转自：http://www.cnblogs.com/slider/archive/2012/06/20/2556256.html
引言
对于 Python 来说，并不缺少并发选项，其标准库中包括了对线程、进程和异步 I/O 的支持。在许多情况下，通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块，Python 简化了各种并发方法的使用。除了标准库之外，还有一些第三方的解决方案，例如 Twisted、Stackless 和进程模块。本文重点关注于使用 Python 的线程，并使用了一些实际的示例进行说明。虽然有许多很好的联机资源详细说明了线程 API，但本文尝试提供一些实际的示例，以说明一些常见的线程使用模式。
首先弄清进程和线程之间的区别，这一点是非常重要的。线程与进程的不同之处在于，它们共享状态、内存和资源。对于线程来说，这个简单的区别既是它的优势，又是它的缺点。一方面，线程是轻量级的，并且相互之间易于通信，但另一方面，它们也带来了包括死锁、争用条件和高复杂性在内的各种问题。幸运的是，由于 GIL 和队列模块，与采用其他的语言相比，采用 Python 语言在线程实现的复杂性上要低得多。
使用 Python 线程
要继续学习本文中的内容，我假定您已经安装了 Python 2.5 或者更高版本，因为本文中的许多示例都将使用 Python 语言的新特性，而这些特性仅出现于 Python2.5 之后。要开始使用 Python 语言的线程，我们将从简单的 "Hello World" 示例开始：
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import threading
import datetime
class ThreadClass(threading.Thread):
def run(self):
now = datetime.datetime.now()
print "%s says Hello World at time: %s" % (self.getName(),now)
for i in range(2):
t = ThreadClass()
t.start()
结果：
Thread-1 says Hello World at time: 2012-06-20 14:43:26.981173
Thread-2 says Hello World at time: 2012-06-20 14:43:26.981375
仔细观察输出结果，您可以看到从两个线程都输出了 Hello World 语句，并都带有日期戳。如果分析实际的代码，那么将发现其中包含两个导入语句；一个语句导入了日期时间模块，另一个语句导入线程模块。类 ThreadClass 继承自 threading.Thread，也正因为如此，您需要定义一个 run 方法，以此执行您在该线程中要运行的代码。在这个 run 方法中唯一要注意的是，self.getName()是一个用于确定该线程名称的方法。
最后三行代码实际地调用该类，并启动线程。如果注意的话，那么会发现实际启动线程的是 t.start()。在设计线程模块时考虑到了继承，并且线程模块实际上是建立在底层线程模块的基础之上的。对于大多数情况来说，从 threading.Thread 进行继承是一种最佳实践，因为它创建了用于线程编程的常规 API。
例子2：
1 class MyThread(threading.Thread): 2 27 def __init__(self, urllist, urlset): 3 28 threading.Thread.__init__(self) 4 29 self.urllist = urllist 5 30 self.urlset = urlset 6 31 7 32 def run(self): 8 33 while True: 9 34 listlock.acquire() 10 35 if self.urllist: 11 36 url = self.urllist.pop(0) 12 37 listlock.release() 13 38 else: 14 39 listlock.release() 15 40 break 16 41 17 42 setlock.acquire() 18 43 if len(self.urlset) >= 50: 19 44 setlock.release() 20 45 break 21 46 else: 22 47 if url in self.urlset: 23 48 setlock.release() 24 49 continue 25 50 else: 26 51 self.urlset.add(url) 27 52 setlock.release() 28 53 content = getWebPage(url) 29 54 analysisPage(content, self.urllist, self.urlset) 30 55 31 56 listlock = threading.RLock() 32 57 setlock = threading.RLock() 33 58 34 59 if __name__ == '__main__': 35 60 starturl = 'http://www.cnblogs.com/ ' 36 61 content = getWebPage(starturl) 37 62 #urlset存放已访问过的网页url 38 63 #urllist存放待访问的网页url 39 64 urlset = set([starturl]) 40 65 urllist = [] 41 66 analysisPage(content, urllist, urlset) 42 67 tlist = [] 43 68 for i in range(4): 44 69 t = MyThread(urllist, urlset) 45 70 t.start() 46 71 tlist.append(t) 47 72 for t in tlist: 48 73 t.join() 49 74 f = open('url.txt', 'w') 50 75 f.writelines(list(urlset)) 51 76 f.close()
使用线程队列
如前所述，当多个线程需要共享数据或者资源的时候，可能会使得线程的使用变得复杂。线程模块提供了许多同步原语，包括信号量、条件变量、事件和锁。当这些选项存在时，最佳实践是转而关注于使用队列。相比较而言，队列更容易处理，并且可以使得线程编程更加安全，因为它们能够有效地传送单个线程对资源的所有访问，并支持更加清晰的、可读性更强的设计模式，如”URL 获取线程化“
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import urllib2
import time
import Queue
import threading
hosts = ["http://yahoo.com", "http://baidu.com", "http://amazon.com","http://ibm.com", "http://apple.com"]
queue = Queue.Queue()
class ThreadUrl(threading.Thread):
'''Theaded url grab'''
def __init__(self,queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
def run(self):
"""docstring for run"""
while True:
# grabs host from Queue
host = self.queue.get()
#grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page
url = urllib2.urlopen(host)
print url.read(1024)
#signals to queue job is done
self.queue.task_done()
start = time.time()
def main():
"""docstring for main"""
#spawn a poll of threads, and pass them queue instance
for i in range(5):
t = ThreadUrl(queue)
t.setDaemon(True)
t.start()
#populate queue with data
for host in hosts:
queue.put(host)
#wait on the queue until everything has been processed
queue.join()
main()
print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)
对于这个示例，有更多的代码需要说明，但与第一个线程示例相比，它并没有复杂多少，这正是因为使用了队列模块。在 Python 中使用线程时，这个模式是一种很常见的并且推荐使用的方式。具体工作步骤描述如下：
1.创建一个 Queue.Queue() 的实例，然后使用数据对它进行填充。
2.将经过填充数据的实例传递给线程类，后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
3.生成守护线程池。
4.每次从队列中取出一个项目，并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
5.在完成这项工作之后，使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
6.对队列执行 join 操作，实际上意味着等到队列为空，再退出主程序。
在使用这个模式时需要注意一点：通过将守护线程设置为 true，将允许主线程或者程序仅在守护线程处于活动状态时才能够退出。这种方式创建了一种简单的方式以控制程序流程，因为在退出之前，您可以对队列执行 join 操作、或者等到队列为空。队列模块文档详细说明了实际的处理过程，请参见参考资料：
join()保持阻塞状态，直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时，未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时，join()就会结束阻塞状态。
使用多个队列
因为上面介绍的模式非常有效，所以可以通过连接附加线程池和队列来进行扩展，这是相当简单的。在上面的示例中，您仅仅输出了 Web 页面的开始部分。而下一个示例则将返回各线程获取的完整 Web 页面，然后将结果放置到另一个队列中。然后，对加入到第二个队列中的另一个线程池进行设置，然后对 Web 页面执行相应的处理。这个示例中所进行的工作包括使用一个名为 Beautiful Soup 的第三方 Python 模块来解析 Web 页面。使用这个模块，您只需要两行代码就可以提取所访问的每个页面的 title 标记，并将其打印输出，如“多队列数据挖掘网站”例子：
#! /usr/bin/env python
# coding: utf-8
import Queue
import threading
import urllib2
import time
from BeautifulSoup import BeautifulSoup
hosts = ["http://yahoo.com", "http://baidu.com", "http://amazon.com","http://ibm.com", "http://apple.com"]
queue = Queue.Queue()
out_queue = Queue.Queue()
class ThreadUrl(threading.Thread):
'''Threaded Url Grab'''
def __init__(self,queue,out_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
self.out_queue = out_queue
def run(self):
"""grabs host from Queue"""
host = self.queue.get()
#grabs urls of hosts and then grabs chunk of webpage
url = urllib2.urlopen(host)
chunk = url.read()
#place chunk into out_queuet
self.out_queue.put(chunk)
#signals to queue job is done
self.queue.task_done()
class DatamineThread(threading.Thread):
'''Thread Url Grab'''
def __init__(self, out_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.out_queue = out_queue
def run(self):
"""grabs host from queue"""
chunk = self.out_queue.get()
#parse the chunk
soup = BeautifulSoup(chunk)
print soup.findAll(['title'])
#signals to queue job is done
self.out_queue.task_done()
start = time.time()
def main():
#spawn a pool of threads, and pass them queue instance
for i in range(5):
t = ThreadUrl(queue,out_queue)
t.setDaemon(True)
t.start()
#populate queue with data
for host in hosts:
queue.put(host)
for i in range(5):
dt = DatamineThread(out_queue)
dt.setDaemon(True)
dt.start()
# wait on the queue until everything has been processed
queue.join()
out_queue.join()
main()
print "Elapsed Time: %s" % (time.time()-start)
分析这段代码时您可以看到，我们添加了另一个队列实例，然后将该队列传递给第一个线程池类 ThreadURL。接下来，对于另一个线程池类 DatamineThread，几乎复制了完全相同的结构。在这个类的 run 方法中，从队列中的各个线程获取 Web 页面、文本块，然后使用 Beautiful Soup 处理这个文本块。在这个示例中，使用 Beautiful Soup 提取每个页面的 title 标记、并将其打印输出。可以很容易地将这个示例推广到一些更有价值的应用场景，因为您掌握了基本搜索引擎或者数据挖掘工具的核心内容。一种思想是使用 Beautiful Soup 从每个页面中提取链接，然后按照它们进行导航。
总结
本文研究了 Python 的线程，并且说明了如何使用队列来降低复杂性和减少细微的错误、并提高代码可读性的最佳实践。尽管这个基本模式比较简单，但可以通过将队列和线程池连接在一起，以便将这个模式用于解决各种各样的问题。在最后的部分中，您开始研究如何创建更复杂的处理管道，它可以用作未来项目的模型。参考资料部分提供了很多有关常规并发性和线程的极好的参考资料。
最后，还有很重要的一点需要指出，线程并不能解决所有的问题，对于许多情况，使用进程可能更为合适。特别是，当您仅需要创建许多子进程并对响应进行侦听时，那么标准库子进程模块可能使用起来更加容易。有关更多的官方说明文档，请参考参考资料部分。
文章地址：http://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-threadingpython/