Python 多線程

多線程類似於同一時候執行多個不同程序，多線程執行有例如以下長處：

• 使用線程能夠把占領長時間的程序中的任務放到後臺去處理。
• 用戶界面能夠更加吸引人。這樣比方用戶點擊了一個button去觸發某些事件的處理，能夠彈出一個進度條來顯示處理的進度
• 程序的執行速度可能加快
• 在一些等待的任務實現上如用戶輸入、文件讀寫和網絡收發數據等，線程就比較實用了。在這樣的情況下我們能夠釋放一些珍貴的資源如內存占用等等。

線程在運行過程中與進程還是有差別的。

每一個獨立的線程有一個程序運行的入口、順序運行序列和程序的出口。可是線程不可以獨立運行，必須依存在應用程序中。由應用程序提供多個線程運行控制。

每一個線程都有他自己的一組CPU寄存器，稱為線程的上下文，該上下文反映了線程上次執行該線程的CPU寄存器的狀態。

指令指針和堆棧指針寄存器是線程上下文中兩個最重要的寄存器。線程總是在進程得到上下文中執行的，這些地址都用於標誌擁有線程的進程地址空間中的內存。

• 線程能夠被搶占（中斷）。

• 在其它線程正在執行時，線程能夠臨時擱置（也稱為睡眠） -- 這就是線程的退讓。

開始學習Python線程

Python中使用線程有兩種方式：函數或者用類來包裝線程對象。

函數式：調用_thread模塊(在python3.0之前叫做thread)中的start_new_thread()函數來產生新線程。語法例如以下:

_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

參數說明:

• function - 線程函數。
• args - 傳遞給線程函數的參數,他必須是個tuple類型。
• kwargs - 可選參數。

實例：

#coding=utf-8
#!/usr/bin/python

import _thread
import time

# 為線程定義一個函數
def print_time( threadName, delay):
   count = 0
   while count < 5:
      time.sleep(delay)
      count += 
 
1
      print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))

# 創建兩個線程
try:
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
   _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
   print ("Error: unable to start thread")
while 1:
   pass

運行以上程序輸出結果例如以下：

Thread-1: Sun Aug 23 20:43:18 2015
Thread-1: Sun Aug 23 20:43:20 2015
Thread-2: Sun Aug 23 20:43:20 2015
Thread-1: Sun Aug 23 20:43:22 2015
Thread-2: Sun Aug 23 20:43:24 2015
Thread-1: Sun Aug 23 20:43:24 2015
Thread-1: Sun Aug 23 20:43:26 2015

線程的結束一般依靠線程函數的自然結束。也能夠在線程函數中調用_thread.exit()。他拋出SystemExit exception，達到退出線程的目的。

線程模塊

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。

thread 模塊提供的其它方法：

• threading.currentThread(): 返回當前的線程變量。
• threading.enumerate(): 返回一個包括正在執行的線程的list。

  正在執行指線程啟動後、結束前。不包括啟動前和終止後的線程。

• threading.activeCount(): 返回正在執行的線程數量。與len(threading.enumerate())有同樣的結果。

除了用法外。線程模塊相同提供了Thread類來處理線程。Thread類提供了下面方法:

• run(): 用以表示線程活動的方法。
• start():啟動線程活動。

• join([time]): 等待至線程中止。

  這堵塞調用線程直至線程的join() 方法被調用中止-正常退出或者拋出未處理的異常-或者是可選的超時發生。

• isAlive(): 返回線程是否活動的。
• getName(): 返回線程名。

• setName(): 設置線程名。

使用Threading模塊創建線程

使用Threading模塊創建線程。直接從threading.Thread繼承，然後重寫__init__方法和run方法：

#coding=utf-8
#!/usr/bin/python

#coding=utf-8
__author__ = ‘a359680405‘

import threading
import time
import _thread

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):   #繼承父類threading.Thread
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):                   #把要執行的代碼寫到run函數裏面 線程在創建後會直接執行run函數
        print ("Starting " + self.name)
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print ("Exiting " + self.name)

def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        if exitFlag:
            _thread.exit()
        time.sleep(delay)
        print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
        counter -= 1

# 創建新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 開啟線程
thread1.start()
thread2.start()

print ("Exiting Main Thread")

以上程序運行結果例如以下；

Starting Thread-1
Starting Thread-2
Exiting Main Thread
Thread-1: Sun Aug 23 21:27:32 2015
Thread-1: Sun Aug 23 21:27:33 2015
Thread-2: Sun Aug 23 21:27:33 2015
Thread-1: Sun Aug 23 21:27:34 2015
Thread-1: Sun Aug 23 21:27:35 2015
Thread-2: Sun Aug 23 21:27:35 2015
Thread-1: Sun Aug 23 21:27:36 2015
Exiting Thread-1
Thread-2: Sun Aug 23 21:27:37 2015
Thread-2: Sun Aug 23 21:27:39 2015
Thread-2: Sun Aug 23 21:27:41 2015
Exiting Thread-2

線程同步

假設多個線程共同對某個數據改動，則可能出現不可預料的結果，為了保證數據的正確性，須要對多個線程進行同步。

使用Thread對象的Lock和Rlock能夠實現簡單的線程同步，這兩個對象都有acquire方法和release方法。對於那些須要每次僅僅同意一個線程操作的數據，能夠將其操作放到acquire和release方法之間。例如以下：

多線程的優勢在於能夠同一時候執行多個任務（至少感覺起來是這樣）。可是當線程須要共享數據時，可能存在數據不同步的問題。

考慮這樣一種情況：一個列表裏全部元素都是0，線程"set"從後向前把全部元素改成1，而線程"print"負責從前往後讀取列表並打印。

那麽，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。為了避免這樣的情況。引入了鎖的概念。

鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。每當一個線程比方"set"要訪問共享數據時，必須先獲得鎖定。假設已經有別的線程比方"print"獲得鎖定了，那麽就讓線程"set"暫停。也就是同步堵塞；等到線程"print"訪問完成，釋放鎖以後，再讓線程"set"繼續。

經過這種處理，打印列表時要麽所有輸出0，要麽所有輸出1，不會再出現一半0一半1的尷尬場面。

實例：

#coding=utf-8
__author__ = ‘a359680405‘

import threading
import time

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):
        print ("Starting " + self.name)
       # 獲得鎖。成功獲得鎖定後返回True
       # 可選的timeout參數不填時將一直堵塞直到獲得鎖定
       # 否則超時後將返回False
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 釋放鎖
        threadLock.release()

def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
        counter -= 1

threadLock = threading.Lock()
threads = []

# 創建新線程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 開啟新線程
thread1.start()
thread2.start()

# 加入線程到線程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

# 等待全部線程完畢
for t in threads:
    t.join()
print ("Exiting Main Thread")

線程優先級隊列（ Queue）

Python的Queue模塊中提供了同步的、線程安全的隊列類，包含FIFO（先入先出)隊列Queue，LIFO（後入先出）隊列LifoQueue，和優先級隊列PriorityQueue。這些隊列都實現了鎖原語。可以在多線程中直接使用。可以使用隊列來實現線程間的同步。

Queue模塊中的經常用法:

• Queue.qsize() 返回隊列的大小
• Queue.empty() 假設隊列為空。返回True,反之False
• Queue.full() 假設隊列滿了，返回True,反之False
• Queue.full 與 maxsize 大小相應
• Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列，timeout等待時間
• Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
• Queue.put(item) 寫入隊列。timeout等待時間
• Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)
• Queue.task_done() 在完畢一項工作之後，Queue.task_done()函數向任務已經完畢的隊列發送一個信號
• Queue.join() 實際上意味著等到隊列為空。再運行別的操作

實例:

#coding=utf-8
__author__ = ‘a359680405‘
import queue
import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, q):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.q = q
    def run(self):
        print ("Starting " + self.name)
        process_data(self.name, self.q)
        print ("Exiting " + self.name)

def process_data(threadName, q):
    while not exitFlag:
        queueLock.acquire()
        if not workQueue.empty():
            data = q.get()
            queueLock.release()
            print ("%s processing %s" % (threadName, data))
        else:
            queueLock.release()
        time.sleep(1)

threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1

# 創建新線程
for tName in threadList:
    thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充隊列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
queueLock.release()

# 等待隊列清空
while not workQueue.empty():
    pass

# 通知線程是時候退出
exitFlag = 1

# 等待全部線程完畢
for t in threads:
    t.join()
print ("Exiting Main Thread")

以上程序運行結果：

Starting Thread-1
Starting Thread-2
Starting Thread-3
Thread-1 processing One
Thread-2 processing Two
Thread-3 processing Three
Thread-1 processing Four
Thread-2 processing Five
Exiting Thread-3
Exiting Thread-1
Exiting Thread-2
Exiting Main Thread

Python菜鳥晉級12----多線程