多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：

  • 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
  • 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
  • 程序的运行速度可能加快
  • 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。

线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的进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。

开始学习python线程

python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

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。

实例(python 2.0+)

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import thread
import time
 
# 为线程定义一个函数
def print_time( threadname, delay):
   count = 0
   while count < 5:
      time.sleep(delay)
      count += 1
      print "%s: %s" % ( threadname, time.ctime(time.time()) )
 
# 创建两个线程
try:
   thread.start_new_thread( print_time, ("thread-1", 2, ) )
   thread.start_new_thread( print_time, ("thread-2", 4, ) )
except:
   print "error: unable to start thread"
 
while 1:
   pass

 

 

执行以上程序输出结果如下：

thread-1: thu jan 22 15:42:17 2009
thread-1: thu jan 22 15:42:19 2009
thread-2: thu jan 22 15:42:19 2009
thread-1: thu jan 22 15:42:21 2009
thread-2: thu jan 22 15:42:23 2009
thread-1: thu jan 22 15:42:23 2009
thread-1: thu jan 22 15:42:25 2009
thread-2: thu jan 22 15:42:27 2009
thread-2: thu jan 22 15:42:31 2009
thread-2: thu jan 22 15:42:35 2009

　　

 

线程的结束一般依靠线程函数的自然结束；也可以在线程函数中调用thread.exit()，他抛出systemexit exception，达到退出线程的目的。

线程模块

python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。

threading 模块提供的其他方法：

  • 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。

除了使用方法外，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。

使用threading模块创建线程

使用threading模块创建线程，直接从threading.thread继承，然后重写__init__方法和run方法：

实例(python 2.0+)

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import threading
import time
 
exitflag = 0
 
class mythread (threading.thread):   #继承父类threading.thread
    def __init__(self, threadid, name, counter):
        threading.thread.__init__(self)
        self.threadid = threadid
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):                   #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数 
        print "starting " + self.name
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print "exiting " + self.name
 
def print_time(threadname, delay, counter):
    while counter:
        if exitflag:
            (threading.thread).exit()
        time.sleep(delay)
        print "%s: %s" % (threadname, time.ctime(time.time()))
        counter -= 1
 
# 创建新线程
thread1 = mythread(1, "thread-1", 1)
thread2 = mythread(2, "thread-2", 2)
 
# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()
 
print "exiting main thread"

 

以上程序执行结果如下；

starting thread-1
starting thread-2
exiting main thread
thread-1: thu mar 21 09:10:03 2013
thread-1: thu mar 21 09:10:04 2013
thread-2: thu mar 21 09:10:04 2013
thread-1: thu mar 21 09:10:05 2013
thread-1: thu mar 21 09:10:06 2013
thread-2: thu mar 21 09:10:06 2013
thread-1: thu mar 21 09:10:07 2013
exiting thread-1
thread-2: thu mar 21 09:10:08 2013
thread-2: thu mar 21 09:10:10 2013
thread-2: thu mar 21 09:10:12 2013
exiting thread-2

　　

线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。

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。如下：

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。

考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。

那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。

锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。

经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

实例(python 2.0+)

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import threading
import time
 
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 "starting " + self.name
       # 获得锁，成功获得锁定后返回true
       # 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
       # 否则超时后将返回false
        threadlock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 释放锁
        threadlock.release()
 
def print_time(threadname, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print "%s: %s" % (threadname, time.ctime(time.time()))
        counter -= 1
 
threadlock = threading.lock()
threads = []
 
# 创建新线程
thread1 = mythread(1, "thread-1", 1)
thread2 = mythread(2, "thread-2", 2)
 
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
 
# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
 
# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print "exiting main thread"

 

线程优先级队列（ queue）

python的queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括fifo（先入先出)队列queue，lifo（后入先出）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

实例(python 2.0+)

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import queue
import threading
import time
 
exitflag = 0
 
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 "starting " + self.name
        process_data(self.name, self.q)
        print "exiting " + self.name
 
def process_data(threadname, q):
    while not exitflag:
        queuelock.acquire()
        if not workqueue.empty():
            data = q.get()
            queuelock.release()
            print "%s processing %s" % (threadname, data)
        else:
            queuelock.release()
        time.sleep(1)
 
threadlist = ["thread-1", "thread-2", "thread-3"]
namelist = ["one", "two", "three", "four", "five"]
queuelock = threading.lock()
workqueue = queue.queue(10)
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()
for word in namelist:
    workqueue.put(word)
queuelock.release()
 
# 等待队列清空
while not workqueue.empty():
    pass
 
# 通知线程是时候退出
exitflag = 1
 
# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print "exiting main thread"

 

以上程序执行结果：

starting thread-1
starting thread-2
starting thread-3
thread-1 processing one
thread-2 processing two
thread-3 processing three
thread-1 processing four
thread-2 processing five
exiting thread-3
exiting thread-1
exiting thread-2
exiting main thread