行。
线程与条件变量的交互如下图所示:
![thread_condition_notify thread_condition_notify](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/huxi/WindowsLiveWriter/Python_11F5/thread_condition_notify_3.png)
1.4. 线程运行和阻塞的状态转换
最后看看线程运行和阻塞状态的转换。
![thread_stat thread_stat](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/huxi/WindowsLiveWriter/Python_11F5/thread_stat_3.png)
阻塞有三种情况:
同步阻塞是指处于竞争锁定的状态,线程请求锁定时将进入这个状态,一旦成功获得锁定又恢复到运行状态;
等待阻塞是指等待其他线程通知的状态,线程获得条件锁定后,调用“等待”将进入这个状态,一旦其他线程发出通知,线程将进入同步阻塞状态,再次竞争条件锁定;
而其他阻塞是指调用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO时的阻塞,这个状态下线程不会释放已获得的锁定。
tips: 如果能理解这些内容,接下来的主题将是非常轻松的;并且,这些内容在大部分流行的编程语言里都是一样的。(意思就是非看懂不可 >_< 嫌作者水平低找别人的教程也要看懂)
2. thread
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。
18 |
thread.start_new(func, ()) |
22 |
lock = thread.allocate() |
thread 模块提供的其他方法:
thread.interrupt_main(): 在其他线程中终止主线程。
thread.get_ident(): 获得一个代表当前线程的魔法数字,常用于从一个字典中获得线程相关的数据。这个数字本身没有任何含义,并且当线程结束后会被新线程复用。
thread还提供了一个ThreadLocal类用于管理线程相关的数据,名为 thread._local,threading中引用了这个类。
由于thread提供的线程功能不多,无法在主线程结束后继续运行,不提供条件变量等等原因,一般不使用thread模块,这里就不多介绍了。
3. threading
threading基于Java的线程模型设计。锁(Lock)和条件变量(Condition)在Java中是对象的基本行为(每一个对象都自带了锁和条件变量),而在Python中则是独立的对象。Python Thread提供了Java Thread的行为的子集;没有优先级、线程组,线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。Java Thread中的部分被Python实现了的静态方法在threading中以模块方法的形式提供。
threading 模块提供的常用方法:
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。
threading模块提供的类:
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.
3.1. Thread
Thread是线程类,与Java类似,有两种使用方法,直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run():
06 |
print 'func() passed to Thread' |
08 |
t = threading.Thread(target = func) |
12 |
class MyThread(threading.Thread): |
14 |
print 'MyThread extended from Thread' |
构造方法:
Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group: 线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None;
target: 要执行的方法;
name: 线程名;
args/kwargs: 要传入方法的参数。
实例方法:
isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。
get/setName(name): 获取/设置线程名。
is/setDaemon(bool): 获取/设置是否守护线程。初始值从创建该线程的线程继承。当没有非守护线程仍在运行时,程序将终止。
start(): 启动线程。
join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)。
一个使用join()的例子:
06 |
print 'in threadContext.' |
13 |
print 'out threadContext.' |
16 |
print 'in threadJoin.' |
18 |
print 'out threadJoin.' |
20 |
tJoin = threading.Thread(target = join) |
21 |
tContext = threading.Thread(target = context, args = (tJoin,)) |
运行结果:
in threadContext.
in threadJoin.
out threadJoin.
out threadContext.
3.2. Lock
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。
06 |
lock = threading.Lock() |
10 |
print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName() |
16 |
print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() |
19 |
print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() |
24 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
25 |
t2 = threading.Thread(target = func) |
26 |
t3 = threading.Thread(target = func) |
3.3. RLock
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()
实例方法:
acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。
05 |
rlock = threading.RLock() |
09 |
print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName() |
11 |
print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() |
15 |
print '%s acquire lock again...' % threading.currentThread().getName() |
17 |
print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() |
21 |
print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() |
26 |
print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() |
29 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
30 |
t2 = threading.Thread(target = func) |
31 |
t3 = threading.Thread(target = func) |
3.4. Condition
Condition(条件变量)通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时,可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法,否则它将自己生成一个RLock实例。
可以认为,除了Lock带有的锁定池外,Condition还包含一个等待池,池中的线程处于状态图中的等待阻塞状态,直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知;得到通知后线程进入锁定池等待锁定。
构造方法:
Condition([lock/rlock])
实例方法:
acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。
wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知,并释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。
notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知,收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定(进入锁定池);其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。
notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程,这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。
例子是很常见的生产者/消费者模式:
08 |
con = threading.Condition() |
33 |
if product is not None : |
44 |
t1 = threading.Thread(target = produce) |
45 |
t2 = threading.Thread(target = consume) |
3.5. Semaphore/BoundedSemaphore
Semaphore(信号量)是计算机科学史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一个内置的计数器,每当调用acquire()时-1,调用release() 时+1。计数器不能小于0;当计数器为0时,acquire()将阻塞线程至同步锁定状态,直到其他线程调用release()。
基于这个特点,Semaphore经常用来同步一些有“访客上限”的对象,比如连接池。
BoundedSemaphore 与Semaphore的唯一区别在于前者将在调用release()时检查计数器的值是否超过了计数器的初始值,如果超过了将抛出一个异常。
构造方法:
Semaphore(value=1): value是计数器的初始值。
实例方法:
acquire([timeout]): 请求Semaphore。如果计数器为0,将阻塞线程至同步阻塞状态;否则将计数器-1并立即返回。
release(): 释放Semaphore,将计数器+1,如果使用BoundedSemaphore,还将进行释放次数检查。release()方法不检查线程是否已获得 Semaphore。
06 |
semaphore = threading.Semaphore( 2 ) |
11 |
print '%s acquire semaphore...' % threading.currentThread().getName() |
12 |
if semaphore.acquire(): |
14 |
print '%s get semaphore' % threading.currentThread().getName() |
18 |
print '%s release semaphore' % threading.currentThread().getName() |
21 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
22 |
t2 = threading.Thread(target = func) |
23 |
t3 = threading.Thread(target = func) |
24 |
t4 = threading.Thread(target = func) |
34 |
print 'MainThread release semaphore without acquire' |
3.6. Event
Event(事件)是最简单的线程通信机制之一:一个线程通知事件,其他线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志,当调用set()时设为True,调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。
Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁,无法使线程进入同步阻塞状态。
构造方法:
Event()
实例方法:
isSet(): 当内置标志为True时返回True。
set(): 将标志设为True,并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。
clear(): 将标志设为False。
wait([timeout]): 如果标志为True将立即返回,否则阻塞线程至等待阻塞状态,等待其他线程调用set()。
05 |
event = threading.Event() |
09 |
print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName() |
13 |
print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName() |
15 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
16 |
t2 = threading.Thread(target = func) |
23 |
print 'MainThread set event.' |
3.7. Timer
Timer(定时器)是Thread的派生类,用于在指定时间后调用一个方法。
构造方法:
Timer(interval, function, args=[], kwargs={})
interval: 指定的时间
function: 要执行的方法
args/kwargs: 方法的参数
实例方法:
Timer从Thread派生,没有增加实例方法。
7 |
timer = threading.Timer( 5 , func) |
3.8. local
local是一个小写字母开头的类,用于管理 thread-local(线程局部的)数据。对于同一个local,线程无法访问其他线程设置的属性;线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。
可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典,local封装了从自身使用线程作为 key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。
04 |
local = threading.local() |
08 |
local.tname = 'notmain' |
11 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
熟练掌握Thread、Lock、Condition就可以应对绝大多数需要使用线程的场合,某些情况下local也是非常有用的东西。本文的最后使用这几个类展示线程基础中提到的场景:
05 |
condition = threading.Condition() |
08 |
if condition.acquire(): |
11 |
for i in range ( len (alist))[:: - 1 ]: |
16 |
if condition.acquire(): |
26 |
if condition.acquire(): |
28 |
alist = [ 0 for i in range ( 10 )] |
32 |
tset = threading.Thread(target = doSet,name = 'tset' ) |
33 |
tprint = threading.Thread(target = doPrint,name = 'tprint' ) |
34 |
tcreate = threading.Thread(target = doCreate,name = 'tcreate' ) |
37 |
tcreate.start()
本文介绍了Python对于线程的支持,包括“学会”多线程编程需要掌握的基础以及Python两个线程标准库的完整介绍及使用示例。
注意:本文基于Python2.4完成,;如果看到不明白的词汇请记得百度谷歌或维基,whatever。
尊重作者的劳动,转载请注明作者及原文地址 >.<
1. 线程基础
1.1. 线程状态
线程有5种状态,状态转换的过程如下图所示:
![thread_stat_simple thread_stat_simple](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/huxi/WindowsLiveWriter/Python_11F5/thread_stat_simple_3.png)
1.2. 线程同步(锁)
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。
线程与锁的交互如下图所示:
![thread_lock thread_lock](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/huxi/WindowsLiveWriter/Python_11F5/thread_lock_3.png)
1.3. 线程通信(条件变量)
然而还有另外一种尴尬的情况:列表并不是一开始就有的;而是通过线程"create"创建的。如果"set"或者"print" 在"create"还没有运行的时候就访问列表,将会出现一个异常。使用锁可以解决这个问题,但是"set"和"print"将需要一个无限循环——他们不知道"create"什么时候会运行,让"create"在运行后通知"set"和"print"显然是一个更好的解决方案。于是,引入了条件变量。
条件变量允许线程比如"set"和"print"在条件不满足的时候(列表为None时)等待,等到条件满足的时候(列表已经创建)发出一个通知,告诉"set" 和"print"条件已经有了,你们该起床干活了;然后"set"和"print"才继续运行。
线程与条件变量的交互如下图所示:
![thread_condition_notify thread_condition_notify](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/huxi/WindowsLiveWriter/Python_11F5/thread_condition_notify_3.png)
1.4. 线程运行和阻塞的状态转换
最后看看线程运行和阻塞状态的转换。
![thread_stat thread_stat](https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/huxi/WindowsLiveWriter/Python_11F5/thread_stat_3.png)
阻塞有三种情况: 同步阻塞是指处于竞争锁定的状态,线程请求锁定时将进入这个状态,一旦成功获得锁定又恢复到运行状态; 等待阻塞是指等待其他线程通知的状态,线程获得条件锁定后,调用“等待”将进入这个状态,一旦其他线程发出通知,线程将进入同步阻塞状态,再次竞争条件锁定; 而其他阻塞是指调用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO时的阻塞,这个状态下线程不会释放已获得的锁定。
tips: 如果能理解这些内容,接下来的主题将是非常轻松的;并且,这些内容在大部分流行的编程语言里都是一样的。(意思就是非看懂不可 >_< 嫌作者水平低找别人的教程也要看懂)
2. thread
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。
18 |
thread.start_new(func, ()) |
22 |
lock = thread.allocate() |
thread 模块提供的其他方法: thread.interrupt_main(): 在其他线程中终止主线程。 thread.get_ident(): 获得一个代表当前线程的魔法数字,常用于从一个字典中获得线程相关的数据。这个数字本身没有任何含义,并且当线程结束后会被新线程复用。
thread还提供了一个ThreadLocal类用于管理线程相关的数据,名为 thread._local,threading中引用了这个类。
由于thread提供的线程功能不多,无法在主线程结束后继续运行,不提供条件变量等等原因,一般不使用thread模块,这里就不多介绍了。
3. threading
threading基于Java的线程模型设计。锁(Lock)和条件变量(Condition)在Java中是对象的基本行为(每一个对象都自带了锁和条件变量),而在Python中则是独立的对象。Python Thread提供了Java Thread的行为的子集;没有优先级、线程组,线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。Java Thread中的部分被Python实现了的静态方法在threading中以模块方法的形式提供。
threading 模块提供的常用方法: 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。
threading模块提供的类: Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.
3.1. Thread
Thread是线程类,与Java类似,有两种使用方法,直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run():
06 |
print 'func() passed to Thread' |
08 |
t = threading.Thread(target = func) |
12 |
class MyThread(threading.Thread): |
14 |
print 'MyThread extended from Thread' |
构造方法: Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) group: 线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None; target: 要执行的方法; name: 线程名; args/kwargs: 要传入方法的参数。
实例方法: isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。 get/setName(name): 获取/设置线程名。 is/setDaemon(bool): 获取/设置是否守护线程。初始值从创建该线程的线程继承。当没有非守护线程仍在运行时,程序将终止。 start(): 启动线程。 join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)。
一个使用join()的例子:
06 |
print 'in threadContext.' |
13 |
print 'out threadContext.' |
16 |
print 'in threadJoin.' |
18 |
print 'out threadJoin.' |
20 |
tJoin = threading.Thread(target = join) |
21 |
tContext = threading.Thread(target = context, args = (tJoin,)) |
运行结果:
in threadContext. in threadJoin. out threadJoin. out threadContext.
3.2. Lock
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。
06 |
lock = threading.Lock() |
10 |
print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName() |
16 |
print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() |
19 |
print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() |
24 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
25 |
t2 = threading.Thread(target = func) |
26 |
t3 = threading.Thread(target = func) |
3.3. RLock
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()
实例方法: acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。
05 |
rlock = threading.RLock() |
09 |
print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName() |
11 |
print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() |
15 |
print '%s acquire lock again...' % threading.currentThread().getName() |
17 |
print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() |
21 |
print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() |
26 |
print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() |
29 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
30 |
t2 = threading.Thread(target = func) |
31 |
t3 = threading.Thread(target = func) |
3.4. Condition
Condition(条件变量)通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时,可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法,否则它将自己生成一个RLock实例。
可以认为,除了Lock带有的锁定池外,Condition还包含一个等待池,池中的线程处于状态图中的等待阻塞状态,直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知;得到通知后线程进入锁定池等待锁定。
构造方法: Condition([lock/rlock])
实例方法: acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。 wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知,并释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知,收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定(进入锁定池);其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程,这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。
例子是很常见的生产者/消费者模式:
08 |
con = threading.Condition() |
33 |
if product is not None : |
44 |
t1 = threading.Thread(target = produce) |
45 |
t2 = threading.Thread(target = consume) |
3.5. Semaphore/BoundedSemaphore
Semaphore(信号量)是计算机科学史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一个内置的计数器,每当调用acquire()时-1,调用release() 时+1。计数器不能小于0;当计数器为0时,acquire()将阻塞线程至同步锁定状态,直到其他线程调用release()。
基于这个特点,Semaphore经常用来同步一些有“访客上限”的对象,比如连接池。
BoundedSemaphore 与Semaphore的唯一区别在于前者将在调用release()时检查计数器的值是否超过了计数器的初始值,如果超过了将抛出一个异常。
构造方法: Semaphore(value=1): value是计数器的初始值。
实例方法: acquire([timeout]): 请求Semaphore。如果计数器为0,将阻塞线程至同步阻塞状态;否则将计数器-1并立即返回。 release(): 释放Semaphore,将计数器+1,如果使用BoundedSemaphore,还将进行释放次数检查。release()方法不检查线程是否已获得 Semaphore。
06 |
semaphore = threading.Semaphore( 2 ) |
11 |
print '%s acquire semaphore...' % threading.currentThread().getName() |
12 |
if semaphore.acquire(): |
14 |
print '%s get semaphore' % threading.currentThread().getName() |
18 |
print '%s release semaphore' % threading.currentThread().getName() |
21 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
22 |
t2 = threading.Thread(target = func) |
23 |
t3 = threading.Thread(target = func) |
24 |
t4 = threading.Thread(target = func) |
34 |
print 'MainThread release semaphore without acquire' |
3.6. Event
Event(事件)是最简单的线程通信机制之一:一个线程通知事件,其他线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志,当调用set()时设为True,调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。
Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁,无法使线程进入同步阻塞状态。
构造方法: Event()
实例方法: isSet(): 当内置标志为True时返回True。 set(): 将标志设为True,并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。 clear(): 将标志设为False。 wait([timeout]): 如果标志为True将立即返回,否则阻塞线程至等待阻塞状态,等待其他线程调用set()。
05 |
event = threading.Event() |
09 |
print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName() |
13 |
print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName() |
15 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
16 |
t2 = threading.Thread(target = func) |
23 |
print 'MainThread set event.' |
3.7. Timer
Timer(定时器)是Thread的派生类,用于在指定时间后调用一个方法。
构造方法: Timer(interval, function, args=[], kwargs={}) interval: 指定的时间 function: 要执行的方法 args/kwargs: 方法的参数
实例方法: Timer从Thread派生,没有增加实例方法。
7 |
timer = threading.Timer( 5 , func) |
3.8. local
local是一个小写字母开头的类,用于管理 thread-local(线程局部的)数据。对于同一个local,线程无法访问其他线程设置的属性;线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。
可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典,local封装了从自身使用线程作为 key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。
04 |
local = threading.local() |
08 |
local.tname = 'notmain' |
11 |
t1 = threading.Thread(target = func) |
熟练掌握Thread、Lock、Condition就可以应对绝大多数需要使用线程的场合,某些情况下local也是非常有用的东西。本文的最后使用这几个类展示线程基础中提到的场景:
05 |
condition = threading.Condition() |
08 |
if condition.acquire(): |
11 |
for i in range ( len (alist))[:: - 1 ]: |
16 |
if condition.acquire(): |
26 |
if condition.acquire(): |
28 |
alist = [ 0 for i in range ( 10 )] |
32 |
tset = threading.Thread(target = doSet,name = 'tset' ) |
33 |
tprint = threading.Thread(target = doPrint,name = 'tprint' ) |
34 |
tcreate = threading.Thread(target = doCreate,name = 'tcreate' ) |
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