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Python 3 多线程

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点

  1. 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
  2. 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
  3. 程序的运行速度可能加快
  4. 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

线程在执行过程中与进程还是有区别的

  1. 每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口

    但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制

  2. 每个线程都有它自己的一组 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

  1. 线程可以被抢占 ( 中断 )
  2. 在其它线程正在运行时，线程可以暂时搁置 ( 也称为睡眠 ) -- 这就是线程的退让

Python 多线程编程

Python 中创建一个线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象

  1. 函数

    调用 thread 模块中的 start_new_thread() 函数来产生新线程

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

    参数说明

    参数 说明
    function 线程函数
    args 传递给线程函数的参数,他必须是个 tuple 类型
    kwargs 可选参数

    导入模块

    import thread

    范例

            import thread
import time

# 为线程定义一个函数
def print_time( threadName, delay):
   count = 0
   while count < 5:
      time.sleep(delay)
      count += 1
      print ("%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) ))

# 创建两个线程
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

    运行以上 Python 范例，输出结果如下

    Thread:1:: Wed Jan 17 18:45:36 2018
Thread:2:: Wed Jan 17 18:45:38 2018
Thread:1:: Wed Jan 17 18:45:38 2018
Thread:1:: Wed Jan 17 18:45:40 2018
Thread:2:: Wed Jan 17 18:45:42 2018
Thread:1:: Wed Jan 17 18:45:42 2018
Thread:1:: Wed Jan 17 18:45:44 2018
Thread:2:: Wed Jan 17 18:45:46 2018
Thread:2:: Wed Jan 17 18:45:50 2018
Thread:2:: Wed Jan 17 18:45:54 2018

    线程的结束一般依靠线程函数的自然结束

    也可以在线程函数中调用 thread.exit() 会抛出 SystemExit exception，以达到退出线程的目的

  2. 线程模块 threading

    除了使用 thread 模块相关函数创建线程外，Python 还内置了 threading 提供了对线程的支持，threading 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁

    threading 模块提供了以下函数用来管理线程

    方法 说明
    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

    除了上面的函数外，threading 还提供了 Thread 类来处理线程

    threading.Thread 类提供了以下方法

    方法 说明
    run() 用以表示线程活动的方法
    start() 启动线程活动
    join([time]) 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生
    isAlive() 返回线程是否活动的
    getName() 返回线程名
    setName() 设置线程名

    范例

    我们已经把 threading 介绍的差不多了，现在使用 threading 模块来创建几个线程

    使用 Threading 模块创建线程，可以写一个类继承 threading.Thread，然后重写 __init__ 方法和 run()方法

    import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
    '''继承父类 threading.Thread'''
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):
        ''' 把要执行的代码写到 run 函数里面 
            线程在创建后会直接运行 run 函数
        ''' 
        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:
            threading.Thread.exit()
        time.sleep(delay)
        print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
        counter -= 1

# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()

print ("Exiting Main Thread")

    运行以上 Python 代码，输出结果如下

    $ python main.py 
Starting Thread-1Starting Thread-2
 Exiting Main Thread

Thread-1: Wed Jan 17 19:06:27 2018
Thread-2: Wed Jan 17 19:06:28 2018
 Thread-1: Wed Jan 17 19:06:28 2018
Thread-1: Wed Jan 17 19:06:29 2018
Thread-2: Wed Jan 17 19:06:30 2018
 Thread-1: Wed Jan 17 19:06:30 2018
Thread-1: Wed Jan 17 19:06:31 2018
Exiting Thread-1
Thread-2: Wed Jan 17 19:06:32 2018
Thread-2: Wed Jan 17 19:06:34 2018
Thread-2: Wed Jan 17 19:06:36 2018
Exiting Thread-2

线程同步

多线程的优势在于可以同时运行多个任务 ( 至少感觉起来是这样)

但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题

考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是 0，线程 "set" 从后向前把所有元素改成 1，而线程 "print" 负责从前往后读取列表并打印

那么，可能线程 "set" 开始改的时候，线程 "print" 便来打印列表了，输出就成了一半0一半 1，这就是数据的不同步

为了避免这种情况，引入了锁的概念。

锁有两种状态——锁定和未锁定

  • 每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定
  • 如果已经有别的线程比如 "print" 获得锁定了，那么就让线程 "set" 暂停，也就是同步阻塞
  • 等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程 "set" 继续

经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面

为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行 同步

threading.Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步

这两个对象都有 acquire() 方法和 release() 方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间

下面的范例实现到了对资源的锁和解锁

#!/usr/bin/python

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)
       # 获得锁，成功获得锁定后返回True
       # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
       # 否则超时后将返回False
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 释放锁
        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 = []

# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread:1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread:2", 2)

# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()

# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print ("Exiting Main Thread")

运行上面的 Python 代码，输出结果如下

$ python main.py 
Starting Thread:1
Starting Thread:2
Thread:1: Wed Jan 17 19:13:58 2018
Thread:1: Wed Jan 17 19:13:59 2018
Thread:1: Wed Jan 17 19:14:00 2018
Thread:2: Wed Jan 17 19:14:02 2018
Thread:2: Wed Jan 17 19:14:04 2018
Thread:2: Wed Jan 17 19:14:06 2018
Exiting Main Thread

线程优先级队列 ( Queue )

Python queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括 FIFO (先入先出 ) 队列 Queue，LIFO ( 后入先出 ) 队列 LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue

这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用

可以使用队列来实现线程间的同步

导入模块

import queue

queue.Queue 类常用方法

下表列出了 queue.Queue 类中常用的方法

方法 说明
Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回 True,反之 False
Queue.full() 如果队列满了，返回 True,反之 False
Queue.full 与 maxsize 大小对应
Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
Queue.put(item) 写入队列，timeout 等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当 Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 完成一项工作后，该函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

范例

下面的代码使用 queue.Queue 类来完成线程间的同步

#!/usr/bin/python

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

# 创建新线程
for tName in threadList:
    thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
queueLock.release()

# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
    pass

# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print ("Exiting Main Thread")

运行以上 Python 代码，输出结果如下

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
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