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多线程编程

其实创建线程之后,线程并不是始终保持一个状态的,其状态大概如下:

New 创建

Runnable 就绪。等待调度

Running 运行

Blocked 阻塞。阻塞可能在 Wait Locked Sleeping

Dead 消亡

线程有着不同的状态,也有不同的类型。大致可分为:

主线程

子线程

守护线程(后台线程)

前台线程

简单了解完这些之后,我们开始看看具体的代码使用了。

1、线程的创建

Python 提供两个模块进行多线程的操作,分别是 thread 和 threading

前者是比较低级的模块,用于更底层的操作,一般应用级别的开发不常用。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import time
import threading
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(5):
            print('thread {}, @number: {}'.format(self.name, i))
            time.sleep(1)
def main():
    print("Start main threading")
    # 创建三个线程
    threads = [MyThread() for i in range(3)]
    # 启动三个线程
    for t in threads:
        t.start()
    print("End Main threading")
if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果:

Start main threading
thread Thread-1, @number: 0
thread Thread-2, @number: 0
thread Thread-3, @number: 0
End Main threading
thread Thread-2, @number: 1
thread Thread-1, @number: 1
thread Thread-3, @number: 1
thread Thread-1, @number: 2
thread Thread-3, @number: 2
thread Thread-2, @number: 2
thread Thread-2, @number: 3
thread Thread-3, @number: 3
thread Thread-1, @number: 3
thread Thread-3, @number: 4
thread Thread-2, @number: 4
thread Thread-1, @number: 4

注意喔,这里不同的环境输出的结果肯定是不一样的。

2、线程合并(join方法)

上面的示例打印出来的结果来看,主线程结束后,子线程还在运行。那么我们需要主线程要等待子线程运行完后,再退出,要怎么办呢?

这时候,就需要用到 join 方法了。

在上面的例子,新增一段代码,具体如下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import time
import threading
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(5):
            print('thread {}, @number: {}'.format(self.name, i))
            time.sleep(1)
def main():
    print("Start main threading")
    # 创建三个线程
    threads = [MyThread() for i in range(3)]
    # 启动三个线程
    for t in threads:
        t.start()
    # 一次让新创建的线程执行 join
    for t in threads:
        t.join()
    print("End Main threading")
if __name__ == '__main__':
    main()

从打印的结果,可以清楚看到,相比上面示例打印出来的结果,主线程是在等待子线程运行结束后才结束的。

Start main threading
thread Thread-1, @number: 0
thread Thread-2, @number: 0
thread Thread-3, @number: 0
thread Thread-1, @number: 1
thread Thread-3, @number: 1
thread Thread-2, @number: 1
thread Thread-2, @number: 2
thread Thread-1, @number: 2
thread Thread-3, @number: 2
thread Thread-2, @number: 3
thread Thread-1, @number: 3
thread Thread-3, @number: 3
thread Thread-3, @number: 4
thread Thread-2, @number: 4
thread Thread-1, @number: 4
End Main threading

3、线程同步与互斥锁

使用线程加载获取数据,通常都会造成数据不同步的情况。当然,这时候我们可以给资源进行加锁,也就是访问资源的线程需要获得锁才能访问。

其中 threading 模块给我们提供了一个 Lock 功能。

lock = threading.Lock()

在线程中获取锁

lock.acquire()

使用完成后,我们肯定需要释放锁

lock.release()

当然为了支持在同一线程中多次请求同一资源,Python 提供了可重入锁(RLock)。RLock 内部维护着一个 Lock 和一个 counter 变量,counter 记录了 acquire 的次数,从而使得资源可以被多次 require。直到一个线程所有的 acquire 都被 release,其他的线程才能获得资源。

那么怎么创建重入锁呢?也是一句代码的事情:

r_lock = threading.RLock()

4、Condition 条件变量

实用锁可以达到线程同步,但是在更复杂的环境,需要针对锁进行一些条件判断。Python 提供了 Condition 对象。使用 Condition 对象可以在某些事件触发或者达到特定的条件后才处理数据,Condition 除了具有 Lock 对象的 acquire 方法和 release 方法外,还提供了 wait 和 notify 方法。线程首先 acquire 一个条件变量锁。如果条件不足,则该线程 wait,如果满足就执行线程,甚至可以 notify 其他线程。其他处于 wait 状态的线程接到通知后会重新判断条件。

其中条件变量可以看成不同的线程先后 acquire 获得锁,如果不满足条件,可以理解为被扔到一个( Lock 或 RLock )的 waiting 池。直达其他线程 notify 之后再重新判断条件。不断的重复这一过程,从而解决复杂的同步问题。

35192f0e58595b25a0c422efd13ef05.png

该模式常用于生产者消费者模式,具体看看下面在线购物买家和卖家的示例:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import threading, time
class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self, cond, name):
        # 初始化
        super(Consumer, self).__init__()
        self.cond = cond
        self.name = name
    def run(self):
        # 确保先运行Seeker中的方法
        time.sleep(1)
        self.cond.acquire()
        print(self.name + ': 我这两件商品一起买,可以便宜点吗')
        self.cond.notify()
        self.cond.wait()
        print(self.name + ': 我已经提交订单了,你修改下价格')
        self.cond.notify()
        self.cond.wait()
        print(self.name + ': 收到,我支付成功了')
        self.cond.notify()
        self.cond.release()
        print(self.name + ': 等待收货')
class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, cond, name):
        super(Producer, self).__init__()
        self.cond = cond
        self.name = name
    def run(self):
        self.cond.acquire()
        # 释放对琐的占用,同时线程挂起在这里,直到被 notify 并重新占有琐。
        self.cond.wait()
        print(self.name + ': 可以的,你提交订单吧')
        self.cond.notify()
        self.cond.wait()
        print(self.name + ': 好了,已经修改了')
        self.cond.notify()
        self.cond.wait()
        print(self.name + ': 嗯,收款成功,马上给你发货')
        self.cond.release()
        print(self.name + ': 发货商品')
cond = threading.Condition()
consumer = Consumer(cond, '买家(两点水)')
producer = Producer(cond, '卖家(三点水)')
consumer.start()
producer.start()

输出的结果如下:

买家(两点水): 我这两件商品一起买,可以便宜点吗
卖家(三点水): 可以的,你提交订单吧
买家(两点水): 我已经提交订单了,你修改下价格
卖家(三点水): 好了,已经修改了
买家(两点水): 收到,我支付成功了
买家(两点水): 等待收货
卖家(三点水): 嗯,收款成功,马上给你发货
卖家(三点水): 发货商品

5、线程间通信

如果程序中有多个线程,这些线程避免不了需要相互通信的。那么我们怎样在这些线程之间安全地交换信息或数据呢?

从一个线程向另一个线程发送数据最安全的方式可能就是使用 queue 库中的队列了。创建一个被多个线程共享的 Queue 对象,这些线程通过使用 put() 和 get() 操作来向队列中添加或者删除元素。

# -*- coding: UTF-8 -*-
from queue import Queue
from threading import Thread
isRead = True
def write(q):
    # 写数据进程
    for value in ['两点水', '三点水', '四点水']:
        print('写进 Queue 的值为:{0}'.format(value))
        q.put(value)
def read(q):
    # 读取数据进程
    while isRead:
        value = q.get(True)
        print('从 Queue 读取的值为:{0}'.format(value))
if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    t1 = Thread(target=write, args=(q,))
    t2 = Thread(target=read, args=(q,))
    t1.start()
    t2.start()

输出的结果如下:

写进 Queue 的值为:两点水
写进 Queue 的值为:三点水
从 Queue 读取的值为:两点水
写进 Queue 的值为:四点水
从 Queue 读取的值为:三点水
从 Queue 读取的值为:四点水

Python 还提供了 Event 对象用于线程间通信,它是由线程设置的信号标志,如果信号标志位真,则其他线程等待直到信号接触。

Event 对象实现了简单的线程通信机制,它提供了设置信号,清楚信号,等待等用于实现线程间的通信。

设置信号

使用 Event 的 set() 方法可以设置 Event 对象内部的信号标志为真。Event 对象提供了 isSe() 方法来判断其内部信号标志的状态。当使用 event 对象的 set() 方法后,isSet() 方法返回真

清除信号

使用 Event 对象的 clear() 方法可以清除 Event 对象内部的信号标志,即将其设为假,当使用 Event 的 clear 方法后,isSet() 方法返回假

等待

Event 对象 wait 的方法只有在内部信号为真的时候才会很快的执行并完成返回。当 Event 对象的内部信号标志位假时,则 wait 方法一直等待到其为真时才返回。

示例:

# -*- coding: UTF-8 -*-
import threading
class mThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadname):
        threading.Thread.__init__(self, name=threadname)
    def run(self):
        # 使用全局Event对象
        global event
        # 判断Event对象内部信号标志
        if event.isSet():
            event.clear()
            event.wait()
            print(self.getName())
        else:
            print(self.getName())
            # 设置Event对象内部信号标志
            event.set()
# 生成Event对象
event = threading.Event()
# 设置Event对象内部信号标志
event.set()
t1 = []
for i in range(10):
    t = mThread(str(i))
    # 生成线程列表
    t1.append(t)
for i in t1:
    # 运行线程
    i.start()

输出的结果如下:

1
0
3
2
5
4
7
6
9
8

6、后台线程

默认情况下,主线程退出之后,即使子线程没有 join。那么主线程结束后,子线程也依然会继续执行。如果希望主线程退出后,其子线程也退出而不再执行,则需要设置子线程为后台线程。Python 提供了 setDeamon 方法。

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