Python多线程 
Python中实现多线程有两种方式,一种基于_thread模块(在Python2.x版本中为thread模块,没有下划线)的start_new_thread()函数,另一种基于threading模块的Thread类。 
其实Python的多线程编程不能真正利用多核的CPU,但是用开源模块使你的计算压力分布到多核CPU上.........

一.使用start_new_thread()实现线程,是比较底层的实现方式,所有线程共享他们global数据,为了达到同步,模块也提供了简单的锁机制

_thread.start_new_thread(function, args[, kwargs])
启动一个新的进程,并返回其标识符. 线程执行的函数需要的参数由args(必须为一个元组)提供,亦可通过可选参数kwargs提供关键字参数组  成的字典。当函数返回时,启动的线程也   停止退出。如果函数中存在未处理异常,会打印堆栈跟踪后线程停止退出(其他线程继续执行)。

其中线程标识符是一个非0整数,并没有直接意思,可以当作从一个线程组成的特殊字典中索引本线程的一个key,也可用_thread.get_ident()得到,在线程退出后,标识符会被系统回收。在线程执行过程中可以调用_thread.exit()终止本线程的执行。

  1. import _thread
  2. import time
  3. def threadFunction(count):
  4. for i in range(count):
  5. print('进程id为%d的打印%d'%(_thread.get_ident(),i))
  6. i-=1
  7. time.sleep(0.1)
  8. def begin():
  9. ident1=_thread.start_new_thread(threadFunction,(100,))
  10. print('启动标识符为%d的进程'%(ident1,))
  11. ident2=_thread.start_new_thread(threadFunction,(100,))
  12. print('启动标识符为%d的进程'%(ident2,))
  13. if __name__ == '__main__':
  14. begin()

二.使用Thread类来实现多线程,这种方式是对_thread模块(如果没有_thread,则为dummy_threading)的高级封装,在这种方式下我们需创建新类继承threading.Thread,和java一样重写threading.Thread的run方法即可.启动线程用线程的start方法,它会调用我们重写的run方法.

  1. class MyThread(threading.Thread):
  2. '''只能重写__init__ 和 run 两个方法'''
  3. def __init__(self,name):
  4. threading.Thread.__init__(self)
  5. self.name=name
  6. self.bool_stop=False
  7. def run(self):
  8. while not self.bool_stop:
  9. print('进程%s,于%s'%(self.name,time.asctime()))
  10. time.sleep(1)
  11. def stop(self):
  12. self.bool_stop = True
  13. if __name__ == '__main__':
  14. th1=MyThread('one')
  15. th2=MyThread('two')
  16. th1.start()
  17. th2.start()

Thread类还定义了以下常用方法与属性:

Thread.getName() \Thread.setName()
老方式用于获取和设置线程的名称,官方建议用Thread.name替代
Thread.ident
获取线程的标识符。只有在调用start()方法执行后才有效,否则返回None。
Thread.is_alive()
判断线程是否是激活的。
Thread.join([timeout])
调用Thread.join将会使主调线程堵塞,直到被调用线程运行结束或超时。参数timeout是一个数值类型,表示超时时间,如果未提供该参数,那么主调线程将一直堵塞到被调线程结束。

Python中的锁

先用_thread模块的Lock锁来实现生产者消费者问题,Lock对象是Python提供的低级线程控制工具,使用起来非常简单,只需下面3条语句即可:

_thread.allocate_lock()返回一个新Lock对象,即为一个新锁
lock.acquire() 相当于P操作,得到一个锁,
lock.release()相当于V操作,释放一个锁

代码如下:

  1. import _thread,time,random
  2. dish=0
  3. lock = _thread.allocate_lock()
  4. def producerFunction():
  5. '''如果投的筛子比0.2大,则向盘子中增加一个苹果'''
  6. global lock,dish
  7. while True:
  8. if(random.random() > 0.1):
  9. lock.acquire()
  10. if dish < 100:
  11. dish+=1
  12. print('生产者增加了一个苹果,现在有%d个苹果'%(dish,))
  13. lock.release()
  14. time.sleep(random.random()*3)
  15. def consumerFunction():
  16. '''如果投的筛子比0.5大,则从盘子中取一个苹果'''
  17. global lock,dish
  18. while True:
  19. if(random.random() > 0.9):
  20. lock.acquire()
  21. if dish > 0:
  22. dish-=1
  23. print('消费者拿走一个苹果现,在有%d个苹果'%(dish,))
  24. lock.release()
  25. time.sleep(random.random()*3)
  26. def begin():
  27. ident1=_thread.start_new_thread(producerFunction,())
  28. ident2=_thread.start_new_thread(consumerFunction,())
  29. if __name__ == '__main__':
  30. begin()

另一个较高级的锁为RLock锁,RLock对象内部维护着一个Lock对象,它是一种可重入的对象。对于Lock对象而言,如果一个线程连续两次进行acquire操作,那么由于第一次acquire之后没有release,第二次acquire将挂起线程。这会导致Lock对象永远不会release,使得线程死锁。RLock对象允许一个线程多次对其进行acquire操作,因为在其内部通过一个counter变量维护着线程acquire的次数。而且每一次的acquire操作必须有一个release操作与之对应,在所有的release操作完成之后,别的线程才能申请该RLock对象。

threading模块对Lock也提供和封装,提供了更高级的同步方式(可以理解为更高级的锁),包括threading.Event和threading.Condition,其中threading.Event为提供了简单的同步方式:一个进程标记event,其他进程等待,只需下面的几个方法即可:

Event.wait([timeout])
堵塞线程,直到Event对象内部标识位被设为True或超时(如果提供了参数timeout)。
Event.set()
将标识号设为Ture
Event.clear()
设为标识符False

threading.Condition 可以把Condiftion理解为一把高级的琐,它提供了比Lock, RLock更高级的功能,允许我们能够控制复杂的线程同步问题。threadiong.Condition在内部维护一个琐对象(默认是RLock),可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。Condition也提供了acquire, release方法,其含义与琐的acquire, release方法一致,其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已。Condition还提供了如下方法(特别要注意:这些方法只有在占用琐(acquire)之后才能调用,否则将会报RuntimeError异常。):

Condition.wait([timeout]):    
wait方法释放内部所占用的琐,同时线程被挂起,直至接收到通知被唤醒或超时(如果提供了timeout参数的话)。当线程被唤醒并重新占有琐的时候,程序才会继续执行下去。
Condition.notify():  
唤醒一个挂起的线程(如果存在挂起的线程)。注意:notify()方法不会释放所占用的琐。
Condition.notify_all()
唤醒所有挂起的线程(如果存在挂起的线程)。注意:这些方法不会释放所占用的琐。

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