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  • threading模块

    threading模块用于操作线程,python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组,线程也不能被停止、暂停、恢复、中断,这些功能可在代码中自行实现。


    threading模块提供的类:  
      Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。

    threading 模块提供的常用方法: 
      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。

    threading 模块提供的常量:

      threading.TIMEOUT_MAX 设置threading全局超时时间。


    Thread类

    Thread类有两种使用方法,直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖重写run()

    import time
    import threading
    
    class MyThread(threading.Thread):
    
        def __init__(self, *args, **kwargs):
            super(MyThread, self).__init__()
            pass
    
        def run(self):
            time.sleep(1)
            print(1)
    
    for i in range(10):
        t = MyThread()
        t.start()
    import time
    import threading
    
    def test():
        time.sleep(1)
        print(1)
    
    for _ in range(10):
        t = threading.Thread(target=test, args=())
        t.start()

    构造方法:

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

    参数:

      group: 线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None; 
      target: 要执行的方法; 
      name: 线程名; 
      args/kwargs: 要传入方法的参数。

    实例方法:
      isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。 
      get/setName(name): 获取/设置线程名。 

      is/setDaemon(bool): 获取/设置是后台线程(默认前台线程(False))

        如果是后台线程,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论成功与否,主线程和后台线程均停止
             如果是前台线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,程序停止

        注意在start之前设置
      start(): 启动线程
      join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)

        join()阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout,即使设置了setDeamon(True)主线程依然要等待子线程结束

       可创建线程池,然后遍历线程池,调用join方法,确保每个线程都执行完成

       切不可把创建线程对象的过程写入遍历,那相当于是顺序执行,没有起到多线程的目的


    Lock、Rlock类

    由于线程之间的随机调度:某线程可能在执行n条后,CPU接着执行其他线程。为了多个线程同时操作一个内存中的资源时不产生混乱,我们使用锁。

    Lock(指令锁)是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时,不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定,以及两个基本的方法。

    可以认为Lock有一个锁定池,当线程请求锁定时,将线程至于池中,直到获得锁定后出池。池中的线程处于同步阻塞状态。

    RLock(可重入锁)是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念,处于锁定状态时,RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire(),释放锁时需要调用release()相同次数。

      即可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器,每次成功调用 acquire()/release(),计数器将+1/-1,为0时锁处于未锁定状态。

    总之:Lock属于全局,Rlock属于线程。

    构造方法:  

      Lock(),Rlock()

    实例方法:

      acquire([timeout]):尝试获得锁定。使线程进入同步阻塞状态。

      release():释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。

    Lock()相比于Rlock()会产生死锁


    Condition类

    Condition(条件变量)通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时,可以传递一个Lock/Rlock实例给构造方法,否则它将自己生成一个Rlock实例。

    可以认为,除了Lock带有的锁定池外,Condition还包含一个等待池,池中的线程处于等待阻塞状态,直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知,得到通知后线程进入锁定池等待锁定。

    构造方法: 
    Condition([lock/rlock])

    实例方法: 
      acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。 
      wait([timeout]): 线程挂起,调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知或者超时(可选的,浮点数,单位是秒s),并释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 
      notify(n=1): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知,收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定(进入锁定池);其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。 
      notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程,这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。


    Event类

    Event(事件)是最简单的线程通信机制之一:一个线程通知事件,其他线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志,当调用set()时设为True,调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。

    Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁,无法使线程进入同步阻塞状态。

    构造方法: 
    Event()

    实例方法: 
      isSet(): 当内置标志为True时返回True。 
      set(): 将标志设为True,并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。 
      clear(): 将标志设为False。 
      wait([timeout]): 如果标志为True将立即返回,否则阻塞线程至等待阻塞状态,等待其他线程调用set()。


    Timer类

    Timer(定时器)是Thread的派生类,用于在指定时间后调用一个方法。

    构造方法: 
    Timer(interval, function, args=[], kwargs={}) 
      interval: 指定的时间,该线程延迟指定时间后执行
      function: 要执行的方法 
      args/kwargs: 方法的参数

    实例方法: 
    Timer从Thread派生,没有增加实例方法。


    local类

    local是一个小写字母开头的类,用于管理 thread-local(线程局部的)数据。对于同一个local,线程无法访问其他线程设置的属性;线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。

    可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典,local封装了从自身使用线程作为 key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。

    import threading
    
    local = threading.local()
    local.name = 1
    
    def test():
        local.name = 2
        print(local.name)
    
    t1 = threading.Thread(target=test)
    t1.start()
    
    print(local.name)
    
    # 最终的输出结果分别为 2 1
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