python threading

一、 Python 中的线程使用：
Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

1、函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。如下例：

import time
import thread
def timer(no, interval):
    cnt = 0
    while cnt<10:
        print 'Thread:(%d) Time:%s\n'%(no, time.ctime())
        time.sleep(interval)
        cnt+=1
    thread.exit_thread()


def test(): #Use thread.start_new_thread() to create 2 new threads
    thread.start_new_thread(timer, (1,1))
    thread.start_new_thread(timer, (2,2))

if __name__=='__main__':
    test()

上面的例子定义了一个线程函数timer,它打印出10条时间记录后退出，每次打印的间隔由interval参数决定。thread.start_new_thread(function, args[, kwargs])的第一个参数是线程函数（本例中的timer方法），第二个参数是传递给线程函数的参数，它必须是tuple类型，kwargs是可选参数。

线程的结束可以等待线程自然结束，也可以在线程函数中调用thread.exit()或thread.exit_thread()方法。

2、创建threading.Thread的子类来包装一个线程对象，如下例：

import threading
import time
class timer(threading.Thread): #The timer class is derived from the class threading.Thread
    def __init__(self, num, interval):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.thread_num = num
        self.interval = interval
        self.thread_stop = False

    def run(self): #Overwrite run() method, put what you want the thread do here
        while not self.thread_stop:
            print 'Thread Object(%d), Time:%s\n' %(self.thread_num, time.ctime())
            time.sleep(self.interval)
    def stop(self):
        self.thread_stop = True


def test():
    thread1 = timer(1, 1)
    thread2 = timer(2, 2)
    thread1.start()
    thread2.start()
    time.sleep(10)
    thread1.stop()
    thread2.stop()
    return

if __name__ == '__main__':
    test()

就我个人而言，比较喜欢第二种方式，即创建自己的线程类，必要时重写threading.Thread类的方法，线程的控制可以由自己定制。

threading.Thread类的使用：

1，在自己的线程类的__init__里调用threading.Thread.__init__(self, name = threadname)

Threadname为线程的名字

2， run()，通常需要重写，编写代码实现做需要的功能。

3，getName()，获得线程对象名称

4，setName()，设置线程对象名称

5，start()，启动线程

6，jion([timeout])，等待另一线程结束后再运行。

7，setDaemon(bool)，设置子线程是否随主线程一起结束，必须在start()之前调用。默认为False。

8，isDaemon()，判断线程是否随主线程一起结束。

9，isAlive()，检查线程是否在运行中。

此外threading模块本身也提供了很多方法和其他的类，可以帮助我们更好的使用和管理线程。可以参看http://www.python.org/doc/2.5.2/lib/module-threading.html。

假设两个线程对象t1和t2都要对num=0进行增1运算，t1和t2都各对num修改10次，num的最终的结果应该为20。但是由于是多线程访问，有可能出现下面情况：在num=0时，t1取得num=0。系统此时把t1调度为”sleeping”状态，把t2转换为”running”状态，t2页获得num=0。然后t2对得到的值进行加1并赋给num，使得num=1。然后系统又把t2调度为”sleeping”，把t1转为”running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给num。这样，明明t1和t2都完成了1次加1工作，但结果仍然是num=1。

上面的case描述了多线程情况下最常见的问题之一：数据共享。当多个线程都要去修改某一个共享数据的时候，我们需要对数据访问进行同步。

1、简单的同步

最简单的同步机制就是“锁”。锁对象由threading.RLock类创建。线程可以使用锁的acquire()方法获得锁，这样锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果当另一个线程试图获得这个锁的时候，就会被系统变为“blocked”状态，直到那个拥有锁的线程调用锁的release()方法来释放锁，这样锁就会进入“unlocked”状态。“blocked”状态的线程就会收到一个通知，并有权利获得锁。如果多个线程处于“blocked”状态，所有线程都会先解除“blocked”状态，然后系统选择一个线程来获得锁，其他的线程继续沉默（“blocked”）。

Python中的thread模块和Lock对象是Python提供的低级线程控制工具，使用起来非常简单。如下例所示：

import thread
import time
mylock = thread.allocate_lock() #Allocate a lock
num=0 #Shared resource

def add_num(name):
    global num
    while True:
        mylock.acquire() #Get the lock
        # Do something to the shared resource
        print 'Thread %s locked! num=%s'%(name,str(num))
        if num >= 5:
            print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num))
            mylock.release()
            thread.exit_thread()
        num+=1
        print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num))
        mylock.release() #Release the lock.

def test():
    thread.start_new_thread(add_num, ('A',))
    thread.start_new_thread(add_num, ('B',))

if __name__== '__main__':
    test()

Python 在thread的基础上还提供了一个高级的线程控制库，就是之前提到过的threading。Python的threading module是在建立在thread module基础之上的一个module，在threading module中，暴露了许多thread module中的属性。在thread module中，python提供了用户级的线程同步工具“Lock”对象。而在threading module中，python又提供了Lock对象的变种: RLock对象。RLock对

补充：Web开发 , Python ,