Python模組學習 —- thread 多執行緒

　　這段時間一直在用
Python
寫一個遊戲的伺服器程式。在編寫過程中，不可避免的要用多線程來處理與用戶端的互動。
Python
標準庫提供了
thread
和
threading
兩個模組來對多線程進行支援。其中，
thread
模組以低級、原始的方式來處理和控制線程，而
threading
模組通過對
thread
進行二次封裝，提供了更方便的
api
來處理線程。
雖然使用
thread
沒有
threading
來的方便，但它更靈活。今天先介紹
thread
模組的基本使用，下一篇
將介紹
threading
模組。

　　在介紹
thread
之前，先看一段代碼，猜猜程式運行完成之後，在控制台上輸出的結果是什嗎？

#coding=gbk<br />import thread, time, random<br />count = 0<br />def threadTest():<br /> global count<br /> for i in xrange(10000):<br /> count += 1<br />for i in range(10):<br /> thread.start_new_thread(threadTest, ())#如果對start_new_thread函數不是很瞭解，不要著急，馬上就會講解<br />time.sleep(3)<br />print count#count是多少呢？是10000 * 10 嗎？<br />

thread.start_new_thread

(
function

, args
[
, kwargs
]

)

　　函數將建立一個新的線程，並返回該線程的標識符（標識符為整數）。參數
function
表示線程建立之後，立即執行的函數，參數
args
是該函數的參數，它是一個元群組類型；第二個參數
kwargs
是可選的，它為函數提供了具名引數字典。函數執行完畢之後，線程將自動結束。如果函數在執行過程中遇到未處理的異常，該線程將退出，但不會影響其他線程的執行。
下面是一個簡單的例子：

#coding=gbk<br />import thread, time<br />def threadFunc(a = None, b = None, c = None, d = None):<br /> print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), a<br /> time.sleep(1)<br /> print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), b<br /> time.sleep(1)<br /> print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), c<br /> time.sleep(1)<br /> print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), d<br /> time.sleep(1)<br /> print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), 'over'</p><p>thread.start_new_thread(threadFunc, (3, 4, 5, 6))#建立線程，並執行threadFunc函數。<br />time.sleep(5)<br />

thread.exit
()

　　結束當前線程。調用該函數會觸發
SystemExit
異常，如果沒有處理該異常，線程將結束。
  

thread.get_ident
()

　　返回當前線程的標識符，標識符是一個非零整數。

thread.interrupt_main
()

　　在主線程中觸發
KeyboardInterrupt


異常。子線程可以使用該方法來中斷主線程。下面的例子示範了在子線程中調用
interrupt_main
，在主線程中捕獲異常
:

import thread, time<br />thread.start_new_thread(lambda : (thread.interrupt_main(), ), ())<br />try:<br /> time.sleep(2)<br />except KeyboardInterrupt, e:<br /> print 'error:', e<br />print 'over'<br />

 

　　下面介紹
thread
模組中的瑣，瑣可以保證在任何時刻，最多隻有一個線程可以訪問共用資源。

thread.LockType


是
thread
模組中定義的瑣類型。它有如下方法：

lock.acquire
(
[

waitflag
]

)

　　擷取瑣。函數返回一個布爾值，如果擷取成功，返回
True
，否則返回
False
。參數
waitflag

的預設值是一個非零整數，表示如果瑣已經被其他線程佔用，那麼當前線程將一直等待，只到其他線程釋放，然後擷取訪瑣。如果將參數
waitflag
置為
0
，那麼當前線程會嘗試擷取瑣，不管瑣是否被其他線程佔用，當前線程都不會等待。

lock.release
()

　　釋放所佔用的瑣。

lock.locked
()

　　判斷瑣是否被佔用。

　　現在我們回過頭來看文章開始處給出的那段代碼：代碼中定義了一個函數
threadTest
，它將全域變數逐一的增加
10000
，然後在主線程中開啟了
10
個子線程來調用
threadTest
函數。但結果並不是預料中的
10000 * 10
，原因主要是對
count
的並行作業引來的。全域變數
count
是共用資源，對它的操作應該串列的進行。下面對那段代碼進行修改，在對
count
操作的時候，進行加瑣處理。看看程式啟動並執行結果是否和預期一致。修改後的代碼：

#coding=gbk<br />import thread, time, random<br />count = 0<br />lock = thread.allocate_lock() #建立一個瑣對象<br />def threadTest():<br /> global count, lock<br /> lock.acquire() #擷取瑣</p><p> for i in xrange(10000):<br /> count += 1</p><p> lock.release() #釋放瑣<br />for i in xrange(10):<br /> thread.start_new_thread(threadTest, ())<br />time.sleep(3)<br />print count<br />

　　thread模組是不是並沒有想像中的那麼難！簡單就是美，這就是Python。更多關於thread模組的內容，請參考Python手冊 thread

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