python多线程以及同步队列（转）

xywuyiba7

　　转自：http://www.w3cschool.cc/python/python-multithreading.html
　　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。         
  

         
          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：

#!/usr/bin/python
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 &quot;%s: %s&quot; % ( threadName, time.ctime(time.time()) )
# 创建两个线程
try:
thread.start_new_thread( print_time, (&quot;Thread-1&quot;, 2, ) )
thread.start_new_thread( print_time, (&quot;Thread-2&quot;, 4, ) )
except:
print &quot;Error: unable to start thread&quot;
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。
　　thread 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：

#!/usr/bin/python
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 &quot;Starting &quot; + self.name
print_time(self.name, self.counter, 5)
print &quot;Exiting &quot; + self.name
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
if exitFlag:
thread.exit()
time.sleep(delay)
print &quot;%s: %s&quot; % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, &quot;Thread-1&quot;, 1)
thread2 = myThread(2, &quot;Thread-2&quot;, 2)
# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()
print &quot;Exiting Main Thread&quot;
　　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&quot;set&quot;从后向前把所有元素改成1，而线程&quot;print&quot;负责从前往后读取列表并打印。
　　那么，可能线程&quot;set&quot;开始改的时候，线程&quot;print&quot;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&quot;set&quot;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&quot;print&quot;获得锁定了，那么就让线程&quot;set&quot;暂停，也就是同步阻塞；等到线程&quot;print&quot;访问完毕，释放锁以后，再让线程&quot;set&quot;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：

#!/usr/bin/python
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 &quot;Starting &quot; + 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 &quot;%s: %s&quot; % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
threadLock = threading.Lock()
threads = []
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, &quot;Thread-1&quot;, 1)
thread2 = myThread(2, &quot;Thread-2&quot;, 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 &quot;Exiting Main Thread&quot;

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:

#!/usr/bin/python
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 &quot;Starting &quot; + self.name
process_data(self.name, self.q)
print &quot;Exiting &quot; + self.name
def process_data(threadName, q):
while not exitFlag:
queueLock.acquire()
if not workQueue.empty():
data = q.get()
queueLock.release()
print &quot;%s processing %s&quot; % (threadName, data)
else:
queueLock.release()
time.sleep(1)
threadList = [&quot;Thread-1&quot;, &quot;Thread-2&quot;, &quot;Thread-3&quot;]
nameList = [&quot;One&quot;, &quot;Two&quot;, &quot;Three&quot;, &quot;Four&quot;, &quot;Five&quot;]
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 &quot;Exiting Main Thread&quot;
　　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