本文介紹了Python對于線程的支援，包括“學會”多線程程式設計需要掌握的基礎以及Python兩個線程标準庫的完整介紹及使用示例。
注意：本文基于Python2.4完成，；如果看到不明白的詞彙請記得百度谷歌或維基，whatever。
尊重作者的勞動，轉載請注明作者及原文位址 >.<
1. 線程基礎
1.1. 線程狀态
線程有5種狀态，狀态轉換的過程如下圖所示：
1.2. 線程同步（鎖）
多線程的優勢在于可以同時運作多個任務（至少感覺起來是這樣）。但是當線程需要共享資料時，可能存在資料不同步的問題。考慮這樣一種情況：一個清單裡所有元素都是0，線程"set"從後向前把所有元素改成1，而線程"print"負責從前往後讀取清單并列印。那麼，可能線程"set"開始改的時候，線程"print"便來列印清單了，輸出就成了一半0一半1，這就是資料的不同步。為了避免這種情況，引入了鎖的概念。
鎖有兩種狀态——鎖定和未鎖定。每當一個線程比如"set"要通路共享資料時，必須先獲得鎖定；如果已經有别的線程比如"print"獲得鎖定了，那麼就讓線程"set"暫停，也就是同步阻塞；等到線程"print"通路完畢，釋放鎖以後，再讓線程"set"繼續。經過這樣的處理，列印清單時要麼全部輸出0，要麼全部輸出1，不會再出現一半0一半1的尴尬場面。
線程與鎖的互動如下圖所示：
1.3. 線程通信（條件變量）
然而還有另外一種尴尬的情況：清單并不是一開始就有的；而是通過線程"create"建立的。如果"set"或者"print" 在"create"還沒有運作的時候就通路清單，将會出現一個異常。使用鎖可以解決這個問題，但是"set"和"print"将需要一個無限循環——他們不知道"create"什麼時候會運作，讓"create"在運作後通知"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（清單為None時）等待，等到條件滿足的時候（清單已經建立）發出一個通知，告訴"set" 和"print"條件已經有了，你們該起床幹活了；然後"set"和"print"才繼續運作。
線程與條件變量的互動如下圖所示：
1.4. 線程運作和阻塞的狀态轉換
最後看看線程運作和阻塞狀态的轉換。
阻塞有三種情況：
同步阻塞是指處于競争鎖定的狀态，線程請求鎖定時将進入這個狀态，一旦成功獲得鎖定又恢複到運作狀态；
等待阻塞是指等待其他線程通知的狀态，線程獲得條件鎖定後，調用“等待”将進入這個狀态，一旦其他線程發出通知，線程将進入同步阻塞狀态，再次競争條件鎖定；
而其他阻塞是指調用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO時的阻塞，這個狀态下線程不會釋放已獲得的鎖定。
tips: 如果能了解這些内容，接下來的主題将是非常輕松的；并且，這些内容在大部分流行的程式設計語言裡都是一樣的。（意思就是非看懂不可 >_< 嫌作者水準低找别人的教程也要看懂）
2. thread
Python通過兩個标準庫thread和threading提供對線程的支援。thread提供了低級别的、原始的線程以及一個簡單的鎖。 # encoding: UTF-8
import thread
import time
# 一個用于線上程中執行的函數
def func():
for i in range(5):
print 'func'
time.sleep(1)
# 結束目前線程
# 這個方法與thread.exit_thread()等價
thread.exit() # 當func傳回時，線程同樣會結束
# 啟動一個線程，線程立即開始運作
# 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
# 建立一個鎖（LockType，不能直接執行個體化）
# 這個方法與thread.allocate_lock()等價
lock = thread.allocate()
# 判斷鎖是鎖定狀态還是釋放狀态
print lock.locked()
# 鎖通常用于控制對共享資源的通路
count = 0
# 獲得鎖，成功獲得鎖定後傳回True
# 可選的timeout參數不填時将一直阻塞直到獲得鎖定
# 否則逾時後将傳回False
if lock.acquire():
count += 1
# 釋放鎖
lock.release()
# thread子產品提供的線程都将在主線程結束後同時結束
time.sleep(6)
thread 子產品提供的其他方法：thread.interrupt_main(): 在其他線程中終止主線程。
thread.get_ident(): 獲得一個代表目前線程的魔法數字，常用于從一個字典中獲得線程相關的資料。這個數字本身沒有任何含義，并且當線程結束後會被新線程複用。
thread還提供了一個ThreadLocal類用于管理線程相關的資料，名為 thread._local，threading中引用了這個類。
由于thread提供的線程功能不多，無法在主線程結束後繼續運作，不提供條件變量等等原因，一般不使用thread子產品，這裡就不多介紹了。
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、恢複、中斷。Java Thread中的部分被Python實作了的靜态方法在threading中以子產品方法的形式提供。
threading 子產品提供的常用方法：
threading.currentThread(): 傳回目前的線程變量。
threading.enumerate(): 傳回一個包含正在運作的線程的list。正在運作指線程啟動後、結束前，不包括啟動前和終止後的線程。
threading.activeCount(): 傳回正在運作的線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。
threading子產品提供的類：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，直接傳入要運作的方法或從Thread繼承并覆寫run()：
# encoding: UTF-8
import threading
# 方法1：将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，目前還沒有實作，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。
執行個體方法：isAlive(): 傳回線程是否在運作。正在運作指啟動後、終止前。
get/setName(name): 擷取/設定線程名。
is/setDaemon(bool): 擷取/設定是否守護線程。初始值從建立該線程的線程繼承。當沒有非守護線程仍在運作時，程式将終止。
start(): 啟動線程。
join([timeout]): 阻塞目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()
# 将阻塞tContext直到threadJoin終止。
tJoin.join()
# tJoin終止後繼續執行。
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()
運作結果：
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處于鎖定狀态時，不被特定的線程擁有。Lock包含兩種狀态——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，将線程至于池中，直到獲得鎖定後出池。池中的線程處于狀态圖中的同步阻塞狀态。
構造方法：Lock()
執行個體方法：acquire([timeout]): 使線程進入同步阻塞狀态，嘗試獲得鎖定。
release(): 釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則将抛出異常。
# 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，線程将一直阻塞，
# 直到獲得鎖定或者直到timeout秒後（timeout參數可選）。
# 傳回是否獲得鎖。
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()将釋放鎖。
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，處于鎖定狀态時，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()，計數器将+1/-1，為0時鎖處于未鎖定狀态。
構造方法：RLock()
執行個體方法：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執行個體給構造方法，否則它将自己生成一個RLock執行個體。
可以認為，除了Lock帶有的鎖定池外，Condition還包含一個等待池，池中的線程處于狀态圖中的等待阻塞狀态，直到另一個線程調用notify()/notifyAll()通知；得到通知後線程進入鎖定池等待鎖定。
構造方法：Condition([lock/rlock])
執行個體方法：acquire([timeout])/release(): 調用關聯的鎖的相應方法。
wait([timeout]): 調用這個方法将使線程進入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，否則将抛出異常。
notify(): 調用這個方法将從等待池挑選一個線程并通知，收到通知的線程将自動調用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，否則将抛出異常。
notifyAll(): 調用這個方法将通知等待池中所有的線程，這些線程都将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，否則将抛出異常。
例子是很常見的生産者/消費者模式：
# encoding: UTF-8
import threading
import time
# 商品
product = None
# 條件變量
con = threading.Condition()
# 生産者方法
def produce():
global product
if con.acquire():
while True:
if product is None:
print 'produce...'
product = 'anything'
# 通知消費者，商品已經生産
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
# 通知生産者，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（信号量）是計算機科學史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一個内置的計數器，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()将阻塞線程至同步鎖定狀态，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，比如連接配接池。
BoundedSemaphore 與Semaphore的唯一差別在于前者将在調用release()時檢查計數器的值是否超過了計數器的初始值，如果超過了将抛出一個異常。
構造方法：
Semaphore(value=1): value是計數器的初始值。
執行個體方法：acquire([timeout]): 請求Semaphore。如果計數器為0，将阻塞線程至同步阻塞狀态；否則将計數器-1并立即傳回。
release(): 釋放Semaphore，将計數器+1，如果使用BoundedSemaphore，還将進行釋放次數檢查。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，成功後計數器-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時将抛出異常
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内置了一個初始為False的标志，當調用set()時設為True，調用clear()時重置為 False。wait()将阻塞線程至等待阻塞狀态。
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态。
構造方法：Event()
執行個體方法：isSet(): 當内置标志為True時傳回True。
set(): 将标志設為True，并通知所有處于等待阻塞狀态的線程恢複運作狀态。
clear(): 将标志設為False。
wait([timeout]): 如果标志為True将立即傳回，否則阻塞線程至等待阻塞狀态，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，進入等待阻塞狀态
print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName()
event.wait()
# 收到事件後進入運作狀态
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，用于在指定時間後調用一個方法。
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
執行個體方法：Timer從Thread派生，沒有增加執行個體方法。
# 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）資料。對于同一個local，線程無法通路其他線程設定的屬性；線程設定的屬性不會被其他線程設定的同名屬性替換。
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。本文的最後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,
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()
全文完