python多線程編程（1）

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虛擬機器層面

Python虛擬機器使用GIL（Global Interpreter Lock，全域解譯器鎖）來互斥線程對共用資源的訪問，暫時無法利用多處理器的優勢。

語言層面

在語言層面，Python對多線程提供了很好的支援，Python中多線程相關的模組包括：thread，threading，Queue。可以方便地支援建立線程、互斥鎖、訊號量、同步等特性。

thread：多線程的底層支援模組，一般不建議使用。

threading：對thread進行了封裝，將一些線程的操作對象化，提供下列類：

Thread 線程類

Timer與Thread類似，但要等待一段時間後才開始運行

Lock 鎖原語

RLock 可重新進入鎖。使單線程可以再次獲得已經獲得的鎖

Condition 條件變數，能讓一個線程停下來，等待其他線程滿足某個“條件”

Event 通用的條件變數。多個線程可以等待某個事件發生，在事件發生後，所有的線程都被啟用

Semaphore為等待鎖的線程提供一個類似“等候室”的結構

BoundedSemaphore 與semaphore類似，但不允許超過初始值

Queue：實現了多生產者（Producer）、多消費者（Consumer）的隊列，支援鎖原語，能夠在多個線程之間提供很好的同步支援。提供的類：

Queue隊列

LifoQueue後入先出（LIFO）隊列

PriorityQueue 優先隊列

 

其中Thread類是你主要的線程類，可以建立進程執行個體。該類提供的函數包括：

getName(self) 返回線程的名字

isAlive(self) 布爾標誌，表示這個線程是否還在運行中

isDaemon(self) 返回線程的daemon標誌

join(self, timeout=None) 程式掛起，直到線程結束，如果給出timeout，則最多阻塞timeout秒

run(self) 定義線程的功能函數

setDaemon(self, daemonic)  把線程的daemon標誌設為daemonic

setName(self, name) 設定線程的名字

start(self) 開始線程執行

python的threading.Thread類有一個run方法，用於定義線程的功能函數，可以在自己的線程類中覆蓋該方法。而建立自己的線程執行個體後，通過Thread類的start方法，可以啟動該線程，交給python虛擬機器進行調度，當該線程獲得執行的機會時，就會調用run方法執行線程。

import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread):def run(self):for i in range(3):time.sleep(1)msg = "I‘m "+self.name+‘ @ ‘+str(i)print msgdef test():for i in range(5):t = MyThread()t.start()if __name__==‘__main__‘:test()

　　

執行結果：

I‘m Thread-1 @ 0
I‘m Thread-2 @ 0
I‘m Thread-5 @ 0
I‘m Thread-3 @ 0
I‘m Thread-4 @ 0
I‘m Thread-3 @ 1
I‘m Thread-4 @ 1
I‘m Thread-5 @ 1
I‘m Thread-1 @ 1
I‘m Thread-2 @ 1
I‘m Thread-4 @ 2
I‘m Thread-5 @ 2
I‘m Thread-2 @ 2
I‘m Thread-1 @ 2
I‘m Thread-3 @ 2

從代碼和執行結果我們可以看出，多線程程式的執行順序是不確定的。當執行到sleep語句時，線程將被阻塞（Blocked），到sleep結束後，線程進入就緒（Runnable）狀態，等待調度。而線程調度將自行選擇一個線程執行。上面的代碼中只能保證每個線程都運行完整個run函數，但是線程的啟動順序、run函數中每次迴圈的執行順序都不能確定。
此外需要注意的是：
1.每個線程一定會有一個名字，儘管上面的例子中沒有指定線程對象的name，但是python會自動為線程指定一個名字。
2.當線程的run()方法結束時該線程完成。
3. 無法控制線程發送器，但可以通過別的方式來影響線程調度的方式。

上面的例子只是簡單的示範了建立了線程、主動掛起以及退出線程

 

python多線程編程（1）