Python - 多线程
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什么是多线程
多线程类似于同时执行多个不同程序，相当于请人搬砖，没顺序，多线程运行有如下优点：
- 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
- 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
- 程序的运行速度可能加快
- 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。
每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。
指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。
Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。
由于任何进程默认就会启动一个线程，我们把该线程称为主线程，主线程又可以启动新的线程，Python的threading模块有个current_thread()函数，它永远返回当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread，子线程的名字在创建时指定，如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2……
threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组，线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。
threading模块提供的类：Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。
threading 模块提供的常量：threading.TIMEOUT_MAX 设置threading全局超时时间。
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开启线程的两种方式
(1) 函数
(2) 用类来包装线程对象import threading import time def action(n): time.sleep(1) print('当前线程：{0}'.format(threading.current_thread())) print('i am action',n) print('my name is ',n) for i in range(10): t=threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.start() if __name__=='__main__': print(threading.current_thread()) print('main thread end')class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,arg): super(MyThread,self).__init__() #注意：一定要显式的调用父类的初始化函数。 self.arg=arg def run(self): #定义每个线程要运行的函数 time.sleep(1) print('the arg is:%s\r' % self.arg) for i in range(4): t=MyThread(i) t.start() - Thread类
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构造方法：
Thread(group=None,targe=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。
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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。
start(): 线程准备就绪，等待CPU调度
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）。
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- 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。
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后台线程和前台线程
is/setDaemon(bool): 获取/设置是后台线程（默认前台线程（False））。（在start之前设置）
- 如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，主线程和后台线程均停止
- 如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
if __name__=='__main__': for i in range(4): t=MyThread(i) t.setDaemon(True) t.start() print('main thread end') -
阻塞-join
join()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，即使设置了setDeamon（True）主线程依然要等待子线程结束。
线程必须先start()然后再join()
错误的做法是
if __name__ == '__main__': for i in range(4): t = MyThread(i) t.start() t.join()可以看出此时，程序只能顺序执行，每个线程都被上一个线程的join阻塞，使得“多线程”失去了多线程意义。
正确做法if __name__ == '__main__': th=[] for i in range(4): t = MyThread(i) th.append(t) t.start() for tt in th: tt.join() #设置join之后，主线程等待子线程全部执行完成后或者子线程超时后，主线程才结束 print('main thread end!') -
线程同步-Lock,Rlock类
由于线程之间随机调度：某线程可能在执行n条后，CPU接着执行其他线程。为了多个线程同时操作一个内存中的资源时不产生混乱，我们使用锁。
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。
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。
实例方法：
- acquire([timeout]): 尝试获得锁定。使线程进入同步阻塞状态。
- release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
import threading import time count=0 lock=threading.RLock() def action(arg): lock.acquire() time.sleep(1) global count count+=1 print(threading.current_thread()) count-=1 print('the arg is:{0}.count is:{1}'.format(arg,count)) lock.release() ths=[] for i in range(4): t=threading.Thread(target=action,args=(i,)) ths.append(t) for tt in ths: tt.start() for tt in ths: tt.join() if __name__=='__main__': print('main thread end')- Lock对比RLock
#Lock lock.acquire() lock.acquire() #产生了死锁。钥匙在自己手里却还在申请钥匙 #Rlock rLock.acquire() rLock.acquire() #在同一线程内，程序不会堵塞。-
Condition类
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。
生产者消费者模型import threading import time product=None con=threading.Condition() #生产者方法 def product(): global product if con.acquire(): while True: if not product: print('product...') product='anything' #通知消费者,商品已经生产 con.notify() #等待通知 con.wait() time.sleep(2) #消费者方法 def consume(): global product if con.acquire(): while True: if product: print('consume...') product=None #通知生产者,商品已经没了 con.notify() #等待通知 con.wait() time.sleep(2) t1=threading.Thread(target=product) t2=threading.Thread(target=consume) t2.start() t1.start()
condition.notifyAll()import threading import time condition=threading.Condition() products=0 class Producer(threading.Thread): def run(self): global products while True: if condition.acquire(): if products<10: products+=1 print("Producer(%s):deliver one,now products:%s"%(self.name,products)) condition.notify() condition.release() else: print("Producer(%s):already 10, stop deliver, now products:%s" % (self.name, products)) condition.wait() time.sleep(2) class Consumer(threading.Thread): def run(self): global products while True: if condition.acquire(): if products>1: products-=1 print("Consumer(%s):consume one, now products:%s" % (self.name, products)) condition.notify() condition.release() else: print("Consumer(%s):only 1, stop consume, products:%s" % (self.name, products)) condition.wait() time.sleep(2) if __name__=="__main__": for p in range(0,2): p=Producer() p.start() for c in range(0,3): c=Consumer() c.start()import threading alist=None condition=threading.Condition() def doGreate(): #如果列表为空则填入十个零 global alist if condition.acquire(): if not alist: alist=[0 for i in range(10)] condition.notifyAll() condition.release() def doPrint(): #如果列表为空则等待否则输出列表 if condition.acquire(): while not alist: condition.wait() for i in alist: print(i) print() condition.notify() condition.release() def doSet(): #如果列表为空则等待否则将列表改为十个一 if condition.acquire(): while not alist: condition.wait() for i in range(len(alist))[::-1]: alist[i]=1 print(alist[i]) condition.notify() condition.release() tcreate=threading.Thread(target=doGreate,name='tcreate') tprint=threading.Thread(target=doPrint,name='tprint') tset=threading.Thread(target=doSet,name='tset') tcreate.start() tprint.start() tset.start()
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