Python線程指南

文章目錄

• 1.1. 線程狀態
• 1.2. 線程同步（鎖）
• 1.3. 線程通訊（條件變數）
• 1.4. 線程運行和阻塞的狀態轉換
• 3.1. Thread
• 3.2. Lock
• 3.3. RLock
• 3.4. Condition
• 3.5. Semaphore/BoundedSemaphore
• 3.6. Event
• 3.7. Timer
• 3.8. local
• 全文完

本文介紹了Python對於線程的支援，包括“學會”多線程編程需要掌握的基礎以及Python兩個線程標準庫的完整介紹及使用樣本。

注意：本文基於Python2.4完成，；如果看到不明白的詞彙請記得百度Google或維基，whatever。

尊重作者的勞動，轉載請註明作者及原文地址 >.<

1. 線程基礎1.1. 線程狀態

線程有5種狀態，狀態轉換的過程如所示：

1.2. 線程同步（鎖）

多線程的優勢在於可以同時運行多個任務（至少感覺起來是這樣）。但是當線程需要共用資料時，可能存在資料不同步的問題。考慮這樣一種情況：一個列表裡所有元素都是0，線程"set"從後向前把所有元素改成1，而線程"print"負責從前往後讀取列表並列印。那麼，可能線程"set"開始改的時候，線程"print"便來列印列表了，輸出就成了一半0一半1，這就是資料的不同步。為了避免這種情況，引入了鎖的概念。

鎖有兩種狀態——鎖定和未鎖定。每當一個線程比如"set"要訪問共用資料時，必須先獲得鎖定；如果已經有別的線程比如"print"獲得鎖定了，那麼就讓線程"set"暫停，也就是同步阻塞；等到線程"print"訪問完畢，釋放鎖以後，再讓線程"set"繼續。經過這樣的處理，列印列表時要麼全部輸出0，要麼全部輸出1，不會再出現一半0一半1的尷尬場面。

線程與鎖的互動如所示：

1.3. 線程通訊（條件變數）

然而還有另外一種尷尬的情況：列表並不是一開始就有的；而是通過線程"create"建立的。如果"set"或者"print" 在"create"還沒有啟動並執行時候就訪問列表，將會出現一個異常。使用鎖可以解決這個問題，但是"set"和"print"將需要一個無限迴圈——他們不知道"create"什麼時候會運行，讓"create"在運行後通知"set"和"print"顯然是一個更好的解決方案。於是，引入了條件變數。

條件變數允許線程比如"set"和"print"在條件不滿足的時候（列表為None時）等待，等到條件滿足的時候（列表已經建立）發出一個通知，告訴"set" 和"print"條件已經有了，你們該起床幹活了；然後"set"和"print"才繼續運行。

線程與條件變數的互動如所示：

  

1.4. 線程運行和阻塞的狀態轉換

最後看看線程運行和阻塞狀態的轉換。

阻塞有三種情況：
同步阻塞是指處於競爭鎖定的狀態，線程請求鎖定時將進入這個狀態，一旦成功獲得鎖定又恢複到運行狀態；
等待阻塞是指等待其他線程通知的狀態，線程獲得條件鎖定後，調用“等待”將進入這個狀態，一旦其他線程發出通知，線程將進入同步阻塞狀態，再次競爭條件鎖定；
而其他阻塞是指調用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO時的阻塞，這個狀態下線程不會釋放已獲得的鎖定。

tips: 如果能理解這些內容，接下來的主題將是非常輕鬆的；並且，這些內容在大部分流行的程式設計語言裡都是一樣的。（意思就是非看懂不可 >_< 嫌作者水平低找別人的教程也要看懂）

2. thread

Python通過兩個標準庫thread和threading提供對線程的支援。thread提供了低層級的、原始的線程以及一個簡單的鎖。

# encoding: UTF-8import threadimport time# 一個用於線上程中執行的函數def func():    for i in range(5):        print 'func'        time.sleep(1)       # 結束當前線程    # 這個方法與thread.exit_thread()等價    thread.exit() # 當func返回時，線程同樣會結束       # 啟動一個線程，線程立即開始運行# 這個方法與thread.start_new_thread()等價# 第一個參數是方法，第二個參數是方法的參數thread.start_new(func, ()) # 方法沒有參數時需要傳入空tuple# 建立一個鎖（LockType，不能直接執行個體化）# 這個方法與thread.allocate_lock()等價lock = thread.allocate()# 判斷鎖是鎖定狀態還是釋放狀態print lock.locked()# 鎖通常用於控制對共用資源的訪問count = 0# 獲得鎖，成功獲得鎖定後返回True# 可選的timeout參數不填時將一直阻塞直到獲得鎖定# 否則逾時後將返回Falseif lock.acquire():    count += 1       # 釋放鎖    lock.release()# thread模組提供的線程都將在主線程結束後同時結束time.sleep(6)

thread 模組提供的其他方法：

thread.interrupt_main(): 在其他線程中終止主線程。

thread.get_ident(): 獲得一個代表當前線程的魔法數字，常用於從一個字典中獲得線程相關的資料。這個數字本身沒有任何含義，並且當線程結束後會被新線程複用。

thread還提供了一個ThreadLocal類用於管理線程相關的資料，名為 thread._local，threading中引用了這個類。

由於thread提供的線程功能不多，無法在主線程結束後繼續運行，不提供條件變數等等原因，一般不使用thread模組，這裡就不多介紹了。

3. threading

threading基於Java的執行緒模式設計。鎖（Lock）和條件變數（Condition）在Java中是對象的基本行為（每一個對象都內建了鎖和條件變數），而在Python中則是獨立的對象。Python Thread提供了Java Thread的行為的子集；沒有優先順序、線程組，線程也不能被停止、暫停、恢複、中斷。Java Thread中的部分被Python實現了的靜態方法在threading中以模組方法的形式提供。

threading 模組提供的常用方法：

threading.currentThread(): 返回當前的線程變數。

threading.enumerate(): 返回一個包含正在啟動並執行線程的list。正在運行指線程啟動後、結束前，不包括啟動前和終止後的線程。

threading.activeCount(): 返回正在啟動並執行線程數量，與len(threading.enumerate())有相同的結果。

threading模組提供的類： 
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.

3.1. Thread

Thread是線程類，與Java類似，有兩種使用方法，直接傳入要啟動並執行方法或從Thread繼承並覆蓋run()：

# encoding: UTF-8import threading# 方法1：將要執行的方法作為參數傳給Thread的構造方法def func():    print 'func() passed to Thread't = threading.Thread(target=func)t.start()# 方法2：從Thread繼承，並重寫run()class MyThread(threading.Thread):    def run(self):        print 'MyThread extended from Thread't = MyThread()t.start()

構造方法：

Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

group: 線程組，目前還沒有實現，庫引用中提示必須是None；

target: 要執行的方法；

name: 線程名；

args/kwargs: 要傳入方法的參數。

執行個體方法：

isAlive(): 返回線程是否在運行。正在運行指啟動後、終止前。

get/setName(name): 擷取/設定線程名。

is/setDaemon(bool): 擷取/設定是否守護線程。初始值從建立該線程的線程繼承。當沒有非守護線程仍在運行時，程式將終止。

start(): 啟動線程。

join([timeout]): 阻塞當前上下文環境的線程，直到調用此方法的線程終止或到達指定的timeout（選擇性參數）。

一個使用join()的例子：

# encoding: UTF-8import threadingimport timedef context(tJoin):    print 'in threadContext.'    tJoin.start()       # 將阻塞tContext直到threadJoin終止。    tJoin.join()       # tJoin終止後繼續執行。    print 'out threadContext.'def join():    print 'in threadJoin.'    time.sleep(1)    print 'out threadJoin.'tJoin = threading.Thread(target=join)tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,))tContext.start()

運行結果：

in threadContext.

in threadJoin.

out threadJoin.

out threadContext.

3.2. Lock

Lock（指令鎖）是可用的最低級的同步指令。Lock處於鎖定狀態時，不被特定的線程擁有。Lock包含兩種狀態——鎖定和非鎖定，以及兩個基本的方法。

可以認為Lock有一個鎖定池，當線程請求鎖定時，將線程至於池中，直到獲得鎖定後出池。池中的線程處於狀態圖中的同步阻塞狀態。

構造方法：

Lock()

執行個體方法：

acquire([timeout]): 使線程進入同步阻塞狀態，嘗試獲得鎖定。

release(): 釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

# encoding: UTF-8import threadingimport timedata = 0lock = threading.Lock()def func():    global data    print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()       # 調用acquire([timeout])時，線程將一直阻塞，    # 直到獲得鎖定或者直到timeout秒後（timeout參數可選）。    # 返回是否獲得鎖。    if lock.acquire():        print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()        data += 1        time.sleep(2)        print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()               # 調用release()將釋放鎖。        lock.release()t1 = threading.Thread(target=func)t2 = threading.Thread(target=func)t3 = threading.Thread(target=func)t1.start()t2.start()t3.start() 

3.3. RLock

RLock（可重新進入鎖）是一個可以被同一個線程請求多次的同步指令。RLock使用了“擁有的線程”和“遞迴等級”的概念，處於鎖定狀態時，RLock被某個線程擁有。擁有RLock的線程可以再次調用acquire()，釋放鎖時需要調用release()相同次數。

可以認為RLock包含一個鎖定池和一個初始值為0的計數器，每次成功調用 acquire()/release()，計數器將+1/-1，為0時鎖處於未鎖定狀態。

構造方法：

RLock()

執行個體方法：

acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。

# encoding: UTF-8import threadingimport timerlock = threading.RLock()def func():    # 第一次請求鎖定    print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()    if rlock.acquire():        print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()        time.sleep(2)               # 第二次請求鎖定        print '%s acquire lock again...' % threading.currentThread().getName()        if rlock.acquire():            print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()            time.sleep(2)               # 第一次釋放鎖        print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()        rlock.release()        time.sleep(2)               # 第二次釋放鎖        print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()        rlock.release()t1 = threading.Thread(target=func)t2 = threading.Thread(target=func)t3 = threading.Thread(target=func)t1.start()t2.start()t3.start()

3.4. Condition

Condition（條件變數）通常與一個鎖關聯。需要在多個Contidion中共用一個鎖時，可以傳遞一個Lock/RLock執行個體給構造方法，否則它將自己產生一個RLock執行個體。

可以認為，除了Lock帶有的鎖定池外，Condition還包含一個等待池，池中的線程處於狀態圖中的等待阻塞狀態，直到另一個線程調用notify()/notifyAll()通知；得到通知後線程進入鎖定池等待鎖定。

構造方法：

Condition([lock/rlock])

執行個體方法：

acquire([timeout])/release(): 調用關聯的鎖的相應方法。

wait([timeout]): 調用這個方法將使線程進入Condition的等待池等待通知，並釋放鎖。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

notify(): 調用這個方法將從等待池挑選一個線程並通知，收到通知的線程將自動調用acquire()嘗試獲得鎖定（進入鎖定池）；其他線程仍然在等待池中。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

notifyAll(): 調用這個方法將通知等待池中所有的線程，這些線程都將進入鎖定池嘗試獲得鎖定。調用這個方法不會釋放鎖定。使用前線程必須已獲得鎖定，否則將拋出異常。

例子是很常見的生產者/消費者模式：

# encoding: UTF-8import threadingimport time# 商品product = None# 條件變數con = threading.Condition()# 生產者方法def produce():    global product       if con.acquire():        while True:            if product is None:                print 'produce...'                product = 'anything'                               # 通知消費者，商品已經生產                con.notify()                       # 等待通知            con.wait()            time.sleep(2)# 消費者方法def consume():    global product       if con.acquire():        while True:            if product is not None:                print 'consume...'                product = None                               # 通知生產者，商品已經沒了                con.notify()                       # 等待通知            con.wait()            time.sleep(2)t1 = threading.Thread(target=produce)t2 = threading.Thread(target=consume)t2.start()t1.start()

3.5. Semaphore/BoundedSemaphore

Semaphore（訊號量）是電腦科學史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一個內建的計數器，每當調用acquire()時-1，調用release() 時+1。計數器不能小於0；當計數器為0時，acquire()將阻塞線程至同步鎖定狀態，直到其他線程調用release()。

基於這個特點，Semaphore經常用來同步一些有“訪客上限”的對象，比如串連池。

BoundedSemaphore 與Semaphore的唯一區別在於前者將在調用release()時檢查計數器的值是否超過了計數器的初始值，如果超過了將拋出一個異常。

構造方法：

Semaphore(value=1): value是計數器的初始值。

執行個體方法：

acquire([timeout]): 請求Semaphore。如果計數器為0，將阻塞線程至同步阻塞狀態；否則將計數器-1並立即返回。

release(): 釋放Semaphore，將計數器+1，如果使用BoundedSemaphore，還將進行釋放次數檢查。release()方法不檢查線程是否已獲得 Semaphore。

# encoding: UTF-8import threadingimport time# 計數器初值為2semaphore = threading.Semaphore(2)def func():       # 請求Semaphore，成功後計數器-1；計數器為0時阻塞    print '%s acquire semaphore...' % threading.currentThread().getName()    if semaphore.acquire():               print '%s get semaphore' % threading.currentThread().getName()        time.sleep(4)               # 釋放Semaphore，計數器+1        print '%s release semaphore' % threading.currentThread().getName()        semaphore.release()t1 = threading.Thread(target=func)t2 = threading.Thread(target=func)t3 = threading.Thread(target=func)t4 = threading.Thread(target=func)t1.start()t2.start()t3.start()t4.start()time.sleep(2)# 沒有獲得semaphore的主線程也可以調用release# 若使用BoundedSemaphore，t4釋放semaphore時將拋出異常print 'MainThread release semaphore without acquire'semaphore.release()

3.6. Event

Event（事件）是最簡單的線程通訊機制之一：一個線程通知事件，其他線程等待事件。Event內建了一個初始為False的標誌，當調用set()時設為True，調用clear()時重設為 False。wait()將阻塞線程至等待阻塞狀態。

Event其實就是一個簡化版的 Condition。Event沒有鎖，無法使線程進入同步阻塞狀態。

構造方法：

Event()

執行個體方法：

isSet(): 當內建標誌為True時返回True。

set(): 將標誌設為True，並通知所有處於等待阻塞狀態的線程恢複運行狀態。

clear(): 將標誌設為False。

wait([timeout]): 如果標誌為True將立即返回，否則阻塞線程至等待阻塞狀態，等待其他線程調用set()。

# encoding: UTF-8import threadingimport timeevent = threading.Event()def func():    # 等待事件，進入等待阻塞狀態    print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName()    event.wait()       # 收到事件後進入運行狀態    print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName()t1 = threading.Thread(target=func)t2 = threading.Thread(target=func)t1.start()t2.start()time.sleep(2)# 發送事件通知print 'MainThread set event.'event.set()

3.7. Timer

Timer（定時器）是Thread的衍生類別，用於在指定時間後調用一個方法。

構造方法：

Timer(interval, function, args=[], kwargs={})

interval: 指定的時間

function: 要執行的方法

args/kwargs: 方法的參數

執行個體方法：

Timer從Thread派生，沒有增加執行個體方法。

# encoding: UTF-8import threadingdef func():    print 'hello timer!'timer = threading.Timer(5, func)timer.start()

3.8. local

local是一個小寫字母開頭的類，用於管理 thread-local（線程局部的）資料。對於同一個local，線程無法訪問其他線程設定的屬性；線程設定的屬性不會被其他線程設定的同名屬性替換。

可以把local看成是一個“線程-屬性字典”的字典，local封裝了從自身使用線程作為 key檢索對應的屬性字典、再使用屬性名稱作為key檢索屬性值的細節。

# encoding: UTF-8import threadinglocal = threading.local()local.tname = 'main'def func():    local.tname = 'notmain'    print local.tnamet1 = threading.Thread(target=func)t1.start()t1.join()print local.tname

熟練掌握Thread、Lock、Condition就可以應對絕大多數需要使用線程的場合，某些情況下local也是非常有用的東西。本文的最後使用這幾個類展示線程基礎中提到的情境：

# encoding: UTF-8import threadingalist = Nonecondition = threading.Condition()def doSet():    if condition.acquire():        while alist is None:            condition.wait()        for i in range(len(alist))[::-1]:            alist[i] = 1        condition.release()def doPrint():    if condition.acquire():        while alist is None:            condition.wait()        for i in alist:            print i,        print        condition.release()def doCreate():    global alist    if condition.acquire():        if alist is None:            alist = [0 for i in range(10)]            condition.notifyAll()        condition.release()tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset')tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint')tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate')tset.start()tprint.start()tcreate.start()

全文完