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:

 

 
  1. import time 
  2. import thread 
  3. def timer(no, interval): 
  4.     cnt = 0 
  5.     while cnt<10
  6.         print 'Thread:(%d) Time:%s\n'%(no, time.ctime()) 
  7.         time.sleep(interval) 
  8.         cnt+=1 
  9.     thread.exit_thread() 
  10.     
  11.   
  12. def test(): #Use thread.start_new_thread() to create 2 new threads 
  13.     thread.start_new_thread(timer, (1,1)) 
  14.     thread.start_new_thread(timer, (2,2)) 
  15.   
  16. if __name__=='__main__'
  17.     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()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:

  1. import threading 
  2. import time 
  3. class timer(threading.Thread): #The timer class is derived from the class threading.Thread 
  4.     def __init__(self, num, interval): 
  5.         threading.Thread.__init__(self
  6.         self.thread_num = num 
  7.         self.interval = interval 
  8.         self.thread_stop = False 
  9.   
  10.     def run(self): #Overwrite run() method, put what you want the thread do here 
  11.         while not self.thread_stop: 
  12.             print 'Thread Object(%d), Time:%s\n' %(self.thread_num, time.ctime()) 
  13.             time.sleep(self.interval) 
  14.     def stop(self): 
  15.         self.thread_stop = True 
  16.         
  17.   
  18. def test(): 
  19.     thread1 = timer(1, 1
  20.     thread2 = timer(2, 2
  21.     thread1.start() 
  22.     thread2.start() 
  23.     time.sleep(10
  24.     thread1.stop() 
  25.     thread2.stop() 
  26.     return 
  27.   
  28. if __name__ == '__main__'
  29.     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。

3getName(),获得线程对象名称

4setName(),设置线程对象名称

5start(),启动线程

6jion([timeout]),等待另一线程结束后再运行。

7setDaemon(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

8isDaemon(),判断线程是否随主线程一起结束。

9isAlive(),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t1t2都要对num=0进行增1运算,t1t2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01后赋值给num。这样,明明t1t2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:

    1. import thread 
    2. import time 
    3. mylock = thread.allocate_lock()  #Allocate a lock 
    4. num=0  #Shared resource 
    5.  
    6. def add_num(name): 
    7.     global num 
    8.     while True
    9.         mylock.acquire() #Get the lock  
    10.         # Do something to the shared resource 
    11.         print 'Thread %s locked! num=%s'%(name,str(num)) 
    12.         if num >= 5
    13.             print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num)) 
    14.             mylock.release() 
    15.             thread.exit_thread() 
    16.         num+=1 
    17.         print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num)) 
    18.         mylock.release()  #Release the lock. 
    19.  
    20. def test(): 
    21.     thread.start_new_thread(add_num, ('A',)) 
    22.     thread.start_new_thread(add_num, ('B',)) 
    23.  
    24. if __name__== '__main__'
    25.     test() 

     

    Python 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threadingPythonthreading 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对象内部维护着一个Lock对象,它是一种可重入的对象。对于Lock对象而言,如果一个线程连续两次进行acquire操作,那么由于第一次acquire之后没有release,第二次acquire将挂起线程。这会导致Lock对象永远不会release,使得线程死锁。RLock对象允许一个线程多次对其进行acquire操作,因为在其内部通过一个counter变量维护着线程acquire的次数。而且每一次的acquire操作必须有一个release操作与之对应,在所有的release操作完成之后,别的线程才能申请该RLock对象。

    下面来看看如何使用threadingRLock对象实现同步。

    1. import threading 
    2. mylock = threading.RLock() 
    3. num=0 
    4.   
    5. class myThread(threading.Thread): 
    6.     def __init__(self, name): 
    7.         threading.Thread.__init__(self
    8.         self.t_name = name 
    9.          
    10.     def run(self): 
    11.         global num 
    12.         while True
    13.             mylock.acquire() 
    14.             print '\nThread(%s) locked, Number: %d'%(self.t_name, num) 
    15.             if num>=4
    16.                 mylock.release() 
    17.                 print '\nThread(%s) released, Number: %d'%(self.t_name, num) 
    18.                 break 
    19.             num+=1 
    20.             print '\nThread(%s) released, Number: %d'%(self.t_name, num) 
    21.             mylock.release() 
    22.              
    23. def test(): 
    24.     thread1 = myThread('A'
    25.     thread2 = myThread('B'
    26.     thread1.start() 
    27.     thread2.start() 
    28.   
    29. if __name__== '__main__'
    30.     test() 

     

    我们把修改共享数据的代码成为“临界区”。必须将所有“临界区”都封闭在同一个锁对象的acquirerelease之间。

    2、  条件同步

    锁只能提供最基本的同步。假如只在发生某些事件时才访问一个“临界区”,这时需要使用条件变量Condition

    Condition对象是对Lock对象的包装,在创建Condition对象时,其构造函数需要一个Lock对象作为参数,如果没有这个Lock对象参数,Condition将在内部自行创建一个Rlock对象。在Condition对象上,当然也可以调用acquirerelease操作,因为内部的Lock对象本身就支持这些操作。但是Condition的价值在于其提供的waitnotify的语义。

    条件变量是如何工作的呢?首先一个线程成功获得一个条件变量后,调用此条件变量的wait()方法会导致这个线程释放这个锁,并进入“blocked”状态,直到另一个线程调用同一个条件变量的notify()方法来唤醒那个进入“blocked”状态的线程。如果调用这个条件变量的notifyAll()方法的话就会唤醒所有的在等待的线程。

    如果程序或者线程永远处于“blocked”状态的话,就会发生死锁。所以如果使用了锁、条件变量等同步机制的话,一定要注意仔细检查,防止死锁情况的发生。对于可能产生异常的临界区要使用异常处理机制中的finally子句来保证释放锁。等待一个条件变量的线程必须用notify()方法显式的唤醒,否则就永远沉默。保证每一个wait()方法调用都有一个相对应的notify()调用,当然也可以调用notifyAll()方法以防万一。


    生产者与消费者问题是典型的同步问题。这里简单介绍两种不同的实现方法。

    1,  条件变量

    1. import threading 
    2.  
    3. import time 
    4.  
    5. class Producer(threading.Thread): 
    6.  
    7.     def __init__(self, t_name): 
    8.  
    9.         threading.Thread.__init__(self, name=t_name) 
    10.  
    11.   
    12.  
    13.     def run(self): 
    14.  
    15.         global
    16.  
    17.         con.acquire() 
    18.  
    19.         if x > 0
    20.  
    21.             con.wait() 
    22.  
    23.         else
    24.  
    25.             for i in range(5): 
    26.  
    27.                 x=x+1 
    28.  
    29.                 print "producing..." + str(x) 
    30.  
    31.             con.notify() 
    32.  
    33.         print
    34.  
    35.         con.release() 
    36.  
    37.   
    38.  
    39. class Consumer(threading.Thread): 
    40.  
    41.     def __init__(self, t_name): 
    42.  
    43.         threading.Thread.__init__(self, name=t_name) 
    44.  
    45.     def run(self): 
    46.  
    47.         global
    48.  
    49.         con.acquire() 
    50.  
    51.         if x == 0
    52.  
    53.             print 'consumer wait1' 
    54.  
    55.             con.wait() 
    56.  
    57.         else
    58.  
    59.             for i in range(5): 
    60.  
    61.                 x=x-1 
    62.  
    63.                 print "consuming..." + str(x) 
    64.  
    65.             con.notify() 
    66.  
    67.         print
    68.  
    69.         con.release() 
    70.  
    71.   
    72.  
    73. con = threading.Condition() 
    74.  
    75. x=0 
    76.  
    77. print 'start consumer' 
    78.  
    79. c=Consumer('consumer'
    80.  
    81. print 'start producer' 
    82.  
    83. p=Producer('producer'
    84.  
    85.   
    86.  
    87. p.start() 
    88.  
    89. c.start() 
    90.  
    1. print
        

     

     

        上面的例子中,p,c两个线程同时运行,c被BLOCK,等到p notify并releasec消费者被唤醒开始消费(对x执行减1操作) 

    2,  同步队列

    Python中的Queue对象也提供了对线程同步的支持。使用Queue对象可以实现多个生产者和多个消费者形成的FIFO的队列。

    生产者将数据依次存入队列,消费者依次从队列中取出数据。

     

    1. # producer_consumer_queue 
    2.  
    3. from Queue import Queue 
    4.  
    5. import random 
    6.  
    7. import threading 
    8.  
    9. import time 
    10.  
    11.   
    12.  
    13. #Producer thread 
    14.  
    15. class Producer(threading.Thread): 
    16.  
    17.     def __init__(self, t_name, queue): 
    18.  
    19.         threading.Thread.__init__(self, name=t_name) 
    20.  
    21.         self.data=queue 
    22.  
    23.     def run(self): 
    24.  
    25.         for i in range(5): 
    26.  
    27.             print "%s: %s is producing %d to the queue!\n" %(time.ctime(), self.getName(), i) 
    28.  
    29.             self.data.put(i) 
    30.  
    31.             time.sleep(random.randrange(10)/5
    32.  
    33.         print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName()) 
    34.  
    35.   
    36.  
    37. #Consumer thread 
    38.  
    39. class Consumer(threading.Thread): 
    40.  
    41.     def __init__(self, t_name, queue): 
    42.  
    43.         threading.Thread.__init__(self, name=t_name) 
    44.  
    45.         self.data=queue 
    46.  
    47.     def run(self): 
    48.  
    49.         for i in range(5): 
    50.  
    51.             val = self.data.get() 
    52.  
    53.             print "%s: %s is consuming. %d in the queue is consumed!\n" %(time.ctime(), self.getName(), val) 
    54.  
    55.             time.sleep(random.randrange(10)) 
    56.  
    57.         print "%s: %s finished!" %(time.ctime(), self.getName()) 
    58.  
    59.   
    60.  
    61. #Main thread 
    62.  
    63. def main(): 
    64.  
    65.     queue = Queue() 
    66.  
    67.     producer = Producer('Pro.', queue) 
    68.  
    69.     consumer = Consumer('Con.', queue) 
    70.  
    71.     producer.start() 
    72.  
    73.     consumer.start() 
    74.  
    75.     producer.join() 
    76.  
    77.     consumer.join() 
    78.  
    79.     print 'All threads terminate!' 
    80.  
    81.   
    82.  
    83. if __name__ == '__main__'
    84.  
    85.     main() 

     

     

    在上面的例子中,Producer在随机的时间内生产一个“产品”,放入队列中。Consumer发现队列中有了“产品”,就去消费它。本例中,由于Producer生产的速度快于Consumer消费的速度,所以往往Producer生产好几个“产品”后,Consumer才消费一个产品。

    Queue模块实现了一个支持多producer和多consumerFIFO队列。当共享信息需要安全的在多线程之间交换时,Queue非常有用。Queue的默认长度是无限的,但是可以设置其构造函数的maxsize参数来设定其长度。Queueput方法在队尾插入,该方法的原型是:

    put( item[, block[, timeout]])

    如果可选参数blocktrue并且timeoutNone(缺省值),线程被block,直到队列空出一个数据单元。如果timeout大于0,在timeout的时间内,仍然没有可用的数据单元,Full exception被抛出。反之,如果block参数为false(忽略timeout参数),item被立即加入到空闲数据单元中,如果没有空闲数据单元,Full exception被抛出。

    Queueget方法是从队首取数据,其参数和put方法一样。如果block参数为truetimeoutNone(缺省值),线程被block,直到队列中有数据。如果timeout大于0,在timeout时间内,仍然没有可取数据,Empty exception被抛出。反之,如果block参数为false(忽略timeout参数),队列中的数据被立即取出。如果此时没有可取数据,Empty exception也会被抛出。

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