Python多线程(1)——介绍

  Python对多线程提供了很好的支持,Python中多线程相关的模块包括:thread,threading,Queue。可以方便地支持创建线程、互斥锁、信号量、同步等特性。

  1. thread:多线程的底层支持模块,除了其中提供的 Lock 原语外,一般不建议使用。

  2. threading:基于 thread 模块,将一些线程的操作对象化,该模块提供下列类:

      • Thread,线程类
      • Timer,与Thread类似,但要等待一段时间后才开始运行
      • Lock,锁原语,和 thread 模块提供的 Lock 相同
      • RLock,可重入锁。使单线程可以再次获得已经获得的锁
      • Condition,条件变量,能让一个线程停下来,等待其他线程满足某个“条件”
      • Event,通用的条件变量。多个线程可以等待某个事件发生,在事件发生后,所有的线程都被激活
      •   Semaphore,为等待锁的线程提供一个类似“等候室”的结构
      3. Queue:实现了多生产者(Producer)、多消费者(Consumer)的队列,支持锁原语,能够在多个线程之间提供很好的同步支持。提供的类:
      •   

        Queue队列

      • LifoQueue后入先出(LIFO)队列

      • PriorityQueue 优先队列

 

Python线程系列包括以下部分:

  第1篇——Thread对象

  第2篇——常用的线程同步机制

  第3篇——Queue模块与线程编程

  本文将介绍Python线程中的主角,threading.Thread 对象。

 

Thread in Python

1.1 Thread对象的创建

  通过实例化Thread类型获得一个Thread对象:

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

  参数的含义:

  •   name:新线程的名称,如果没有指定,python会为其生成一个随机的唯一名称;
  •   target:新线程中将要执行的函数;t.run() 会调用 target(*args, **kwargs)
  •   args和kwargs:这是传递给线程中运行的主函数 target 的参数,当线程开始运行时,将会以这些参数调用执行主函数 target()。

 

1.2 Thread对象的方法

t.getName()

  返回线程当前的名字。

  

t.setName(name)

  设置线程的名字,线程的名称并不要求唯一。

  

t.isAlive()

  判断这个线程是否还在运行中(active)——已经调用了start() 而 run() 还没有执行结束。

 

t.isDaemon()

  判断线程是不是一个daemon线程,初始状态下,线程 t1 只有在创建自己的线程 t0 是daemon时,自己才是daemon的。

 

t.setDaemon(daemonic)

  把线程的daemon标志设为daemonic(真或假)

  daemon 线程是指,即使这个线程 t 的状态是 active,Python也可以终止 t(可能是通过终止 t 所在的进程);非daemon线程没有终止前,Python会一直保持运行直到其终止。

  setDaemon()需要在start()之前调用。

 

t.join(timeout=None)

  这个函数需要注意,比如在一个线程 t1 的执行流程中调用 t2.join(),则 t1 阻塞直到 t2 线程执行结束,如果指定 timeout,则 t1 最多阻塞timeout秒,否则 t1 将一直等下去。

  join()只能在start()之后调用;

 

t.run()

  线程通过 run() 调用传入的主函数 target,不要直接调用run(),而是调用start()函数,start()函数会调用run()。

 

t.start()

  开始线程执行

  

Python线程运行的流程

  1. 创建一个线程 t= threading.Thread(),此时新创建的线程并不会立即执行;

  2. 如果想要将 t 设置为守护线程,在调用 t.start() 之前调用 t.setDaemon(True);否则忽略本步;

  3. 调用 t.start(),此时线程开始执行,状态更新为 active。更具体的,start() 会进一步调用 run() 函数,run() 函数再去调用创建线程对象时传入的主函数 target,从而让线程有了执行的具体内容;

  4. 当线程中的主函数执行完成或遇到未处理的异常时,线程终止执行;daemon线程也可能因为所在进程终止而被Python终止。

posted @ 2015-08-15 21:47 王智愚 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏