Python3 多线程核心知识

每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态。

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存。

• 线程可以被抢占（中断）。
• 在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让。

线程可以分为:

• 内核线程：由操作系统内核创建和撤销。
• 用户线程：不需要内核支持而在用户程序中实现的线程。

Python3 线程中常用的两个模块为：

• _thread
• threading(推荐使用)

函数式

调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

参数说明:

• function - 线程函数。
• args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
• kwargs - 可选参数。

import _thread, time
# 定义线程函数
def print_time(threadName, delay):
    count = 0
    while count < 5:
        time.sleep(delay)
        count += 1
        # 返回当前时间的时间戳（1970纪元后经过的浮点秒数）, 并格式化输出
        print("{}: {}".format(threadName, time.ctime(time.time()) ))
try:
    _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2))
    _thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4))
except:
    print("Error")

while 1:
    # 让线程有足够的时间完成
    pass
        
        

E:\PyPro>python thread.py
Thread-1: Thu Apr 12 09:01:56 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:01:58 2018
Thread-1: Thu Apr 12 09:01:58 2018
Thread-1: Thu Apr 12 09:02:00 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:02:02 2018
Thread-1: Thu Apr 12 09:02:02 2018
Thread-1: Thu Apr 12 09:02:05 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:02:06 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:02:10 2018
Thread-2: Thu Apr 12 09:02:14 2018

类封装式

threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：

• threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
• threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
• threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

• run(): 用以表示线程活动的方法。
• start():启动线程活动。
• join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
• isAlive(): 返回线程是否活动的。
• getName(): 返回线程名。
• setName(): 设置线程名。

import threading, time
# 创建进程类
class myThread(threading.Thread):
    # 构造函数
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    # 重写run()
    def run(self):
        print("Thread Strat：" + self.name)
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print("Thread Exit：" + self.name)
        
def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print("{}: {}".format(threadName, time.ctime(time.time()) ))
        counter -= 1    
 
# 创建线程
thread1 = myThread(1001, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(1002, "Thread-2", 2)

# 开启线程
print("Thread-1 is Alive? ", thread1.isAlive())
thread1.start()
thread2.start()
print("Thread-1 is Alive? ", thread1.isAlive())
thread1.join()
thread2.join()
print("Thread-1 is Alive? ", thread1.isAlive())
print("exit")

E:\PyPro>python threadClass.py
Thread-1 is Alive?  False
Thread Strat：Thread-1
Thread Strat：Thread-2
Thread-1 is Alive?  True
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:53 2018
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:54 2018
Thread-2: Thu Apr 12 10:15:54 2018
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:55 2018
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:56 2018
Thread-2: Thu Apr 12 10:15:56 2018
Thread-1: Thu Apr 12 10:15:57 2018
Thread Exit：Thread-1
Thread-2: Thu Apr 12 10:15:58 2018
Thread-2: Thu Apr 12 10:16:00 2018
Thread-2: Thu Apr 12 10:16:02 2018
Thread Exit：Thread-2
Thread-1 is Alive?  False
exit

不难发现，线程是通过start()函数激活，而不是对象建立时激活的！

线程同步

多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。

使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。

import threading, time

# 创建锁
threadLock = threading.Lock()
# 创建线程列表
threads = []

class myThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    
    def run(self):
        print("Thread Start: " + self.name)
        # 获取锁，同步线程
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 释放锁，开启下一个线程
        threadLock.release()
        print("Thread Exit: " + self.name)
        
def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print("{}: {}".format(threadName, time.ctime()))
        counter -= 1

        
# 创建线程
thread1 = myThread(1001, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(1002, "Thread-2", 2)

# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()

# 添加线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print("exit")

E:\PyPro>python synchronize.py
Thread Start: Thread-1
Thread Start: Thread-2
Thread-1: Thu Apr 12 11:00:49 2018
Thread-1: Thu Apr 12 11:00:50 2018
Thread-1: Thu Apr 12 11:00:51 2018
Thread Exit: Thread-1
Thread-2: Thu Apr 12 11:00:53 2018
Thread-2: Thu Apr 12 11:00:55 2018
Thread-2: Thu Apr 12 11:00:57 2018
Thread Exit: Thread-2
exit

线程优先级队列

Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO队列Queue，LIFO队列LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue。

这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用，可以使用队列来实现线程间的同步。

Queue 模块中的常用方法:

• Queue.qsize() 返回队列的大小
• Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
• Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
• Queue.full 与 maxsize 大小对应
• Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
• Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
• Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
• Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
• Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
• Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

import queue, threading, time

exitFlag = 0
# 创建锁
queueLock = threading.Lock()
# 创建队列
workQueue = queue.Queue(10)



class myThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, q):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.q = q
        
    def run(self):
        print("Thread Start: " + self.name)
        process_data(self.name, self.q)
        print("Thread Exit: " + self.name)
        
def process_data(threadName, q):
    while not exitFlag:
        queueLock.acquire()
        if not workQueue.empty():
            data = q.get()
            queueLock.release()
            print("{} processing {}".format(threadName, data))
        else:
            queueLock.release()
        time.sleep(1)

threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
threads = []
threadID = 1


# 创建新线程
for tName in threadList:
    thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充队列
queueLock.acquire()
print("队列填充中>>>>>>>>>>>>>>")
time.sleep(1)
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
print("队列填充完毕>>>>>>>>>>>>>>")
queueLock.release()

# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
    pass

# 通知线程退出
exitFlag = 1

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print("exit")

E:\PyPro>python queueue.py
Thread Start: Thread-1
Thread Start: Thread-2
Thread Start: Thread-3
队列填充中>>>>>>>>>>>>>>
队列填充完毕>>>>>>>>>>>>>>
Thread-3 processing One
Thread-1 processing Two
Thread-2 processing Three
Thread-3 processing Four
Thread-1 processing Five
Thread Exit: Thread-2
Thread Exit: Thread-1
Thread Exit: Thread-3
exit

源码中其实实现了三个进程读取同一个队列，按照先进先出原则实现锁定。

用start方法来启动线程，真正实现了多线程运行，这时无需等待run方法体代码执行完毕而直接继续执行下面的代码。通过调用Thread类的start()方法来启动一个线程，这时此线程处于就绪（可运行）状态，并没有运行，一旦得到cpu时间片，就开始执行run()方法，这里方法 run()称为线程体，它包含了要执行的这个线程的内容，Run方法运行结束，此线程随即终止。

join的作用是保证当前线程执行完成后，再执行其它线程。join可以有timeout参数，表示阻塞其它线程timeout秒后，不再阻塞。。一般线程的start()之后，所有操作结束后都要进行thread.join()。确保语句的输出是join()后面的程序是等线程结束后再执行的。