Python 多线程的实例详解

 Python 多线程的实例详解

一）线程基础

1、创建线程：

thread模块提供了start_new_thread函数，用以创建线程。start_new_thread函数成功创建后还可以对其进行操作。
其函数原型：

start_new_thread(function,atgs[,kwargs])

其参数含义如下：

    function: 在线程中执行的函数名
    args:元组形式的参数列表。
    kwargs: 可选参数，以字典的形式指定参数

方法一：通过使用thread模块中的函数创建新线程。

>>> import thread 
>>> def run(n): 
  for i in range(n): 
    print i 
 
     
>>> thread.start_new_thread(run,(4,))  #注意第二个参数一定要是元组的形式 
53840 
 
 
1 
>>>  
2 
3 
KeyboardInterrupt 
>>> thread.start_new_thread(run,(2,)) 
17840 
 
 
1 
>>>  
thread.start_new_thread(run,(),{'n':4}) 
39720 
 
 
1 
>>>  
2 
3 
thread.start_new_thread(run,(),{'n':3}) 
32480 
 
 
1 
>>>  
2

方法二：通过继承threading.Thread创建线程

>>> import threading 
>>> class mythread(threading.Thread): 
  def __init__(self,num): 
    threading.Thread.__init__(self) 
    self.num = num 
  def run(self):        #重载run方法 
    print 'I am', self.num 
 
     
>>> t1 = mythread(1) 
>>> t2 = mythread(2) 
>>> t3 = mythread(3) 
>>> t1.start()      #运行线程t1 
I am 
>>> 1 
t2.start() 
I am 
>>> 2 
t3.start() 
I am 
>>> 3

方法三：使用threading.Thread直接在线程中运行函数。

import threading 
>>> def run(x,y): 
  for i in range(x,y): 
    print i 
 
>>> t1 = threading.Thread(target=run,args=(15,20)) #直接使用Thread附加函数args为函数参数 
 
>>> t1.start() 
15 
>>>  
16 
17 
18 
19

二)Thread对象中的常用方法：

1、isAlive方法：

>>> import threading 
>>> import time 
>>> class mythread(threading.Thread): 
  def __init__(self,id): 
    threading.Thread.__init__(self) 
    self.id = id 
  def run(self): 
    time.sleep(5)  #休眠5秒 
    print self.id 
 
     
>>> t = mythread(1) 
>>> def func(): 
  t.start() 
  print t.isAlive()  #打印线程状态 
 
   
>>> func() 
True 
>>> 1

2、join方法：

原型：join([timeout]) 

    timeout: 可选参数，线程运行的最长时间

import threading 
>>> import time   #导入time模块 
>>> class Mythread(threading.Thread): 
  def __init__(self,id): 
    threading.Thread.__init__(self) 
    self.id = id 
  def run(self): 
    x = 0 
    time.sleep(20) 
    print self.id 
 
     
>>> def func(): 
  t.start() 
  for i in range(5): 
    print i 
 
     
>>> t = Mythread(2) 
>>> func() 
0 
1 
2 
3 
4 
>>> 2 
def func(): 
  t.start() 
  t.join() 
  for i in range(5): 
    print i 
 
     
>>> t = Mythread(3) 
>>> func() 
3 
0 
1 
2 
3 
4 
>>>

3、线程名：

>>> import threading 
>>> class mythread(threading.Thread): 
  def __init__(self,threadname): 
    threading.Thread.__init__(self,name=threadname) 
  def run(self): 
    print self.getName() 
 
     
>>>  
>>> t1 = mythread('t1') 
>>> t1.start() 
t1 
>>>

 4、setDaemon方法

在脚本运行的过程中有一个主线程，如果主线程又创建了一个子线程，那么当主线程退出时，会检验子线程是否完成。如果子线程未完成，则主线程会在等待子线程完成后退出。

当需要主线程退出时，不管子线程是否完成都随主线程退出，则可以使用Thread对象的setDaemon方法来设置。 

三）线程同步

1.简单的线程同步

使用Thread对象的Lock和RLock可以实现简单的线程同步。对于如果需要每次只有一个线程操作的数据，可以将操作过程放在acquire方法和release方法之间。如： 

# -*- coding:utf-8 -*- 
import threading 
import time 
class mythread(threading.Thread): 
  def __init__(self,threadname): 
    threading.Thread.__init__(self,name = threadname) 
  def run(self): 
    global x        #设置全局变量 
#    lock.acquire()     #调用lock的acquire方法 
    for i in range(3): 
      x = x + 1 
    time.sleep(2) 
    print x 
#    lock.release()     #调用lock的release方法 
#lock = threading.RLock()    #生成Rlock对象 
t1 = [] 
for i in range(10): 
  t = mythread(str(i)) 
  t1.append(t) 
x = 0          #将全局变量的值设为0 
for i in t1:  
  i.start() 
 
E:/study/<a href="http://lib.csdn.net/base/python" rel="external nofollow" class='replace_word' title="Python知识库" target='_blank' style='color:#df3434; font-weight:bold;'>Python</a>/workspace>xianchengtongbu.py 
3 
6 
9 
12 
15 
18 
21 
24 
27 
30

如果将lock.acquire()和lock.release(),lock = threading.Lock()删除后保存运行脚本，结果将是输出10个30。30是x的最终值，由于x是全局变量，每个线程对其操作后进入休眠状态，在线程休眠的时候，Python解释器就执行了其他的线程而是x的值增加。当所有线程休眠结束后，x的值已被所有线修改为了30，因此输出全部为30。 

2、使用条件变量保持线程同步。

python的Condition对象提供了对复制线程同步的支持。使用Condition对象可以在某些事件触发后才处理数据。Condition对象除了具有acquire方法和release的方法外，还有wait方法、notify方法、notifyAll方法等用于条件处理。

# -*- coding:utf-8 -*- 
import threading 
class Producer(threading.Thread): 
  def __init__(self,threadname): 
    threading.Thread.__init__(self,name = threadname) 
  def run(self): 
    global x 
    con.acquire() 
    if x == 1000000: 
      con.wait() 
    #  pass 
    else: 
      for i in range(1000000): 
        x = x + 1 
      con.notify() 
    print x 
    con.release() 
class Consumer(threading.Thread): 
  def __init__(self,threadname): 
    threading.Thread.__init__(self,name = threadname) 
  def run(self): 
    global x  
    con.acquire() 
    if x == 0: 
      con.wait() 
      #pass 
    else: 
      for i in range(1000000): 
        x = x - 1 
      con.notify() 
    print x  
    con.release() 
con = threading.Condition() 
x = 0 
p = Producer('Producer') 
c = Consumer('Consumer') 
p.start() 
c.start() 
p.join() 
c.join() 
print x 
 
E:/study/python/workspace>xianchengtongbu2.py 
1000000 
0 
0

线程间通信：

Event对象用于线程间的相互通信。他提供了设置信号、清除信宏、等待等用于实现线程间的通信。

1、设置信号。Event对象使用了set()方法后，isSet()方法返回真。
2、清除信号。使用Event对象的clear（）方法后，isSet（）方法返回为假。
3、等待。当Event对象的内部信号标志为假时，则wait()方法一直等到其为真时才返回。还可以向wait传递参数，设定最长的等待时间。

# -*- coding:utf-8 -*- 
import threading 
class mythread(threading.Thread): 
  def __init__(self,threadname): 
    threading.Thread.__init__(self,name = threadname) 
  def run(self): 
    global event 
    if event.isSet(): 
      event.clear() 
      event.wait()  #当event被标记时才返回 
      print self.getName() 
    else: 
      print self.getName() 
      event.set() 
event = threading.Event() 
event.set() 
t1 = [] 
for i in range(10): 
  t = mythread(str(i)) 
  t1.append(t) 
for i in t1: 
  i.start()

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