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python多线程(一)
原文：http://www.pythonclub.org/python-basic/threading
一、python多线程thread和threading实现
python是支持多线程的，并且是native的线程。主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。
python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用。
这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善，不能利用多CPU，但是下个版本的python中已经考虑改进这点，让我们拭目以待吧。
threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了，创建了叫Thread的class。
一般来说，使用线程有两种模式，一种是创建线程要执行的函数，把这个函数传递进Thread对象里，让它来执行；另一种是直接从Thread继承，创建一个新的class，把线程执行的代码放到这个新的 class里。
我们来看看这两种做法吧。
http://blog.csdn.net/guopengzhang/article/details/5458091
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538401>>> 23KeyboardInterrupt>>> thread.start_new_thread(run,(2,))178401>>> thread.start_new_thread(run,(),{‘n‘:4})397201>>> 23thread.start_new_thread(run,(),{‘n‘:3})324801>>> 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t1I am>>> 1t2.start()I am>>> 2t3.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>>> 16171819
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()01234>>> 2def func(): t.start() t.join() for i in range(5): print i >>> t = Mythread(3)>>> func()301234>>>
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 threadingimport timeclass 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0for i in t1: i.start()E:/study/python/workspace>xianchengtongbu.py36912151821242730
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 threadingclass 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 = 0p = Producer(‘Producer‘)c = Consumer(‘Consumer‘)p.start()c.start()p.join()c.join()print xE:/study/python/workspace>xianchengtongbu2.py100000000
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 threadingclass 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()