Python 多线程库总结

多线程库总结

基于线程的并行性

threading模块

下面是一些基础函数，函数包括：

函数

threading.active_count()

threading.current_thread()

threading.get_ident()

threading.enumerate()

threading.main_thread()

threading.settrace(func)

threading.setprofile(func)

threading.stack_size([size])

threading.TIMEOUT_MAX

threading模块一共提供的类包括：local、Thread、Lock、RLock、Condition、Semaphore、Event、Time

1. Thead-Local Data

专门用来管理线程局部的数据，也就是说一个线程会对应一个local，当前线程无法访问其它线程的局部数据，线程设置的属性也不会被其它线程同名的属性给替换掉。

函数

threading.local

例子如下：

import threading
class MyThread1(threading.Thread):
    def run(self):
        local = threading.local()
        if 'name' not in local.__dict__:
            print('thread1 not set name')
        local.name = 'li'
        print('thread1 {}'.format(local.name))
class MyThread2(threading.Thread):
    def run(self):
        local = threading.local()
        if 'name' not in local.__dict__:
            print('thread2 not set name')
        local.name = 'wang'
        print('thread2 {}'.format(local.name))
def main():
    print("Start main threading")
    local = threading.local()
    local.name = 'main'
    threads = [MyThread1(), MyThread2()]
    for t in threads:
        t.start()
    # 一次让新创建的线程执行 join
    for t in threads:
        t.join()
    print('main {}'.format(local.name))
if __name__ == '__main__':
    main()

其最后的输出结果为：

Start main threadingthread1 not set namethread1 lithread2 not set namethread2 wangmain main

2. Thread Obects

函数

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

start()

run()

join(timeout=None)

name

getName()／setName()

ident

is_alive()

daemon

isDaemon()／setDaemon()

线程的创建有两种实现方式，分别是1.通过将一个可调用对象传递到构造函数中；2.通过继承Thread，在子类中重写run方法。Thread类定义为：

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
# group应为None；保留用于在实现ThreadGroup类时的未来扩展。
# target是将被run()方法调用的可调用对象。默认为None，表示不调用任何东西。
# name是线程的名字。默认情况下，以“Thread-N”的形式构造一个唯一的名字，N是一个小的十进制整数。
# args是给调用目标的参数元组。默认为()。
# kwargs是给调用目标的关键字参数的一个字典。默认为{}。
# 如果daemon不是None，守护程序显式设置线程是否为daemonic。如果为None（默认值），daemonic属性从当前线程继承。

注意：应该始终以关键字参数调用该构造函数。

3. Lock Objects

为了保证数据的准确性，引入了锁的概念，原锁是一个同步原语，是当前可用的最低级同步原语。

函数

class threading.Lock

acquire(blocking=True, timeout=-1)

release()

4. RLock Objects

和Lock的区别在于RLock允许在同一线程中被多次acquire，但是Lock却不允许这种情况，使用acquire的次数需要和release的次数相互对应；

函数

class threading.Lock

acquire(blocking=True, timeout=-1)

release()

5. Condition Objects

条件变量总是与某种锁相关联

函数

class threading.Condition(lock=None)

acquire(*args)

release()

wait(timeout=None)

wait_for(predicate, timeout=None)

notify(n=1)

notify_all()

6. Semaphore Objects

信号量管理内部计数器，每个acquire()调用递减，每个release()调用递增。计数器永远不会低于零；当acquire()发现它为零时，它阻塞，等待其他线程调用release()。

函数

class threading.Semaphore(value=1)

class threading.BoundedSemaphore(value=1)

acquire(blocking=True, timeout=None)

release()

7. Event Objects

事件对象是线程间最简单的通信机制之一：线程可以激活在一个事件对象上等待的其他线程。每个事件对象管理一个内部标志，可以在事件对象上调用set() 方法将内部标志设为true，调用 clear() 方法将内部标志重置为false。wait()方法将阻塞直至该标志为真。

函数

class threading.Event

is_set()

set()

clear()

wait(timeout=None)

8. Timer Objects

这个类表示一个动作应该在一个特定的时间之后运行 — 也就是一个计时器。Timer是Thread的子类， 因此也可以使用函数创建自定义线程

函数

class threading.Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)

cancel()

9. Barrier Objects

这个类提供了一个简单的同步原语，供需要彼此等待的固定数量的线程使用。每个线程尝试通过调用wait()方法传递屏障，并将阻塞，直到所有线程都调用。

函数和属性

class threading.Barrier(parties, action=None, timeout=None)

wait(timeout=None)

reset()

abort()

parties

n_waiting

broken

exception threading.BrokenBarrierError

参考线程总结

项目：

1. 实现一
2. 实现二