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python 多线程，tthread模块比较底层，而threading模块是对thread做了一些包装，multithreading

Python多线程详解

2016/05/10 · 基础知识 · 1 评论 · 多线程

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本文作者：伯乐在线 - 王海波。未经作者许可，禁止转载！
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1、多线程的理解

多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少（不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快），缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。

2、Python多线程创建

在Python中，同样可以实现多线程，有两个标准模块thread和threading，不过我们主要使用更高级的threading模块。使用例子：

import threading

import time

def target():

print 'the curent threading %s is running' % threading.current_thread().name

time.sleep(1)

print 'the curent threading %s is ended' % threading.current_thread().name

print 'the curent threading %s is running' % threading.current_thread().name

t = threading.Thread(target=target)

t.start()

t.join()

print 'the curent threading %s is ended' % threading.current_thread().name

输出：

the curent threading MainThread is running

the curent threading Thread-1 is running

the curent threading Thread-1 is ended

the curent threading MainThread is ended

start是启动线程，join是阻塞当前线程，即使得在当前线程结束时，不会退出。从结果可以看到，主线程直到Thread-1结束之后才结束。
Python中，默认情况下，如果不加join语句，那么主线程不会等到当前线程结束才结束，但却不会立即杀死该线程。如不加join输出如下：

the curent threading MainThread is running

the curent threading Thread-1 is running

the curent threading MainThread is ended

the curent threading Thread-1 is ended

但如果为线程实例添加t.setDaemon(True)之后，如果不加join语句，那么当主线程结束之后，会杀死子线程。代码：

import threading

import time

def target():

print 'the curent threading %s is running' % threading.current_thread().name

time.sleep(4)

print 'the curent threading %s is ended' % threading.current_thread().name

print 'the curent threading %s is running' % threading.current_thread().name

t = threading.Thread(target=target)

t.setDaemon(True)

t.start()

t.join()

print 'the curent threading %s is ended' % threading.current_thread().name

输出如下：

the curent threading MainThread is running

the curent threading Thread-1 is runningthe curent threading MainThread is ended

如果加上join,并设置等待时间，就会等待线程一段时间再退出：

import threading

import time

def target():

print 'the curent threading %s is running' % threading.current_thread().name

time.sleep(4)

print 'the curent threading %s is ended' % threading.current_thread().name

print 'the curent threading %s is running' % threading.current_thread().name

t = threading.Thread(target=target)

t.setDaemon(True)

t.start()

t.join(1)

输出：

the curent threading MainThread is running

the curent threading Thread-1 is running

the curent threading MainThread is ended

主线程等待1秒，就自动结束，并杀死子线程。如果join不加等待时间，t.join(),就会一直等待，一直到子线程结束，输出如下：

the curent threading MainThread is running

the curent threading Thread-1 is running

the curent threading Thread-1 is ended

the curent threading MainThread is ended

3、线程锁和ThreadLocal

（1）线程锁

对于多线程来说，最大的特点就是线程之间可以共享数据，那么共享数据就会出现多线程同时更改一个变量，使用同样的资源，而出现死锁、数据错乱等情况。

假设有两个全局资源，a和b，有两个线程thread1，thread2. thread1占用a，想访问b，但此时thread2占用b，想访问a，两个线程都不释放此时拥有的资源，那么就会造成死锁。

对于该问题，出现了Lock。当访问某个资源之前，用Lock.acquire()锁住资源,访问之后，用Lock.release()释放资源。

a = 3

lock = threading.Lock()

def target():

print 'the curent threading %s is running' % threading.current_thread().name

time.sleep(4)

global a

lock.acquire()

try:

a += 3

finally:

lock.release()

print 'the curent threading %s is ended' % threading.current_thread().name

print 'yes'

用finally的目的是防止当前线程无线占用资源。

(2)ThreadLocal

介绍完线程锁，接下来出场的是ThreadLocal。当不想将变量共享给其他线程时，可以使用局部变量，但在函数中定义局部变量会使得在函数之间传递特别麻烦。ThreadLocal是非常牛逼的东西，它解决了全局变量需要枷锁，局部变量传递麻烦的两个问题。通过在线程中定义：
local_school = threading.local()
此时这个local_school就变成了一个全局变量，但这个全局变量只在该线程中为全局变量，对于其他线程来说是局部变量，别的线程不可更改。 def process_thread(name):# 绑定ThreadLocal的student: local_school.student = name

这个student属性只有本线程可以修改，别的线程不可以。代码：

local = threading.local()

def func(name):

print 'current thread:%s' % threading.currentThread().name

local.name = name

print "%s in %s" % (local.name,threading.currentThread().name)

t1 = threading.Thread(target=func,args=('haibo',))

t2 = threading.Thread(target=func,args=('lina',))

t1.start()

t2.start()

t1.join()

t2.join()

从代码中也可以看到，可以将ThreadLocal理解成一个dict,可以绑定不同变量。
ThreadLocal用的最多的地方就是每一个线程处理一个HTTP请求，在Flask框架中利用的就是该原理，它使用的是基于Werkzeug的LocalStack。

4、Map实现多线程：

对于多线程的使用，我们经常是用thread来创建，比较繁琐：

class MyThread(threading.Thread):

def init(self):

threading.Thread.init(self)

def run(self):

lock.acquire()

print threading.currentThread().getName()

lock.release()

def build_worker(num):

workers = []

for t in range(num):

work = MyThread()

work.start()

workers.append(work)

return workers

def producer():

threads = build_worker(4)

for w in threads:

w.join()

print 'Done'

如果要创建更多的线程，那就要一一加到里面，操作麻烦，代码可读性也变差。在Python中，可以使用map函数简化代码。map可以实现多任务的并发，简单示例：

1 2	urls = ['http://www.baidu.com','http://www.sina.com','http://www.qq.com'] results=map(urllib2.urlopen,urls)

map将urls的每个元素当做参数分别传给urllib2.urlopen函数，并最后把结果放到results列表中，map 函数一手包办了序列操作、参数传递和结果保存等一系列的操作。其原理：

map函数负责将线程分给不同的CPU。

在 Python 中有个两个库包含了 map 函数： multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.dummy.dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 dummy 模块作用于线程。代码：

import urllib2

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

urls = ['http://www.baidu.com','http://www.sina.com','http://www.qq.com']

pool = ThreadPool()

results = pool.map(urllib2.urlopen,urls)

print results

pool.close()

pool.join()

print 'main ended'

pool = ThreadPool()创建了线程池，其默认值为当前机器 CPU 的核数，可以指定线程池大小，不是越多越好，因为越多的话，线程之间的切换也是很消耗资源的。
results = pool.map(urllib2.urlopen,urls) 该语句将不同的url传给各自的线程，并把执行后结果返回到results中。

代码清晰明了，巧妙得完成Threading模块完成的功能。

5、Python多线程的缺陷：

上面说了那么多关于多线程的用法，但Python多线程并不能真正能发挥作用，因为在Python中，有一个GIL，即全局解释锁，该锁的存在保证在同一个时间只能有一个线程执行任务，也就是多线程并不是真正的并发，只是交替得执行。假如有10个线程炮在10核CPU上，当前工作的也只能是一个CPU上的线程。

6、Python多线程的应用场景。

虽然Python多线程有缺陷，总被人说成是鸡肋，但也不是一无用处，它很适合用在IO密集型任务中。I/O密集型执行期间大部分是时间都用在I/O上，如数据库I/O，较少时间用在CPU计算上。因此该应用场景可以使用Python多线程，当一个任务阻塞在IO操作上时，我们可以立即切换执行其他线程上执行其他IO操作请求。

总结：Python多线程在IO密集型任务中还是很有用处的，而对于计算密集型任务，应该使用Python多进程。

目前python 提供了几种多线程实现方式 thread，threading，multithreading ,其中thread模块比较底层，而threading模块是对thread做了一些包装，可以更加方便的被使用。
2.7版本之前python对线程的支持还不够完善，不能利用多核CPU，但是2.7版本的python中已经考虑改进这点，出现了multithreading 模块。threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化，创建Thread的class。一般来说，使用线程有两种模式:
A 创建线程要执行的函数，把这个函数传递进Thread对象里，让它来执行；
B 继承Thread类，创建一个新的class，将要执行的代码写到run函数里面。

本文介绍两种实现方法。
第一种创建函数并且传入Thread 对象中
t.py 脚本内容

import threading,time
from time import sleep, ctime
def now() :
return str( time.strftime( '%Y-%m-%d %H:%M:%S' , time.localtime() ) )
def test(nloop, nsec):
print 'start loop', nloop, 'at:', now()
sleep(nsec)
print 'loop', nloop, 'done at:', now()
def main():
print 'starting at:',now()
threadpool=[]
for i in xrange(10):
th = threading.Thread(target= test,args= (i,2))
threadpool.append(th)
for th in threadpool:
th.start()
for th in threadpool :
threading.Thread.join( th )
print 'all Done at:', now()
if __name__ == '__main__':
main()

执行结果：

thclass.py 脚本内容：

import threading ,time
from time import sleep, ctime
def now() :
return str( time.strftime( '%Y-%m-%d %H:%M:%S' , time.localtime() ) )
class myThread (threading.Thread) :
"""docstring for myThread"""
def __init__(self, nloop, nsec) :
super(myThread, self).__init__()
self.nloop = nloop
self.nsec = nsec
def run(self):
print 'start loop', self.nloop, 'at:', ctime()
sleep(self.nsec)
print 'loop', self.nloop, 'done at:', ctime()
def main():
thpool=[]
print 'starting at:',now()
for i in xrange(10):
thpool.append(myThread(i,2))
for th in thpool:
th.start()
for th in thpool:
th.join()
print 'all Done at:', now()
if __name__ == '__main__':
main()

执行结果：

单线程

　　在好些年前的MS-DOS时代，操作系统处理问题都是单任务的，我想做听音乐和看电影两件事儿，那么一定要先排一下顺序。

（好吧！我们不纠结在DOS时代是否有听音乐和看影的应用。^_^）

from time import ctime,sleep

def music():
    for i in range(2):
        print "I was listening to music. %s" %ctime()
        sleep(1)

def move():
    for i in range(2):
        print "I was at the movies! %s" %ctime()
        sleep(5)

if __name__ == '__main__':
    music()
    move()
    print "all over %s" %ctime()

　　我们先听了一首音乐，通过for循环来控制音乐的播放了两次，每首音乐播放需要1秒钟，sleep()来控制音乐播放的时长。接着我们又看了一场电影，

每一场电影需要5秒钟，因为太好看了，所以我也通过for循环看两遍。在整个休闲娱乐活动结束后，我通过

print "all over %s" %ctime()

看了一下当前时间，差不多该睡觉了。

运行结果：

>>=========================== RESTART ================================
>>> 
I was listening to music. Thu Apr 17 10:47:08 2014
I was listening to music. Thu Apr 17 10:47:09 2014
I was at the movies! Thu Apr 17 10:47:10 2014
I was at the movies! Thu Apr 17 10:47:15 2014
all over Thu Apr 17 10:47:20 2014

　　其实，music()和move()更应该被看作是音乐和视频播放器，至于要播放什么歌曲和视频应该由我们使用时决定。所以，我们对上面代码做了改造：

#coding=utf-8
import threading
from time import ctime,sleep

def music(func):
    for i in range(2):
        print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())
        sleep(1)

def move(func):
    for i in range(2):
        print "I was at the %s! %s" %(func,ctime())
        sleep(5)



if __name__ == '__main__':
    music(u'爱情买卖')
    move(u'阿凡达')

    print "all over %s" %ctime()

　　对music()和move()进行了传参处理。体验中国经典歌曲和欧美大片文化。

运行结果：

>>> ======================== RESTART ================================
>>> 
I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 11:48:59 2014
I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 11:49:00 2014
I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 11:49:01 2014
I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 11:49:06 2014
all over Thu Apr 17 11:49:11 2014

多线程

　　科技在发展，时代在进步，我们的CPU也越来越快，CPU抱怨，P大点事儿占了我一定的时间，其实我同时干多个活都没问题的；于是，操作系统就进入了多任务时代。我们听着音乐吃着火锅的不在是梦想。

　　python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread 有一些缺点，在threading 得到了弥补，为了不浪费你和时间，所以我们直接学习threading 就可以了。

继续对上面的例子进行改造，引入threadring来同时播放音乐和视频：

#coding=utf-8
import threading
from time import ctime,sleep


def music(func):
    for i in range(2):
        print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())
        sleep(1)

def move(func):
    for i in range(2):
        print "I was at the %s! %s" %(func,ctime())
        sleep(5)

threads = []
t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))
threads.append(t1)
t2 = threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',))
threads.append(t2)

if __name__ == '__main__':
    for t in threads:
        t.setDaemon(True)
        t.start()

    print "all over %s" %ctime()

import threading

首先导入threading 模块，这是使用多线程的前提。

threads = []

t1 = threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))

threads.append(t1)

　　创建了threads数组，创建线程t1,使用threading.Thread()方法，在这个方法中调用music方法target=music，args方法对music进行传参。把创建好的线程t1装到threads数组中。

　　接着以同样的方式创建线程t2，并把t2也装到threads数组。

for t in threads:

　　t.setDaemon(True)

　　t.start()

最后通过for循环遍历数组。（数组被装载了t1和t2两个线程）

setDaemon()

　　setDaemon(True)将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置，如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。子线程启动后，父线程也继续执行下去，当父线程执行完最后一条语句print "all over %s" %ctime()后，没有等待子线程，直接就退出了，同时子线程也一同结束。

start()

开始线程活动。

运行结果：

>>> ========================= RESTART ================================
>>> 
I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 12:51:45 2014 I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 12:51:45 2014  all over Thu Apr 17 12:51:45 2014

　　从执行结果来看，子线程（muisc 、move ）和主线程（print "all over %s" %ctime()）都是同一时间启动，但由于主线程执行完结束，所以导致子线程也终止。

继续调整程序：

...
if __name__ == '__main__':
    for t in threads:
        t.setDaemon(True)
        t.start()
    
    t.join()

    print "all over %s" %ctime()

　　我们只对上面的程序加了个join()方法，用于等待线程终止。join（）的作用是，在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。

　　注意: join()方法的位置是在for循环外的，也就是说必须等待for循环里的两个进程都结束后，才去执行主进程。

运行结果：

>>> ========================= RESTART ================================
>>> 
I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:04:11 2014  I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:04:11 2014

I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:04:12 2014
I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:04:16 2014
all over Thu Apr 17 13:04:21 2014

　　从执行结果可看到，music 和move 是同时启动的。

　　开始时间4分11秒，直到调用主进程为4分22秒，总耗时为10秒。从单线程时减少了2秒，我们可以把music的sleep()的时间调整为4秒。

...
def music(func):
    for i in range(2):
        print "I was listening to %s. %s" %(func,ctime())
        sleep(4)
...

执行结果：

>>> ====================== RESTART ================================
>>> 
I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:11:27 2014I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:11:27 2014

I was listening to 爱情买卖. Thu Apr 17 13:11:31 2014
I was at the 阿凡达! Thu Apr 17 13:11:32 2014
all over Thu Apr 17 13:11:37 2014

　　子线程启动11分27秒，主线程运行11分37秒。

　　虽然music每首歌曲从1秒延长到了4 ，但通多程线的方式运行脚本，总的时间没变化。

本文从感性上让你快速理解python多线程的使用，更详细的使用请参考其它文档或资料。

==========================================================

class threading.Thread()说明：

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

This constructor should always be called with keyword arguments. Arguments are:

　　group should be None; reserved for future extension when a ThreadGroup class is implemented.

　　target is the callable object to be invoked by the run() method. Defaults to None, meaning nothing is called.

　　name is the thread name. By default, a unique name is constructed of the form “Thread-N” where N is a small decimal number.

　　args is the argument tuple for the target invocation. Defaults to ().

　　kwargs is a dictionary of keyword arguments for the target invocation. Defaults to {}.

If the subclass overrides the constructor, it must make sure to invoke the base class constructor (Thread.__init__()) before doing

anything else to the thread.

Python代码代码的执行由python虚拟机（也叫解释器主循环）来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行，就像单CPU的系统中运行多个进程那样，内存中可以存放多个程序，但任意时候，只有一个程序在CPU中运行。同样，虽然python解释器可以 “运行”多个线程，但在任意时刻，只有一个线程在解释器中运行。

对python虚拟机的访问由全局解释器锁（GIL）来控制，这个GIL能保证同一时刻只有一个线程在运行。在多线程环境中，python虚拟机按以下方式执行：

1 设置GIL

2 切换到一个线程去运行

3 运行：（a.指定数量的字节码指令，或者b.线程主动让出控制（可以调用time.sleep()））

4 把线程设置为睡眠状态

5 解锁GIL

6 重复以上所有步骤

那么为什么要提出多线程呢？我们首先看一个单线程的例子。

from time import sleep,ctime

def loop0():

print 'start loop 0 at:',ctime()

sleep(4)

print 'loop 0 done at:',ctime()

def loop1():

print 'start loop 1 at:',ctime()

sleep(2)

print 'loop 1 done at:',ctime()

def main():

print 'starting at:',ctime()

loop0()

loop1()

print 'all DONE at:',ctime()

if __name__=='__main__':

main()

运行结果：

>>>

starting at: Mon Aug 31 10:27:23 2009

start loop 0 at: Mon Aug 31 10:27:23 2009

loop 0 done at: Mon Aug 31 10:27:27 2009

start loop 1 at: Mon Aug 31 10:27:27 2009

loop 1 done at: Mon Aug 31 10:27:29 2009

all DONE at: Mon Aug 31 10:27:29 2009

>>>

可以看到单线程中的两个循环，只有一个循环结束后另一个才开始。总共用了6秒多的时间。假设两个loop中执行的不是sleep，而是一个别的运算的话，如果我们能让这些运算并行执行的话，是不是可以减少总的运行时间呢，这就是我们提出多线程的前提。

Python中的多线程模块：thread，threading，Queue。

1 thread ，这个模块一般不建议使用。下面我们直接把以上的例子改一下，演示一下。

from time import sleep,ctime

import thread

def loop0():

print 'start loop 0 at:',ctime()

sleep(4)

print 'loop 0 done at:',ctime()

def loop1():

print 'start loop 1 at:',ctime()

sleep(2)

print 'loop 1 done at:',ctime()

def main():

print 'starting at:',ctime()

thread.start_new_thread(loop0,())

thread.start_new_thread(loop1,())

sleep(6)

print 'all DONE at:',ctime()

if __name__=='__main__':

main()

运行结果：

>>>

starting at: Mon Aug 31 11:04:39 2009

start loop 0 at: Mon Aug 31 11:04:39 2009

start loop 1 at: Mon Aug 31 11:04:39 2009

loop 1 done at: Mon Aug 31 11:04:41 2009

loop 0 done at: Mon Aug 31 11:04:43 2009

all DONE at: Mon Aug 31 11:04:45 2009

>>>

可以看到实际是运行了4秒两个loop就完成了。效率确实提高了。

2 threading模块

首先看一下threading模块中的对象：

Thread ：表示一个线程的执行的对象

Lock ：锁原语对象

RLock ：可重入锁对象。使单线程可以再次获得已经获得的锁

Condition ：条件变量对象能让一个线程停下来，等待其他线程满足了某个“条件”，如状态的改变或值的改变

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

BoundedSemaphore ：与semaphore类似，只是它不允许超过初始值

Timer ：与Thread类似，只是，它要等待一段时间后才开始运行

其中Thread类是你主要的运行对象，它有很多函数，用它你可以用多种方法来创建线程，常用的为以下三种。

创建一个Thread的实例，传给它一个函数

创建一个Thread实例，传给它一个可调用的类对象

从Thread派生出一个子类，创建一个这个子类的实例

Thread类的函数有：

getName(self) 返回线程的名字

| isAlive(self) 布尔标志，表示这个线程是否还在运行中

| isDaemon(self) 返回线程的daemon标志

| join(self, timeout=None) 程序挂起，直到线程结束，如果给出timeout，则最多阻塞timeout秒

| run(self) 定义线程的功能函数

| setDaemon(self, daemonic) 把线程的daemon标志设为daemonic

| setName(self, name) 设置线程的名字

| start(self) 开始线程执行

下面看一个例子：（方法一：创建Thread实例，传递一个函数给它）
import threading

from time import sleep,ctime

loops=[4,2]

def loop(nloop,nsec):

print 'start loop',nloop,'at:',ctime()

sleep(nsec)

print 'loop',nloop,'done at:',ctime()

def main():

print 'starting at:',ctime()

threads=[]

nloops=range(len(loops))

for i in nloops:

t=threading.Thread(target=loop,args=(i,loops[i]))

threads.append(t)

for i in nloops:

threads[i].start()

for i in nloops:

threads[i].join()

print 'all done at:',ctime()

if __name__=='__main__':

main()

可以看到第一个for循环，我们创建了两个线程，这里用到的是给Thread类传递了函数，把两个线程保存到threads列表中，第二个for循环是让两个线程开始执行。然后再让每个线程分别调用join函数，使程序挂起，直至两个线程结束。

另外的例子：（方法二：创建一个实例，传递一个可调用的类的对象）

import threading

from time import sleep,ctime

loops=[4,2]

class ThreadFunc(object):

def __init__(self,func,args,name=''):

self.name=name

self.func=func

self.args=args

def __call__(self):

self.res=self.func(*self.args)

def loop(nloop,nsec):

print 'start loop',nloop,'at:',ctime()

sleep(nsec)

print 'loop',nloop,'done at:',ctime()

def main():

print 'starting at:',ctime()

threads=[]

nloops=range(len(loops))

for i in nloops:

t=threading.Thread(target=ThreadFunc(loop,(i,loops[i]),loop.__name__))

threads.append(t)

for i in nloops:

threads[i].start()

for i in nloops:

threads[i].join()

print 'all done at:',ctime()

if __name__=='__main__':

main()

最后的方法：（方法三：创建一个这个子类的实例）

import threading

from time import sleep,ctime

loops=(4,2)

class MyThread(threading.Thread):

def __init__(self,func,args,name=''):

threading.Thread.__init__(self)

self.name=name

self.func=func

self.args=args

def run(self):

apply(self.func,self.args)

def loop(nloop,nsec):

print 'start loop',nloop,'at:',ctime()

sleep(nsec)

print 'loop',nloop,'done at:',ctime()

def main():

print 'starting at:',ctime()

threads=[]

nloops=range(len(loops))

for i in nloops:

t=MyThread(loop,(i,loops[i]),loop.__name__)

threads.append(t)

for i in nloops:

threads[i].start()

for i in nloops:

threads[i].join()

print 'all done at:',ctime()

if __name__=='__main__':

main()

另外我们可以把MyThread单独编成一个脚本模块，然后我们可以在别的程序里导入这个模块直接使用。

1.1. 线程状态

线程有5种状态，状态转换的过程如下图所示：

thread_stat_simple

1.2. 线程同步（锁）

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"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"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"set"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"print"获得锁定了，那么就让线程"set" 暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"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。

线程与锁的交互如下图所示：

thread_lock

1.3. 线程通信（条件变量）

然而还有另外一种尴尬的情况：列表并不是一开始就有的；而是通过线程"create"创建的。如果"set"或者"print" 在"create"还没有运行的时候就访问列表，将会出现一个异常。使用锁可以解决这个问题，但是"set"和"print"将需要一个无限循环——他们不知道"create"什么时候会运行，让"create"在运行后通知"set"和"print"显然是一个更好的解决方案。于是，引入了条件变量。

条件变量允许线程比如"set"和"print"在条件不满足的时候（列表为None时）等待，等到条件满足的时候（列表已经创建）发出一个通知，告诉"set" 和"print"条件已经有了，你们该起床干活了；然后"set"和"print"才继续运行。

线程与条件变量的交互如下图所示：

thread_condition_wait

thread_condition_notify

1.4. 线程运行和阻塞的状态转换

最后看看线程运行和阻塞状态的转换。

thread_stat

阻塞有三种情况：
同步阻塞是指处于竞争锁定的状态，线程请求锁定时将进入这个状态，一旦成功获得锁定又恢复到运行状态；
等待阻塞是指等待其他线程通知的状态，线程获得条件锁定后，调用“等待”将进入这个状态，一旦其他线程发出通知，线程将进入同步阻塞状态，再次竞争条件锁定；
而其他阻塞是指调用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO时的阻塞，这个状态下线程不会释放已获得的锁定。

tips: 如果能理解这些内容，接下来的主题将是非常轻松的；并且，这些内容在大部分流行的编程语言里都是一样的。（意思就是非看懂不可 >_< 嫌作者水平低找别人的教程也要看懂）

2. thread

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。

# encoding: UTF-8
import thread
import time
 
# 一个用于在线程中执行的函数
def func():
    for i in range(5):
        print 'func'
        time.sleep(1)
    
    # 结束当前线程
    # 这个方法与thread.exit_thread()等价
    thread.exit() # 当func返回时，线程同样会结束
        
# 启动一个线程，线程立即开始运行
# 这个方法与thread.start_new_thread()等价
# 第一个参数是方法，第二个参数是方法的参数
thread.start_new(func, ()) # 方法没有参数时需要传入空tuple
 
# 创建一个锁（LockType，不能直接实例化）
# 这个方法与thread.allocate_lock()等价
lock = thread.allocate()
 
# 判断锁是锁定状态还是释放状态
print lock.locked()
 
# 锁通常用于控制对共享资源的访问
count = 0
 
# 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
if lock.acquire():
    count += 1
    
    # 释放锁
    lock.release()
 
# thread模块提供的线程都将在主线程结束后同时结束
time.sleep(6)

thread 模块提供的其他方法：
thread.interrupt_main(): 在其他线程中终止主线程。
thread.get_ident(): 获得一个代表当前线程的魔法数字，常用于从一个字典中获得线程相关的数据。这个数字本身没有任何含义，并且当线程结束后会被新线程复用。

thread还提供了一个ThreadLocal类用于管理线程相关的数据，名为 thread._local，threading中引用了这个类。

由于thread提供的线程功能不多，无法在主线程结束后继续运行，不提供条件变量等等原因，一般不使用thread模块，这里就不多介绍了。

3. threading

threading基于Java的线程模型设计。锁（Lock）和条件变量（Condition）在Java中是对象的基本行为（每一个对象都自带了锁和条件变量），而在Python中则是独立的对象。Python Thread提供了Java Thread的行为的子集；没有优先级、线程组，线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。Java Thread中的部分被Python实现了的静态方法在threading中以模块方法的形式提供。

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

3.1. Thread

Thread是线程类，与Java类似，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run()：

# encoding: UTF-8
import threading
 
# 方法1：将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法
def func():
    print 'func() passed to Thread'
 
t = threading.Thread(target=func)
t.start()
 
# 方法2：从Thread继承，并重写run()
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print 'MyThread extended from Thread'
 
t = MyThread()
t.start()

构造方法：
Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
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/设置是否守护线程。初始值从创建该线程的线程继承。当没有非守护线程仍在运行时，程序将终止。
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）。

一个使用join()的例子：

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
def context(tJoin):
    print 'in threadContext.'
    tJoin.start()
    
    # 将阻塞tContext直到threadJoin终止。
    tJoin.join()
    
    # tJoin终止后继续执行。
    print 'out threadContext.'
 
def join():
    print 'in threadJoin.'
    time.sleep(1)
    print 'out threadJoin.'
 
tJoin = threading.Thread(target=join)
tContext = threading.Thread(target=context, args=(tJoin,))
 
tContext.start()

运行结果：

in threadContext.
in threadJoin.
out threadJoin.
out threadContext.

3.2. Lock

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。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。

构造方法：
Lock()

实例方法：
acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态，尝试获得锁定。
release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
data = 0
lock = threading.Lock()
 
def func():
    global data
    print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()
    
    # 调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞，
    # 直到获得锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。
    # 返回是否获得锁。
    if lock.acquire():
        print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()
        data += 1
        time.sleep(2)
        print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()
        
        # 调用release()将释放锁。
        lock.release()
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t3 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()

3.3. RLock

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。

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。

构造方法：
RLock()

实例方法：
acquire([timeout])/release(): 跟Lock差不多。

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
rlock = threading.RLock()
 
def func():
    # 第一次请求锁定
    print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName()
    if rlock.acquire():
        print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()
        time.sleep(2)
        
        # 第二次请求锁定
        print '%s acquire lock again...' % threading.currentThread().getName()
        if rlock.acquire():
            print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName()
            time.sleep(2)
        
        # 第一次释放锁
        print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()
        rlock.release()
        time.sleep(2)
        
        # 第二次释放锁
        print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName()
        rlock.release()
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t3 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()

3.4. Condition

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，池中的线程处于状态图中的等待阻塞状态，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]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知，并释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
notify(): 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。

例子是很常见的生产者/消费者模式：

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
# 商品
product = None
# 条件变量
con = threading.Condition()
 
# 生产者方法
def produce():
    global product
    
    if con.acquire():
        while True:
            if product is None:
                print 'produce...'
                product = 'anything'
                
                # 通知消费者，商品已经生产
                con.notify()
            
            # 等待通知
            con.wait()
            time.sleep(2)
 
# 消费者方法
def consume():
    global product
    
    if con.acquire():
        while True:
            if product is not None:
                print 'consume...'
                product = None
                
                # 通知生产者，商品已经没了
                con.notify()
            
            # 等待通知
            con.wait()
            time.sleep(2)
 
t1 = threading.Thread(target=produce)
t2 = threading.Thread(target=consume)
t2.start()
t1.start()

3.5. Semaphore/BoundedSemaphore

Semaphore（信号量）是计算机科学史上最古老的同步指令之一。Semaphore管理一个内置的计数器，每当调用acquire()时 -1，调用release() 时+1。计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程至同步锁定状态，直到其他线程调用release()。

基于这个特点，Semaphore经常用来同步一些有“访客上限”的对象，比如连接池。

BoundedSemaphore 与Semaphore的唯一区别在于前者将在调用release()时检查计数器的值是否超过了计数器的初始值，如果超过了将抛出一个异常。

构造方法：
Semaphore(value=1): value是计数器的初始值。

实例方法：
acquire([timeout]): 请求Semaphore。如果计数器为0，将阻塞线程至同步阻塞状态；否则将计数器-1并立即返回。
release(): 释放Semaphore，将计数器+1，如果使用BoundedSemaphore，还将进行释放次数检查。release()方法不检查线程是否已获得 Semaphore。

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
# 计数器初值为2
semaphore = threading.Semaphore(2)
 
def func():
    
    # 请求Semaphore，成功后计数器-1；计数器为0时阻塞
    print '%s acquire semaphore...' % threading.currentThread().getName()
    if semaphore.acquire():
        
        print '%s get semaphore' % threading.currentThread().getName()
        time.sleep(4)
        
        # 释放Semaphore，计数器+1
        print '%s release semaphore' % threading.currentThread().getName()
        semaphore.release()
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t3 = threading.Thread(target=func)
t4 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t4.start()
 
time.sleep(2)
 
# 没有获得semaphore的主线程也可以调用release
# 若使用BoundedSemaphore，t4释放semaphore时将抛出异常
print 'MainThread release semaphore without acquire'
semaphore.release()

3.6. Event

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()。

# encoding: UTF-8
import threading
import time
 
event = threading.Event()
 
def func():
    # 等待事件，进入等待阻塞状态
    print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName()
    event.wait()
    
    # 收到事件后进入运行状态
    print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName()
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t2 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t2.start()
 
time.sleep(2)
 
# 发送事件通知
print 'MainThread set event.'
event.set()

3.7. Timer

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
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。

# encoding: UTF-8
import threading
 
def func():
    print 'hello timer!'
 
timer = threading.Timer(5, func)
timer.start()

3.8. local

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。

# encoding: UTF-8
import threading
 
local = threading.local()
local.tname = 'main'
 
def func():
    local.tname = 'notmain'
    print local.tname
 
t1 = threading.Thread(target=func)
t1.start()
t1.join()
 
print local.tname

熟练掌握Thread、Lock、Condition就可以应对绝大多数需要使用线程的场合，某些情况下local也是非常有用的东西。本文的最后使用这几个类展示线程基础中提到的场景：

# encoding: UTF-8
import threading
 
alist = None
condition = threading.Condition()
 
def doSet():
    if condition.acquire():
        while alist is None:
            condition.wait()
        for i in range(len(alist))[::-1]:
            alist[i] = 1
        condition.release()
 
def doPrint():
    if condition.acquire():
        while alist is None:
            condition.wait()
        for i in alist:
            print i,
        print
        condition.release()
 
def doCreate():
    global alist
    if condition.acquire():
        if alist is None:
            alist = [0 for i in range(10)]
            condition.notifyAll()
        condition.release()
 
tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset')
tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint')
tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate')
tset.start()
tprint.start()
tcreate.start()

Python多线程学习
一．创建线程
1．通过thread模块中的start_new_thread(func,args)创建线程：
在Eclipse+pydev中敲出以下代码：

Python代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import thread
def run_thread(n):
for i in range(n):
print i
thread.start_new_thread(run_thread,(4,)) #参数一定是元组，两个参数可以写成（a,b）

运行报错如下：

Python代码

Unhandled exception in thread started by
sys.excepthook is missing
lost sys.stderr

网上查出原因是不建议使用thread，然后我在pythonGUI中做了测试，测试结果如下，显然python是支持thread创建多线程的，在pydev中出错原因暂时不明。

Python代码

>>> import thread
>>> def run(n):
for i in range(n):
print i
>>> thread.start_new_thread(run,(4,))
98520
1
>>>
2
3

2．通过继承threading.Thread创建线程，以下示例创建了两个线程

Python代码

# -*- coding: utf-8 -*-
'''''
Created on 2012-8-8
@author: jeromewei
'''
from threading import Thread
import time
class race(Thread):
def __init__(self,threadname,interval):
Thread.__init__(self,name=threadname)
self.interval = interval
self.isrunning = True
def run(self): #重写threading.Thread中的run()
while self.isrunning:
print 'thread %s is running,time:%s ' %(self.getName(),time.ctime()) #获得线程的名称和当前时间
time.sleep(self.interval)
def stop(self):
self.isrunning = False
def test():
thread1 = race('A',1)
thread2 = race('B',2)
thread1.start()
thread2.start()
time.sleep(5)
thread1.stop()
thread2.stop()
if __name__ =='__main__':
test()

3. 在threading.Thread中指定目标函数作为线程处理函数

Python代码

# -*- coding: utf-8 -*-
from threading import Thread
def run_thread(n):
for i in range(n):
print i
t1 = Thread(target=run_thread,args=(5,))#指定目标函数，传入参数，这里参数也是元组
t1.start() #启动线程

二. threading.Thread中常用函数说明

函数名	功能
run()	如果采用方法2创建线程就需要重写该方法
getName()	获得线程的名称(方法2中有示例)
setName()	设置线程的名称
start()	启动线程
join(timeout)	在join()位置等待另一线程结束后再继续运行join()后的操作,timeout是可选项，表示最大等待时间
setDaemon(bool)	True:当父线程结束时，子线程立即结束；False:父线程等待子线程结束后才结束。默认为False
isDaemon()	判断子线程是否和父线程一起结束，即setDaemon()设置的值
isAlive()	判断线程是否在运行

以上方法中，我将对join()和setDaemon(bool)作着重介绍，示例如下：

（1）join方法：

Java代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import threading
import time #导入time模块
class Mythread(threading.Thread):
def __init__(self,threadname):
threading.Thread.__init__(self,name = threadname)
def run(self):
time.sleep(2)
for i in range(5):
print '%s is running····'%self.getName()
t2 = Mythread('B')
t2.start()
#t2.join()
for i in range(5):
print 'the program is running···'

这时的程序流程是：主线程先运行完，然后等待B线程运行，所以输出结果为：

Python代码

the program is running···
the program is running···
the program is running···
B is running····
B is running····
B is running····

如果启用t2.join() ，这时程序的运行流程是：当主线程运行到 t2.join() 时，它将等待 t2 运行完，然后再继续运行 t2.join() 后的操作，呵呵，你懂了吗，所以输出结果为：

Python代码

B is running····
B is running····
B is running····
the program is running···
the program is running···
the program is running···

（2）setDaemon方法：

Python代码

# -*- coding: utf-8 -*-
import threading
import time
class myThread(threading.Thread):
def __init__(self, threadname):
threading.Thread.__init__(self, name=threadname)
def run(self):
time.sleep(5)
print '%s is running·······done'%self.getName()
t=myThread('son thread')
#t.setDaemon(True)
t.start()
if t.isDaemon():
print "the father thread and the son thread are done"
else:
print "the father thread is waiting the son thread····"

这段代码的运行流程是：主线程打印完最后一句话后，等待son thread 运行完，然后程序才结束，所以输出结果为：

Python代码

the father thread is waitting the son thread····
son thread is running·······done

如果启用t.setDaemon(True) ，这段代码的运行流程是：当主线程打印完最后一句话后，不管 son thread 是否运行完，程序立即结束，所以输出结果为：

Python代码

the father thread and the son thread are done

三. 小结
介绍到这里，python多线程使用级别的知识点已全部介绍完了，下面我会分析一下python多线程的同步问题。

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：

[python] view plain copy

import time
import thread
def timer(no, interval):
cnt = 0
while cnt<10:
print 'Thread:(%d) Time:%s/n'%(no, time.ctime())
time.sleep(interval)
cnt+=1
thread.exit_thread()
def test(): #Use thread.start_new_thread() to create 2 new threads
thread.start_new_thread(timer, (1,1))
thread.start_new_thread(timer, (2,2))
if __name__=='__main__':
test()

上面的例子定义了一个线程函数timer,它打印出10条时间记录后退出，每次打印的间隔由interval参数决定。thread.start_new_thread(function, args[, kwargs])的第一个参数是线程函数（本例中的timer方法），第二个参数是传递给线程函数的参数，它必须是tuple类型，kwargs是可选参数。

线程的结束可以等待线程自然结束，也可以在线程函数中调用thread.exit()或thread.exit_thread()方法。

2、创建threading.Thread的子类来包装一个线程对象，如下例：

[python] view plain copy

import threading
import time
class timer(threading.Thread): #The timer class is derived from the class threading.Thread
def __init__(self, num, interval):
threading.Thread.__init__(self)
self.thread_num = num
self.interval = interval
self.thread_stop = False
def run(self): #Overwrite run() method, put what you want the thread do here
while not self.thread_stop:
print 'Thread Object(%d), Time:%s/n' %(self.thread_num, time.ctime())
time.sleep(self.interval)
def stop(self):
self.thread_stop = True
def test():
thread1 = timer(1, 1)
thread2 = timer(2, 2)
thread1.start()
thread2.start()
time.sleep(10)
thread1.stop()
thread2.stop()
return
if __name__ == '__main__':
test()

就我个人而言，比较喜欢第二种方式，即创建自己的线程类，必要时重写threading.Thread类的方法，线程的控制可以由自己定制。

threading.Thread类的使用：

1，在自己的线程类的__init__里调用threading.Thread.__init__(self, name = threadname)

Threadname为线程的名字

2， run()，通常需要重写，编写代码实现做需要的功能。

3，getName()，获得线程对象名称

4，setName()，设置线程对象名称

5，start()，启动线程

6，jion([timeout])，等待另一线程结束后再运行。

7，setDaemon(bool)，设置子线程是否随主线程一起结束，必须在start()之前调用。默认为False。

8，isDaemon()，判断线程是否随主线程一起结束。

9，isAlive()，检查线程是否在运行中。

此外threading模块本身也提供了很多方法和其他的类，可以帮助我们更好的使用和管理线程。可以参看http://www.python.org/doc/2.5.2/lib/module-threading.html。

　　这段时间一直在用 Python 写一个游戏的服务器程序。在编写过程中，不可避免的要用多线程来处理与客户端的交互。 Python 标准库提供了 thread 和 threading 两个模块来对多线程进行支持。其中， thread 模块以低级、原始的方式来处理和控制线程，而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装，提供了更方便的 api 来处理线程。虽然使用 thread 没有 threading 来的方便，但它更灵活。今天先介绍 thread 模块的基本使用，下一篇将介绍 threading 模块。

　　在介绍 thread 之前，先看一段代码，猜猜程序运行完成之后，在控制台上输出的结果是什么？

[python] view plain copy

#coding=gbk
import thread, time, random
count = 0
def threadTest():
global count
for i in xrange(10000):
count += 1
for i in range(10):
thread.start_new_thread(threadTest, ()) #如果对start_new_thread函数不是很了解，不要着急，马上就会讲解
time.sleep(3)
print count #count是多少呢？是10000 * 10 吗？

`thread.start_new_thread` ( function , args [ , kwargs ] )

　　函数将创建一个新的线程，并返回该线程的标识符（标识符为整数）。参数 function 表示线程创建之后，立即执行的函数，参数 args 是该函数的参数，它是一个元组类型；第二个参数 kwargs 是可选的，它为函数提供了命名参数字典。函数执行完毕之后，线程将自动退出。如果函数在执行过程中遇到未处理的异常，该线程将退出，但不会影响其他线程的执行。下面是一个简单的例子：

[python] view plain copy

#coding=gbk
import thread, time
def threadFunc(a = None, b = None, c = None, d = None):
print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), a
time.sleep(1)
print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), b
time.sleep(1)
print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), c
time.sleep(1)
print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), d
time.sleep(1)
print time.strftime('%H:%M:%S', time.localtime()), 'over'
thread.start_new_thread(threadFunc, (3, 4, 5, 6)) #创建线程，并执行threadFunc函数。
time.sleep(5)

thread.exit ()

　　结束当前线程。调用该函数会触发 SystemExit 异常，如果没有处理该异常，线程将结束。

thread.get_ident ()

　　返回当前线程的标识符，标识符是一个非零整数。

thread.interrupt_main ()

　　在主线程中触发 KeyboardInterrupt 异常。子线程可以使用该方法来中断主线程。下面的例子演示了在子线程中调用 interrupt_main ，在主线程中捕获异常 :

[python] view plain copy

import thread, time
thread.start_new_thread(lambda : (thread.interrupt_main(), ), ())
try:
time.sleep(2)
except KeyboardInterrupt, e:
print 'error:', e
print 'over'

　　下面介绍 thread 模块中的琐，琐可以保证在任何时刻，最多只有一个线程可以访问共享资源。

thread.LockType 是 thread 模块中定义的琐类型。它有如下方法：

lock.acquire ( [ waitflag ] )

　　获取琐。函数返回一个布尔值，如果获取成功，返回 True ，否则返回 False 。参数 waitflag 的默认值是一个非零整数，表示如果琐已经被其他线程占用，那么当前线程将一直等待，只到其他线程释放，然后获取访琐。如果将参数 waitflag 置为 0 ，那么当前线程会尝试获取琐，不管琐是否被其他线程占用，当前线程都不会等待。

lock.release ()

　　释放所占用的琐。

lock.locked ()

　　判断琐是否被占用。

　　现在我们回过头来看文章开始处给出的那段代码：代码中定义了一个函数 threadTest ，它将全局变量逐一的增加 10000 ，然后在主线程中开启了 10 个子线程来调用 threadTest 函数。但结果并不是预料中的 10000 * 10 ，原因主要是对 count 的并发操作引来的。全局变量 count 是共享资源，对它的操作应该串行的进行。下面对那段代码进行修改，在对 count 操作的时候，进行加琐处理。看看程序运行的结果是否和预期一致。修改后的代码：

[python] view plain copy

#coding=gbk
import thread, time, random
count = 0
lock = thread.allocate_lock() #创建一个琐对象
def threadTest():
global count, lock
lock.acquire() #获取琐
for i in xrange(10000):
count += 1
lock.release() #释放琐
for i in xrange(10):
thread.start_new_thread(threadTest, ())
time.sleep(3)
print count

　　thread模块是不是并没有想像中的那么难！简单就是美，这就是Python。更多关于thread模块的内容，请参考Python手册 thread 模块

上一篇介绍了thread模块，今天来学习Python中另一个操作线程的模块：threading。threading通过对thread模块进行二次封装，提供了更方便的API来操作线程。今天内容比较多，闲话少说，现在就开始切入正题！

threading.Thread

　　Thread 是threading模块中最重要的类之一，可以使用它来创建线程。有两种方式来创建线程：一种是通过继承Thread类，重写它的run方法；另一种是创建一个threading.Thread对象，在它的初始化函数（__init__）中将可调用对象作为参数传入。下面分别举例说明。先来看看通过继承 threading.Thread类来创建线程的例子：

[python] view plain copy

#coding=gbk
import threading, time, random
count = 0
class Counter(threading.Thread):
def __init__(self, lock, threadName):
'''''@summary: 初始化对象。
@param lock: 琐对象。
@param threadName: 线程名称。
'''
super(Counter, self).__init__(name = threadName) #注意：一定要显式的调用父类的初始
化函数。
self.lock = lock
def run(self):
'''''@summary: 重写父类run方法，在线程启动后执行该方法内的代码。
'''
global count
self.lock.acquire()
for i in xrange(10000):
count = count + 1
self.lock.release()
lock = threading.Lock()
for i in range(5):
Counter(lock, "thread-" + str(i)).start()
time.sleep(2) #确保线程都执行完毕
print count

　　在代码中，我们创建了一个Counter类，它继承了threading.Thread。初始化函数接收两个参数，一个是琐对象，另一个是线程的名称。在Counter中，重写了从父类继承的run方法，run方法将一个全局变量逐一的增加10000。在接下来的代码中，创建了五个 Counter对象，分别调用其start方法。最后打印结果。这里要说明一下run方法 和start方法: 它们都是从Thread继承而来的，run()方法将在线程开启后执行，可以把相关的逻辑写到run方法中（通常把run方法称为活动[Activity]。）；start()方法用于启动线程。

　　再看看另外一种创建线程的方法：

[python] view plain copy

import threading, time, random
count = 0
lock = threading.Lock()
def doAdd():
'''''@summary: 将全局变量count 逐一的增加10000。
'''
global count, lock
lock.acquire()
for i in xrange(10000):
count = count + 1
lock.release()
for i in range(5):
threading.Thread(target = doAdd, args = (), name = 'thread-' + str(i)).start()
time.sleep(2) #确保线程都执行完毕
print count

　　在这段代码中，我们定义了方法doAdd，它将全局变量count 逐一的增加10000。然后创建了5个Thread对象，把函数对象doAdd 作为参数传给它的初始化函数，再调用Thread对象的start方法，线程启动后将执行doAdd函数。这里有必要介绍一下 threading.Thread类的初始化函数原型：
def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
　　参数group是预留的，用于将来扩展；
　　参数target是一个可调用对象（也称为活动[activity]），在线程启动后执行；
　　参数name是线程的名字。默认值为“Thread-N“，N是一个数字。
　　参数args和kwargs分别表示调用target时的参数列表和关键字参数。

Thread类还定义了以下常用方法与属性：

Thread.getName()
Thread.setName()
Thread.name

　　用于获取和设置线程的名称。

Thread.ident

　　获取线程的标识符。线程标识符是一个非零整数，只有在调用了start()方法之后该属性才有效，否则它只返回None。

Thread.is_alive()
Thread.isAlive()

　　判断线程是否是激活的（alive）。从调用start()方法启动线程，到run()方法执行完毕或遇到未处理异常而中断这段时间内，线程是激活的。

Thread.join([timeout])

　　调用Thread.join将会使主调线程堵塞，直到被调用线程运行结束或超时。参数timeout是一个数值类型，表示超时时间，如果未提供该参数，那么主调线程将一直堵塞到被调线程结束。下面举个例子说明join()的使用：

[python] view plain copy

import threading, time
def doWaiting():
print 'start waiting:', time.strftime('%H:%M:%S')
time.sleep(3)
print 'stop waiting', time.strftime('%H:%M:%S')
thread1 = threading.Thread(target = doWaiting)
thread1.start()
time.sleep(1) #确保线程thread1已经启动
print 'start join'
thread1.join() #将一直堵塞，直到thread1运行结束。
print 'end join'

threading.RLock和threading.Lock

　　在threading模块中，定义两种类型的琐：threading.Lock和threading.RLock。它们之间有一点细微的区别，通过比较下面两段代码来说明：

[python] view plain copy

import threading
lock = threading.Lock() #Lock对象
lock.acquire()
lock.acquire() #产生了死琐。
lock.release()
lock.release()

[python] view plain copy

import threading
rLock = threading.RLock() #RLock对象
rLock.acquire()
rLock.acquire() #在同一线程内，程序不会堵塞。
rLock.release()
rLock.release()

　　这两种琐的主要区别是：RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。注意：如果使用RLock，那么acquire和release必须成对出现，即调用了n次acquire，必须调用n次的release才能真正释放所占用的琐。

threading.Condition

　　可以把Condiftion理解为一把高级的琐，它提供了比Lock, RLock更高级的功能，允许我们能够控制复杂的线程同步问题。threadiong.Condition在内部维护一个琐对象（默认是RLock），可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。Condition也提供了acquire, release方法，其含义与琐的acquire, release方法一致，其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已。Condition还提供了如下方法(特别要注意：这些方法只有在占用琐 (acquire)之后才能调用，否则将会报RuntimeError异常。)：

Condition.wait([timeout]):

　　wait方法释放内部所占用的琐，同时线程被挂起，直至接收到通知被唤醒或超时（如果提供了timeout参数的话）。当线程被唤醒并重新占有琐的时候，程序才会继续执行下去。

Condition.notify():

　　唤醒一个挂起的线程（如果存在挂起的线程）。注意：notify()方法不会释放所占用的琐。

Condition.notify_all()
Condition.notifyAll()

　　唤醒所有挂起的线程（如果存在挂起的线程）。注意：这些方法不会释放所占用的琐。

　　现在写个捉迷藏的游戏来具体介绍threading.Condition的基本使用。假设这个游戏由两个人来玩，一个藏(Hider)，一个找 (Seeker)。游戏的规则如下：1. 游戏开始之后，Seeker先把自己眼睛蒙上，蒙上眼睛后，就通知Hider；2. Hider接收通知后开始找地方将自己藏起来，藏好之后，再通知Seeker可以找了； 3. Seeker接收到通知之后，就开始找Hider。Hider和Seeker都是独立的个体，在程序中用两个独立的线程来表示，在游戏过程中，两者之间的行为有一定的时序关系，我们通过Condition来控制这种时序关系。

[python] view plain copy

#---- Condition
#---- 捉迷藏的游戏
import threading, time
class Hider(threading.Thread):
def __init__(self, cond, name):
super(Hider, self).__init__()
self.cond = cond
self.name = name
def run(self):
time.sleep(1) #确保先运行Seeker中的方法
self.cond.acquire() #b
print self.name + ': 我已经把眼睛蒙上了'
self.cond.notify()
self.cond.wait() #c
#f
print self.name + ': 我找到你了 ~_~'
self.cond.notify()
self.cond.release()
#g
print self.name + ': 我赢了' #h
class Seeker(threading.Thread):
def __init__(self, cond, name):
super(Seeker, self).__init__()
self.cond = cond
self.name = name
def run(self):
self.cond.acquire()
self.cond.wait() #a #释放对琐的占用，同时线程挂起在这里，直到被notify并重新占
有琐。
#d
print self.name + ': 我已经藏好了，你快来找我吧'
self.cond.notify()
self.cond.wait() #e
#h
self.cond.release()
print self.name + ': 被你找到了，哎~~~'
cond = threading.Condition()
seeker = Seeker(cond, 'seeker')
hider = Hider(cond, 'hider')
seeker.start()
hider.start()

threading.Event

　　Event实现与Condition类似的功能，不过比Condition简单一点。它通过维护内部的标识符来实现线程间的同步问题。（threading.Event和.NET中的System.Threading.ManualResetEvent类实现同样的功能。）

Event.wait([timeout])

　　堵塞线程，直到Event对象内部标识位被设为True或超时（如果提供了参数timeout）。

Event.set()

　　将标识位设为Ture

Event.clear()

　　将标识伴设为False。

Event.isSet()

　　判断标识位是否为Ture。

下面使用Event来实现捉迷藏的游戏(可能用Event来实现不是很形象)

[python] view plain copy

#---- Event
#---- 捉迷藏的游戏
import threading, time
class Hider(threading.Thread):
def __init__(self, cond, name):
super(Hider, self).__init__()
self.cond = cond
self.name = name
def run(self):
time.sleep(1) #确保先运行Seeker中的方法
print self.name + ': 我已经把眼睛蒙上了'
self.cond.set()
time.sleep(1)
self.cond.wait()
print self.name + ': 我找到你了 ~_~'
self.cond.set()
print self.name + ': 我赢了'
class Seeker(threading.Thread):
def __init__(self, cond, name):
super(Seeker, self).__init__()
self.cond = cond
self.name = name
def run(self):
self.cond.wait()
print self.name + ': 我已经藏好了，你快来找我吧'
self.cond.set()
time.sleep(1)
self.cond.wait()
print self.name + ': 被你找到了，哎~~~'
cond = threading.Event()
seeker = Seeker(cond, 'seeker')
hider = Hider(cond, 'hider')
seeker.start()
hider.start()

threading.Timer

　　threading.Timer是threading.Thread的子类，可以在指定时间间隔后执行某个操作。下面是Python手册上提供的一个例子：

[python] view plain copy

def hello():
print "hello, world"
t = Timer(3, hello)
t.start() # 3秒钟之后执行hello函数。

　　threading模块中还有一些常用的方法没有介绍：

threading.active_count()
threading.activeCount()

　　获取当前活动的(alive)线程的个数。

threading.current_thread()
threading.currentThread()

　　获取当前的线程对象（Thread object）。

threading.enumerate()

　　获取当前所有活动线程的列表。

threading.settrace(func)

　　设置一个跟踪函数，用于在run()执行之前被调用。

threading.setprofile(func)

　　设置一个跟踪函数，用于在run()执行完毕之后调用。

　　threading模块的内容很多，一篇文章很难写全，更多关于threading模块的信息，请查询Python手册 threading 模块。

多线程总结

话说多线程认识让我恼火了一阵子，很是不习惯程序跳来跳去的执行，毫无时间和空间逻辑的感觉了，现在对我所见的总结一下吧，其实多线程呢在目前的语言中都是差不多，所以只要你理解了多线程在任何语言都是使用的，不同的就是语法不同而已吧

1. 多线程内幕：

什么是多线程，说白了就是多个线程并发的执行，既然是并发执行，但是cpu是不可能同时执行多个线程吧，所以怎么办呢，其实是一个假象，由于cpu的时间片轮转的特别快，所以误以为为并发

2. 从1中我们知道了一个问题

就是并发还有cpu轮转就导致线程执行失去了空间和时间顺序，当失去这两个的时候，那么被多线程操作的数据就悲剧了，数据的变化就跟cpu的状态有关了，显然不是很中意的感觉，所以我们引进了锁的概念。什么是锁？这里的锁不是把线程锁到一个牢房里面而限制这个线程运行，而相反，当某个线程被锁住了才有执行的权利，否者就是处于阻塞状态，什么是阻塞请看第三点，既然锁有这个功能，那么我们就可以锁住某个线程，在这个线程被锁住的时间段内，cpu就只处理这个线程，这样就可以控制时间和空间了，至少这样给了一点儿自己控制的欲望，哈哈

3.什么是阻塞

记得一直不理解，现在就总结一下吧。阻塞的意思就是被阻挡，被阻挡在什么地方呢?这个问题没有人告诉我，也没看到过，结果就我只是意淫吧，我认为分两种情况，情况一就是这个线程处于锁定池中，那么线程就被阻挡于cpu的门外，只有等 cpu（纯属拟物表达）里面的线程执行完毕才有机会（只是有机会，因为锁定池里面可是一池子的线程等待呀）；情况二就是线程压根儿就没有进锁定池，还是处于等待池（这个待会儿解释）中，这个时候离被执行的时间还长着了，就相当于被阻挡于锁定池外吧

4,锁定池是什么呢?

就是在cpu门外排队的院子，院子里面估计随时都站了很多人。什么是等待池呢？就是连院子都还没有进，就更别说cpu的大门了，只有cpu通知院子外面的人进来他们才能进来5.还谈谈线程同步的问题吧，其实就是上面说的第2点，是靠锁解决6.谈谈什么是线程通讯的问题，也就是上面谈得连院子都还没进的人什么时候进入院子的事儿。这个问题转化为正在执行的这个线程在cpu中执行完之后标记一个条件变量（就一变量），这个变量就是通知院子外的线程可以升级了，在院子里面来接着等吧（呵呵）

5.这个地方还有我另外一段的总结，放这里吧，相信对你也是有帮助的：

线程总结2：

1.线程是分为五种状态的，新建，就绪，运行，阻塞，死亡

2.为了使数据同步，所以有了线程同步（就是当数据是一个共享数据时，将数据锁住，只允许锁定这个数据的线程使用，别的线程处于等待状态（就是阻塞状态））这个功能

3. 数据能被线程操作就必须得现有数据（必须的），如果数据是由线程一在运行后创建的，那么线程二，三，四...就只能等线程一先执行后才能执行（否则就没有供线程2,3,4...操作的数据），为了达到让线程先后执行的目的就引入了线程之间的通讯机制，也就是设一个条件变量，只有当线程一执行后设定条件变量为可行（我感觉是自己（线程一）执行完毕）时，此时等待池（此处线程状态为等待）里面的线程才能进入锁定池（此时线程为暂停，或者是阻塞）变为阻塞状态

4. 这一点是对3的一个更正，以前对3是理解不清楚的，其实等待池和锁定池里面的进程都是阻塞的，下面引入一个大牛的回复：

技术上处于等待池和锁定池中的线程都是传统意义上的阻塞状态，只不过为不同的对象所阻塞而已。
等待池是等待一个事件的发生（条件变量），比如等待磁盘I/O的完成，等I/O完成后，会通知一个或全部之前等待的线程，于是这些线程进入锁定池，同样也是阻塞状态。为什么不直接进入运行状态（已锁定）？因为所有线程共享一个mutex/lock，只有锁定池中的一个可以线程幸运的获得锁，进入已锁定状态。所以，等待池中的线程等的是条件变量的触发，锁定池中的线程等的是获得共享锁。这些都是条件变量的特点。

哈哈，下面这个例子一...告诉我的例子，话糙理不糙呀：

举个少儿不宜的例子，等待池中的线程就像爸爸身体里的上亿个精子，蠢蠢欲动等待爸爸妈妈结合的那一刻 ---> 爸爸妈妈结合的那一刻，精子们终于等到了通知，一个激动全部冲入妈妈的肚子里，此时进入等待锁定池，等待着和妈妈的卵子结合！ ---> 最终只有一个幸运的精子可以得到卵子的垂青，结合在一起！此时就是已锁定状态！

此线以后就是跟python有关了

1.python的time.sleep(val)是干什么的呢

可不是网上很多没说清楚的使主线程睡眠val秒，而是这句处于哪个正在执行的线程代码中，那么这个线程就得睡眠val秒，睡眠的意思就是睡觉休息了，休息了的这段时间cpu课不能闲着呀，还得去执行别的线程，等休息了val秒后接着执行（个人感觉别的线程可不是那么容易的将执行权还给这个线程，应该会拖拖拉拉的）

2. thread模块只能提供简单的锁

很多缺点我不说了，除非你是绝对的高手，否则还是别玩这个了，玩另一个吧

3.threading，高度成熟的一个库

在thread基础上封装了很多高级的类

下面我着重介绍一下threading模块的使用：

三种不同的创建线程方法

方法1：

就是直接用像thread模块一样吧，传入一个函数，这里就不给出源码了

方法2：

用面向对象的模式创建一个线程实例，说白了就是不再是给线程传递一个将要执行的函数了，而是传递一个实例对象，你在想一个对象里面类么多方法，究竟要执行类里面的哪一个方法呢？这个问题看实例吧

[python] view plain copy print ?

#encode:utf-8
import thread
import threading
import time
def ClassFunc(object):
def ___init__(self, func, args, name):
self.name = name
self.func = func
self.args = args
def __call__(self):
apply(self.func, self.args, self.name)
loops = [2, 4]
def loop(n, nsec):
print 'loop ', n, 'start at :', time.time()
time.sleep(nsec)
print 'loop ', n, 'done at :', time.time()
def main():
nloops = range(len(loops))
threads = []
for i in nloops:
print nloops[i]
t = threading.Thread(target = loop, args = (i, loops[i]))
threads.append(t)
print 'all loop start at:', time.time()
for i in threads:
i.start()
for i in threads:
i.join()
print 'all loop done at:', time.time()
if __name__ == '__main__':
main()

上面的问题答案就是将自动调用方法__call__，这个方法就是为线程专门设计，大家也看到了__call__这个方法里面有一条apply(...) 了吧，其实这个函数的作用就是调用存于元组或者字典里面的方法，现在self.func, self.args, self.name 里面就是一个完整的方法，有方法名，参数列表，线程名字

方法3：

[cpp] view plain copy print ?

#coding=gbk
import threading, time, random
count = 0
class Counter(threading.Thread):
def __init__(self, lock, threadName):
'''@summary: 初始化对象。
@param lock: 琐对象。
@param threadName: 线程名称。
'''
super(Counter, self).__init__(name = threadName)
self.lock = lock
def run(self):
'''@summary: 重写父类run方法，在线程启动后执行该方法内的代码。
'''
global count
self.lock.acquire()
for i in xrange(100000000):
count = count + 1
self.lock.release()
lock = threading.Lock()
for i in range(5):
Counter(lock, "thread-" + str(i)).start()
time.sleep(5)
print count

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原文地址：https://www.cnblogs.com/timssd/p/4735385.html

python 多线程，tthread模块比较底层，而threading模块是对thread做了一些包装，multithreading

Python多线程详解

2、Python多线程创建

3、线程锁和ThreadLocal

（1）线程锁

(2)ThreadLocal

4、Map实现多线程：

5、Python多线程的缺陷：

6、Python多线程的应用场景。

1.1. 线程状态

1.2. 线程同步（锁）

1.3. 线程通信（条件变量）

1.4. 线程运行和阻塞的状态转换

2. thread

3. threading

3.1. Thread

3.2. Lock

3.3. RLock

3.4. Condition

3.5. Semaphore/BoundedSemaphore

3.6. Event

3.7. Timer

3.8. local

thread.start_new_thread ( function , args [ , kwargs ] )

thread.exit ()

thread.get_ident ()

thread.interrupt_main ()

lock.acquire ( [ waitflag ] )

lock.release ()

lock.locked ()

threading.Thread

Thread.getName() Thread.setName() Thread.name

Thread.ident

Thread.is_alive() Thread.isAlive()

Thread.join([timeout])

threading.RLock和threading.Lock

threading.Condition

Condition.wait([timeout]):

Condition.notify():

Condition.notify_all() Condition.notifyAll()

threading.Event

Event.wait([timeout])

Event.set()

Event.clear()

Event.isSet()

threading.Timer

threading.active_count() threading.activeCount()

threading.current_thread() threading.currentThread()

threading.enumerate()

threading.settrace(func)

threading.setprofile(func)

多线程总结

1. 多线程内幕：

2. 从1中我们知道了一个问题

3.什么是阻塞

4,锁定池是什么呢?

5.这个地方还有我另外一段的总结， 放这里吧，相信对你也是有帮助的：

线程总结2：

此线以后就是跟python有关了

1.python的time.sleep(val)是干什么的呢

2. thread模块只能提供简单的锁

3.threading，高度成熟的一个库

下面我着重介绍一下threading模块的使用：

三种不同的创建线程方法

方法1：

方法2：

方法3：

`thread.start_new_thread` ( function , args [ , kwargs ] )

Thread.getName()
Thread.setName()
Thread.name

Thread.is_alive()
Thread.isAlive()

Condition.notify_all()
Condition.notifyAll()

threading.active_count()
threading.activeCount()

threading.current_thread()
threading.currentThread()

5.这个地方还有我另外一段的总结，放这里吧，相信对你也是有帮助的：