Python線程的示例分析

這篇文章主要為大家展示了“Python線程的示例分析”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“Python線程的示例分析”這篇文章吧。

1. 線程基礎

1.1. 線程狀態

線程有5種狀態，狀態轉換的過程如下圖所示：

thread_stat_simple

1.2. 線程同步（鎖）

多線程的優勢在于可以同時運行多個任務（至少感覺起來是這樣）。但是當線程需要共享數據時，可能存在數據不同步的問題。考慮這樣一種情況：一個列表里所有元素都是0，線程"set"從后向前把所有元素改成1，而線程"print"負責從前往后讀取列表并打印。那么，可能線程"set"開始改的時候，線程"print"便來打印列表了，輸出就成了一半0一半1，這就是數據的不同步。為了避免這種情況，引入了鎖的概念。

鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。每當一個線程比如"set"要訪問共享數據時，必須先獲得鎖定；如果已經有別的線程比如"print"獲得鎖定了，那么就讓線程"set"暫停，也就是同步阻塞；等到線程"print"訪問完畢，釋放鎖以后，再讓線程"set"繼續。經過這樣的處理，打印列表時要么全部輸出0，要么全部輸出1，不會再出現一半0一半1的尷尬場面。

線程與鎖的交互如下圖所示：

thread_lock

1.3. 線程通信（條件變量）

然而還有另外一種尷尬的情況：列表并不是一開始就有的；而是通過線程"create"創建的。如果"set"或者"print" 在"create"還沒有運行的時候就訪問列表，將會出現一個異常。使用鎖可以解決這個問題，但是"set"和"print"將需要一個無限循環——他們不知道"create"什么時候會運行，讓"create"在運行后通知"set"和"print"顯然是一個更好的解決方案。于是，引入了條件變量。

條件變量允許線程比如"set"和"print"在條件不滿足的時候（列表為None時）等待，等到條件滿足的時候（列表已經創建）發出一個通知，告訴"set" 和"print"條件已經有了，你們該起床干活了；然后"set"和"print"才繼續運行。

線程與條件變量的交互如下圖所示：

thread_condition_wait

thread_condition_notify

1.4. 線程運行和阻塞的狀態轉換

最后看看線程運行和阻塞狀態的轉換。

thread_stat

阻塞有三種情況：

同步阻塞是指處于競爭鎖定的狀態，線程請求鎖定時將進入這個狀態，一旦成功獲得鎖定又恢復到運行狀態；

等待阻塞是指等待其他線程通知的狀態，線程獲得條件鎖定后，調用“等待”將進入這個狀態，一旦其他線程發出通知，線程將進入同步阻塞狀態，再次競爭條件鎖定；

而其他阻塞是指調用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO時的阻塞，這個狀態下線程不會釋放已獲得的鎖定。

tips: 如果能理解這些內容，接下來的主題將是非常輕松的；并且，這些內容在大部分流行的編程語言里都是一樣的。（意思就是非看懂不可 >_< 嫌作者水平低找別人的教程也要看懂）

2. thread

Python通過兩個標準庫thread和threading提供對線程的支持。thread提供了低級別的、原始的線程以及一個簡單的鎖。

# encoding: UTF-8
import thread
import time
 
# 一個用于在線程中執行的函數
def func():
  for i in range(5):
    print 'func'
    time.sleep(1)
  
  # 結束當前線程
  # 這個方法與thread.exit_thread()等價
  thread.exit() # 當func返回時，線程同樣會結束
    
# 啟動一個線程，線程立即開始運行
# 這個方法與thread.start_new_thread()等價
# 第一個參數是方法，第二個參數是方法的參數
thread.start_new(func, ()) # 方法沒有參數時需要傳入空tuple
 
# 創建一個鎖（LockType，不能直接實例化）
# 這個方法與thread.allocate_lock()等價
lock = thread.allocate()
 
# 判斷鎖是鎖定狀態還是釋放狀態
print lock.locked()
 
# 鎖通常用于控制對共享資源的訪問
count = 0
 
# 獲得鎖，成功獲得鎖定后返回True
# 可選的timeout參數不填時將一直阻塞直到獲得鎖定
# 否則超時后將返回False
if lock.acquire():
  count += 1
  
  # 釋放鎖
  lock.release()
 
# thread模塊提供的線程都將在主線程結束后同時結束


time.sleep(6)

thread 模塊提供的其他方法：

thread.interrupt_main(): 在其他線程中終止主線程。

thread.get_ident(): 獲得一個代表當前線程的魔法數字，常用于從一個字典中獲得線程相關的數據。這個數字本身沒有任何含義，并且當線程結束后會被新線程復用。

thread還提供了一個ThreadLocal類用于管理線程相關的數據，名為 thread._local，threading中引用了這個類。

由于thread提供的線程功能不多，無法在主線程結束后繼續運行，不提供條件變量等等原因，一般不使用thread模塊，這里就不多介紹了。

3. threading

threading基于Java的線程模型設計。鎖（Lock）和條件變量（Condition）在Java中是對象的基本行為（每一個對象都自帶了鎖和條件變量），而在Python中則是獨立的對象。Python Thread提供了Java Thread的行為的子集；沒有優先級、線程組，線程也不能被停止、暫停、恢復、中斷。Java Thread中的部分被Python實現了的靜態方法在threading中以模塊方法的形式提供。

threading 模塊提供的常用方法：

threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。

threading.enumerate(): 返回一個包含正在運行的線程的list。正在運行指線程啟動后、結束前，不包括啟動前和終止后的線程。

threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。

threading模塊提供的類：

Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.

3.1. Thread

Thread是線程類，與Java類似，有兩種使用方法，直接傳入要運行的方法或從Thread繼承并覆蓋run()：

# encoding: UTF-8
import threading
 
# 方法1：將要執行的方法作為參數傳給Thread的構造方法
def func():
  print 'func() passed to Thread'
 
t = threading.Thread(target=func)
t.start()
 
# 方法2：從Thread繼承，并重寫run()
class MyThread(threading.Thread):
  def run(self):
    print 'MyThread extended from Thread'
 
t = MyThread()
t.start()

構造方法：

Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

group: 線程組，目前還沒有實現，庫引用中提示必須是None；

target: 要執行的方法；

name: 線程名；

args/kwargs: 要傳入方法的參數。

實例方法：

isAlive(): 返回線程是否在運行。正在運行指啟動后、終止前。

get/setName(name): 獲取/設置線程名。

is/setDaemon(bool): 獲取/設置是否守護線程。初始值從創建該線程的線程繼承。當沒有非守護線程仍在運行時，程序將終止。

start(): 啟動線程。

join([timeout]): 阻塞當前上下文環境的線程，直到調用此方法的線程終止或到達指定的timeout（可選參數）。

一個使用join()的例子：

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
def context(tJoin):
  print 'in threadContext.'
  tJoin.start()
  
  # 將阻塞tContext直到threadJoin終止。
  tJoin.join()
  
  # tJoin終止后繼續執行。
  print 'out threadContext.'
 
def join():
  print 'in threadJoin.'
  time.sleep(1)
  print 'out threadJoin.'
 
tJoin = threading.Thread(target=join)
tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,))
 
tContext.start()

運行結果：

in threadContext. 
in threadJoin. 
out threadJoin. 
out threadContext.

3.2. Lock

Lock（指令鎖）是可用的最低級的同步指令。Lock處于鎖定狀態時，不被特定的線程擁有。Lock包含兩種狀態——鎖定和非鎖定，以及兩個基本的方法。

可以認為Lock有一個鎖定池，當線程請求鎖定時，將線程至于池中，直到獲得鎖定后出池。池中的線程處于狀態圖中的同步阻塞狀態。

構造方法：

Lock()

實例方法：

acquire([timeout]): 使線程進入同步阻塞狀態，嘗試獲得鎖定。

release(): 釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
data = 0
lock = threading.Lock()
 
def func():
  global data
  print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()
  
  # 調用acquire([timeout])時，線程將一直阻塞，
  # 直到獲得鎖定或者直到timeout秒后（timeout參數可選）。
  # 返回是否獲得鎖。
  if lock.acquire():
    print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()
    data += 1
    time.sleep(2)
    print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()
    
    # 調用release()將釋放鎖。
    lock.release()
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t3 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()

3.3. RLock

RLock（可重入鎖）是一個可以被同一個線程請求多次的同步指令。RLock使用了“擁有的線程”和“遞歸等級”的概念，處于鎖定狀態時，RLock被某個線程擁有。擁有RLock的線程可以再次調用acquire()，釋放鎖時需要調用release()相同次數。

可以認為RLock包含一個鎖定池和一個初始值為0的計數器，每次成功調用 acquire()/release()，計數器將+1/-1，為0時鎖處于未鎖定狀態。

構造方法：

RLock()

實例方法：

acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
rlock = threading.RLock()
 
def func():
  # 第一次請求鎖定
  print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()
  if rlock.acquire():
    print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()
    time.sleep(2)
    
    # 第二次請求鎖定
    print '%s acquire lock again...' % threading.currentThread().getName()
    if rlock.acquire():
      print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()
      time.sleep(2)
    
    # 第一次釋放鎖
    print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()
    rlock.release()
    time.sleep(2)
    
    # 第二次釋放鎖
    print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()
    rlock.release()
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t3 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()

3.4. Condition

Condition（條件變量）通常與一個鎖關聯。需要在多個Contidion中共享一個鎖時，可以傳遞一個Lock/RLock實例給構造方法，否則它將自己生成一個RLock實例。

可以認為，除了Lock帶有的鎖定池外，Condition還包含一個等待池，池中的線程處于狀態圖中的等待阻塞狀態，直到另一個線程調用notify()/notifyAll()通知；得到通知后線程進入鎖定池等待鎖定。

構造方法：

Condition([lock/rlock])

實例方法：

acquire([timeout])/release(): 調用關聯的鎖的相應方法。

wait([timeout]): 調用這個方法將使線程進入Condition的等待池等待通知，并釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

notify(): 調用這個方法將從等待池挑選一個線程并通知，收到通知的線程將自動調用acquire()嘗試獲得鎖定（進入鎖定池）；其他線程仍然在等待池中。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

notifyAll(): 調用這個方法將通知等待池中所有的線程，這些線程都將進入鎖定池嘗試獲得鎖定。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

例子是很常見的生產者/消費者模式：

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
# 商品
product = None
# 條件變量
con = threading.Condition()
 
# 生產者方法
def produce():
  global product
  
  if con.acquire():
    while True:
      if product is None:
        print 'produce...'
        product = 'anything'
        
        # 通知消費者，商品已經生產
        con.notify()
      
      # 等待通知
      con.wait()
      time.sleep(2)
 
# 消費者方法
def consume():
  global product
  
  if con.acquire():
    while True:
      if product is not None:
        print 'consume...'
        product = None
        
        # 通知生產者，商品已經沒了
        con.notify()
      
      # 等待通知
      con.wait()
      time.sleep(2)
 
t1 = threading.Thread(target=produce)
t2 = threading.Thread(target=consume)
t2.start()
t1.start()

3.5. Semaphore/BoundedSemaphore

Semaphore（信號量）是計算機科學史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一個內置的計數器，每當調用acquire()時-1，調用release() 時+1。計數器不能小于0；當計數器為0時，acquire()將阻塞線程至同步鎖定狀態，直到其他線程調用release()。

基于這個特點，Semaphore經常用來同步一些有“訪客上限”的對象，比如連接池。

BoundedSemaphore 與Semaphore的唯一區別在于前者將在調用release()時檢查計數器的值是否超過了計數器的初始值，如果超過了將拋出一個異常。

構造方法：

Semaphore(value=1): value是計數器的初始值。

實例方法：

acquire([timeout]): 請求Semaphore。如果計數器為0，將阻塞線程至同步阻塞狀態；否則將計數器-1并立即返回。

release(): 釋放Semaphore，將計數器+1，如果使用BoundedSemaphore，還將進行釋放次數檢查。release()方法不檢查線程是否已獲得 Semaphore。

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
# 計數器初值為2
semaphore = threading.Semaphore(2)
 
def func():
  
  # 請求Semaphore，成功后計數器-1；計數器為0時阻塞
  print '%s acquire semaphore...' % threading.currentThread().getName()
  if semaphore.acquire():
    
    print '%s get semaphore' % threading.currentThread().getName()
    time.sleep(4)
    
    # 釋放Semaphore，計數器+1
    print '%s release semaphore' % threading.currentThread().getName()
    semaphore.release()
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t3 = threading.Thread(target=func)
t4 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t4.start()
 
time.sleep(2)
 
# 沒有獲得semaphore的主線程也可以調用release
# 若使用BoundedSemaphore，t4釋放semaphore時將拋出異常
print 'MainThread release semaphore without acquire'
semaphore.release()

3.6. Event

Event（事件）是最簡單的線程通信機制之一：一個線程通知事件，其他線程等待事件。Event內置了一個初始為False的標志，當調用set()時設為True，調用clear()時重置為 False。wait()將阻塞線程至等待阻塞狀態。

Event其實就是一個簡化版的 Condition。Event沒有鎖，無法使線程進入同步阻塞狀態。

構造方法：

Event()

實例方法：

isSet(): 當內置標志為True時返回True。

set(): 將標志設為True，并通知所有處于等待阻塞狀態的線程恢復運行狀態。

clear(): 將標志設為False。

wait([timeout]): 如果標志為True將立即返回，否則阻塞線程至等待阻塞狀態，等待其他線程調用set()。

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
event = threading.Event()
 
def func():
  # 等待事件，進入等待阻塞狀態
  print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName()
  event.wait()
  
  # 收到事件后進入運行狀態
  print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName()
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
 
time.sleep(2)
 
# 發送事件通知
print 'MainThread set event.'
event.set()

3.7. Timer

Timer（定時器）是Thread的派生類，用于在指定時間后調用一個方法。

構造方法：

Timer(interval, function, args=[], kwargs={})

interval: 指定的時間

function: 要執行的方法

args/kwargs: 方法的參數

實例方法：

Timer從Thread派生，沒有增加實例方法。

# encoding: UTF-8
import threading
 
def func():
  print 'hello timer!'
 
timer = threading.Timer(5, func)
timer.start()

3.8. local

local是一個小寫字母開頭的類，用于管理 thread-local（線程局部的）數據。對于同一個local，線程無法訪問其他線程設置的屬性；線程設置的屬性不會被其他線程設置的同名屬性替換。

可以把local看成是一個“線程-屬性字典”的字典，local封裝了從自身使用線程作為 key檢索對應的屬性字典、再使用屬性名作為key檢索屬性值的細節。

# encoding: UTF-8
import threading
 
local = threading.local()
local.tname = 'main'
 
def func():
  local.tname = 'notmain'
  print local.tname
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t1.join()
 
print local.tname

熟練掌握Thread、Lock、Condition就可以應對絕大多數需要使用線程的場合，某些情況下local也是非常有用的東西。本文的最后使用這幾個類展示線程基礎中提到的場景：

# encoding: UTF-8
import threading
 
alist = None
condition = threading.Condition()
 
def doSet():
  if condition.acquire():
    while alist is None:
      condition.wait()
    for i in range(len(alist))[::-1]:
      alist[i] = 1
    condition.release()
 
def doPrint():
  if condition.acquire():
    while alist is None:
      condition.wait()
    for i in alist:
      print i,
    print
    condition.release()
 
def doCreate():
  global alist
  if condition.acquire():
    if alist is None:
      alist = [0 for i in range(10)]
      condition.notifyAll()
    condition.release()
 
tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset')
tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint')
tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate')
tset.start()
tprint.start()
tcreate.start()

以上是“Python線程的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！