[转载]python threading 用法

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　　【source link：http://www.iyunv.com/kf/201203/124801.html】
　　
　　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：



import time  
import thread  
def timer(no, interval):  
cnt = 0  
while cnt= 5:  
print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num))  
mylock.release()  
thread.exit_thread()  
num+=1  
print 'Thread %s released! num=%s'%(name,str(num))  
mylock.release()  #Release the lock.  
def test():  
thread.start_new_thread(add_num, ('A',))  
thread.start_new_thread(add_num, ('B',))  
if __name__== '__main__':  
test()

　　Python 在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threading。Python的threading 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threading的RLock对象实现同步。



import threading
import time
mylock = threading.RLock()
num = 0
f = file("test_result.txt", 'w')
class dog(threading.Thread):
def __init__(self, name):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
def run(self):
global num
while num0:
con.wait()
else:
for i in range(5):
x += 1
print "producing... "+str(x)
con.notify()
print x
con.release()
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, name):
threading.Thread.__init__(self)
self.name = name
def run(self):
global x
con.acquire()
if x==0:
print "consumer wait"
con.wait()
else:
for i in range(5):
x -= 1
print "consuming... "+str(x)
con.notify()
print x
con.release()

def test():
print "start consumer\n"
th1 = Consumer("consumer")
print "start producer\n"
th2 = Producer("producer")
th1.start()
th2.start()
th1.join()
th2.join()

if __name__ == '__main__':
test()

　　
　　上面的例子中，在初始状态下，Consumer处于wait状态，Producer连续生产（对x执行增1操作）5次后，notify正在等待的Consumer。Consumer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。



import threading
import time
import Queue
import random
#producer
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.data = queue
def run(self):
for i in range(5):
print "%s is producing %d to the queue!\n" %(self.getName(), i)
self.data.put(i)
time.sleep(random.randrange(10)/5)
print "%s finished!\n" %(self.getName())
#consumer
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.data = queue
def run(self):
for i in range(5):
something = self.data.get()
print "%s is consuming. %d in the queue is consumed!\n" %(self.getName(), something)
time.sleep(random.randrange(10))
print "%s finished!\n" %(self.getName())
def test():
queue = Queue.Queue()
th1 = Producer(queue)
th2 = Consumer(queue)
th1.start()
th2.start()
th1.join()
th2.join()
print "all threads terminate!\n"
if __name__ == '__main__':
test()

　　
　　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consumer的FIFO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。Queue的put方法在队尾插入，该方法的原型是：
　　put( item[, block[, timeout]])
　　如果可选参数block为true并且timeout为None（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。
　　Queue的get方法是从队首取数据，其参数和put方法一样。如果block参数为true且timeout为None（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。