Python多線程（1）——介紹

　　Python對多線程提供了很好的支持，Python中多線程相關的模塊包括：thread，threading，Queue。能夠方便地支持建立線程、互斥鎖、信號量、同步等特性。

　　1. thread：多線程的底層支持模塊，除了其中提供的 Lock 原語外，通常不建議使用。

　　2. threading：基於 thread 模塊，將一些線程的操做對象化，該模塊提供下列類：

• • Thread，線程類
  • Timer，與Thread相似，但要等待一段時間後纔開始運行
  • Lock，鎖原語，和 thread 模塊提供的 Lock 相同
  • RLock，可重入鎖。使單線程能夠再次得到已經得到的鎖
  • Condition，條件變量，能讓一個線程停下來，等待其餘線程知足某個「條件」
  • Event，通用的條件變量。多個線程能夠等待某個事件發生，在事件發生後，全部的線程都被激活
  • 　　Semaphore，爲等待鎖的線程提供一個相似「等候室」的結構
  3. Queue：實現了多生產者（Producer）、多消費者（Consumer）的隊列，支持鎖原語，可以在多個線程之間提供很好的同步支持。提供的類：
  • 　　

    Queue隊列

  • LifoQueue後入先出（LIFO）隊列

  • PriorityQueue 優先隊列

 

Python線程系列包括如下部分：

　　第1篇——Thread對象

　　第2篇——經常使用的線程同步機制

　　第3篇——Queue模塊與線程編程

　　本文將介紹Python線程中的主角，threading.Thread 對象。

 

Thread in Python

1.1 Thread對象的建立

　　經過實例化Thread類型得到一個Thread對象：

threading.Thread(name=None, target=None, args=(), kwargs={})

　　參數的含義：

• 　　name：新線程的名稱，若是沒有指定，python會爲其生成一個隨機的惟一名稱；
• 　　target：新線程中將要執行的函數；t.run() 會調用 target(*args, **kwargs)
• 　　args和kwargs：這是傳遞給線程中運行的主函數 target 的參數，當線程開始運行時，將會以這些參數調用執行主函數 target()。

 

1.2 Thread對象的方法

t.getName()

　　返回線程當前的名字。

　　

t.setName(name)

　　設置線程的名字，線程的名稱並不要求惟一。

　　

t.isAlive()

　　判斷這個線程是否還在運行中（active）——已經調用了start() 而 run() 尚未執行結束。

 

t.isDaemon()

　　判斷線程是否是一個daemon線程，初始狀態下，線程 t1 只有在建立本身的線程 t0 是daemon時，本身才是daemon的。

 

t.setDaemon(daemonic)

　　把線程的daemon標誌設爲daemonic（真或假）

　　daemon 線程是指，即便這個線程 t 的狀態是 active，Python也能夠終止 t（多是經過終止 t 所在的進程）；非daemon線程沒有終止前，Python會一直保持運行直到其終止。

　　setDaemon()須要在start()以前調用。

 

t.join(timeout=None)

　　這個函數須要注意，好比在一個線程 t1 的執行流程中調用 t2.join()，則 t1 阻塞直到 t2 線程執行結束，若是指定 timeout，則 t1 最多阻塞timeout秒，不然 t1 將一直等下去。

　　join()只能在start()以後調用；

 

t.run()

　　線程經過 run() 調用傳入的主函數 target，不要直接調用run()，而是調用start()函數，start()函數會調用run()。

 

t.start()

　　開始線程執行

　　

Python線程運行的流程

　　1. 建立一個線程 t= threading.Thread()，此時新建立的線程並不會當即執行；

　　2. 若是想要將 t 設置爲守護線程，在調用 t.start() 以前調用 t.setDaemon(True)；不然忽略本步；

　　3. 調用 t.start()，此時線程開始執行，狀態更新爲 active。更具體的，start() 會進一步調用 run() 函數，run() 函數再去調用建立線程對象時傳入的主函數 target，從而讓線程有了執行的具體內容；

　　4. 當線程中的主函數執行完成或遇到未處理的異常時，線程終止執行；daemon線程也可能由於所在進程終止而被Python終止。