# 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。 ```python #!/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: ```txt 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: ```python #!/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。 ```txt 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。 ```python lock = threading.Lock() ``` 在线程中获取锁 ```python lock.acquire() ``` 使用完成后,我们肯定需要释放锁 ```python 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: ```python 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。 ![Condition](http://p1ceh5usj.bkt.clouddn.com/Condition.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: ```python #!/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: ```txt 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。 ```python # -*- 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: ```txt 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: ```python # -*- 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: ```txt 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。