分享之python 线程

Threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。

1、threading模块

threading 模块建立在 _thread 模块之上。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。

import threading
import time
 
def worker(num):
    """
    thread worker function
    :return:
    """
    time.sleep(1)
    print("The num is  %d" % num)
    return
 
for i in range(20):
    t = threading.Thread(target=worker,args=(i,)，name=“t.%d” % i)
    t.start()

上述代码创建了20个“前台”线程，然后控制器就交给了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。

Thread方法说明

t.start() : 激活线程，

t.getName() : 获取线程的名称

t.setName() ：设置线程的名称

t.name : 获取或设置线程的名称

t.is_alive() ：判断线程是否为激活状态

t.isAlive() ：判断线程是否为激活状态

t.setDaemon() 设置为后台线程或前台线程（默认：False）;通过一个布尔值设置线程是否为守护线程，必须在执行start()方法之后才可以使用。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，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

t.isDaemon() ：判断是否为守护线程

t.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。

t.join() ：逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义

t.run() ：线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法

2、线程锁threading.RLock和threading.Lock

由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，CPU接着执行其他线程。为了保证数据的准确性，引入了锁的概念。所以，可能出现如下问题：

例：假设列表A的所有元素就为0，当一个线程从前向后打印列表的所有元素，另外一个线程则从后向前修改列表的元素为1,那么输出的时候，列表的元素就会一部分为0，一部分为1,这就导致了数据的不一致。锁的出现解决了这个问题。

import threading
import time
 
globals_num = 0
 
lock = threading.RLock()
 
def Func():
    lock.acquire()  # 获得锁 
    global globals_num
    globals_num += 1
    time.sleep(1)
    print(globals_num)
    lock.release()  # 释放锁 
 
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=Func)
    t.start()

3、threading.RLock和threading.Lock 的区别

RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。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。

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

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()

4、threading.Event

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

    clear：将“Flag”设置为False
    set：将“Flag”设置为True
    Event.isSet() ：判断标识位是否为Ture。

import threading
 
def do(event):
    print('start')
    event.wait()
    print('execute')
 
event_obj = threading.Event()
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
    t.start()
 
event_obj.clear()
inp = input('input:')
if inp == 'true':
    event_obj.set()

当线程执行的时候，如果flag为False，则线程会阻塞，当flag为True的时候，线程不会阻塞。它提供了本地和远程的并发性。

5、threading.Condition

一个condition变量总是与某些类型的锁相联系，这个可以使用默认的情况或创建一个，当几个condition变量必须共享和同一个锁的时候，是很有用的。锁是conditon对象的一部分：没有必要分别跟踪。

condition变量服从上下文管理协议：with语句块封闭之前可以获取与锁的联系。 acquire() 和 release() 会调用与锁相关联的相应的方法。

其他和锁关联的方法必须被调用，wait()方法会释放锁，当另外一个线程使用 notify() or notify_all()唤醒它之前会一直阻塞。一旦被唤醒，wait()会重新获得锁并返回，

Condition类实现了一个conditon变量。这个conditiaon变量允许一个或多个线程等待，直到他们被另一个线程通知。如果lock参数，被给定一个非空的值，，那么他必须是一个lock或者Rlock对象，它用来做底层锁。否则，会创建一个新的Rlock对象，用来做底层锁。

wait(timeout=None) ：等待通知，或者等到设定的超时时间。当调用这wait()方法时，如果调用它的线程没有得到锁，那么会抛出一个RuntimeError 异常。 wati()释放锁以后，在被调用相同条件的另一个进程用notify() or notify_all() 叫醒之前会一直阻塞。wait() 还可以指定一个超时时间。

如果有等待的线程，notify()方法会唤醒一个在等待conditon变量的线程。notify_all() 则会唤醒所有在等待conditon变量的线程。

注意： notify()和notify_all()不会释放锁，也就是说，线程被唤醒后不会立刻返回他们的wait() 调用。除非线程调用notify()和notify_all()之后放弃了锁的所有权。

在典型的设计风格里，利用condition变量用锁去通许访问一些共享状态，线程在获取到它想得到的状态前，会反复调用wait()。修改状态的线程在他们状态改变时调用 notify() or notify_all()，用这种方式，线程会尽可能的获取到想要的一个等待者状态。例子：生产者-消费者模型

import threading
import time
def consumer(cond):
    with cond:
        print("consumer before wait")
        cond.wait()
        print("consumer after wait")
 
def producer(cond):
    with cond:
        print("producer before notifyAll")
        cond.notifyAll()
        print("producer after notifyAll")
 
condition = threading.Condition()
c1 = threading.Thread(name="c1", target=consumer, args=(condition,))
c2 = threading.Thread(name="c2", target=consumer, args=(condition,))
 
p = threading.Thread(name="p", target=producer, args=(condition,))
 
c1.start()
time.sleep(2)
c2.start()
time.sleep(2)
p.start()

6、queue模块

Queue 就是对队列，它是线程安全的

举例来说，我们去麦当劳吃饭。饭店里面有厨师职位，前台负责把厨房做好的饭卖给顾客，顾客则去前台领取做好的饭。这里的前台就相当于我们的队列。形成管道样，厨师做好饭通过前台传送给顾客，所谓单向队列

这个模型也叫生产者-消费者模型。

import queue

q = queue.Queue(maxsize=0)  # 构造一个先进显出队列，maxsize指定队列长度，为0 时，表示队列长度无限制。

q.join()    # 等到队列为kong的时候，在执行别的操作
q.qsize()   # 返回队列的大小 （不可靠）
q.empty()   # 当队列为空的时候，返回True 否则返回False （不可靠）
q.full()    # 当队列满的时候，返回True，否则返回False （不可靠）
q.put(item, block=True, timeout=None) #  将item放入Queue尾部，item必须存在，可以参数block默认为True,表示当队列满时，会等待队列给出可用位置，
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 为False时为非阻塞，此时如果队列已满，会引发queue.Full 异常。 可选参数timeout，表示 会阻塞设置的时间，过后，
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  如果队列无法给出放入item的位置，则引发 queue.Full 异常
q.get(block=True, timeout=None) #   移除并返回队列头部的一个值，可选参数block默认为True，表示获取值的时候，如果队列为空，则阻塞，为False时，不阻塞，
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　若此时队列为空，则引发 queue.Empty异常。 可选参数timeout，表示会阻塞设置的时候，过后，如果队列为空，则引发Empty异常。
q.put_nowait(item) #   等效于 put(item,block=False)
q.get_nowait() #    等效于 get(item,block=False)

代码如下：

#!/usr/bin/env python
import Queue
import threading


message = Queue.Queue(10)


def producer(i):
    while True:
        message.put(i)


def consumer(i):
    while True:
        msg = message.get()


for i in range(12):
    t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
    t.start()

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
    t.start()

线程池示例一：

# 简单往队列中传输线程数
import threading
import time
import queue

class Threadingpool():
    def __init__(self,max_num = 10):
        self.queue = queue.Queue(max_num)
        for i in range(max_num):
            self.queue.put(threading.Thread)

    def getthreading(self):
        return self.queue.get()

    def addthreading(self):
        self.queue.put(threading.Thread)


def func(p,i):
    time.sleep(1)
    print(i)
    p.addthreading()


if __name__ == "__main__":
    p = Threadingpool()
    for i in range(20):
        thread = p.getthreading()
        t = thread(target = func, args = (p,i))
        t.start()

线程池示例二：

#往队列中无限添加任务
import queue
import threading
import contextlib
import time

StopEvent = object()


class ThreadPool(object):

    def __init__(self, max_num):
        self.q = queue.Queue()
        self.max_num = max_num

        self.terminal = False
        self.generate_list = []
        self.free_list = []

    def run(self, func, args, callback=None):
        """
        线程池执行一个任务
        :param func: 任务函数
        :param args: 任务函数所需参数
        :param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
        :return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
        """

        if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
            self.generate_thread()
        w = (func, args, callback,)
        self.q.put(w)

    def generate_thread(self):
        """
        创建一个线程
        """
        t = threading.Thread(target=self.call)
        t.start()

    def call(self):
        """
        循环去获取任务函数并执行任务函数
        """
        current_thread = threading.currentThread
        self.generate_list.append(current_thread)

        event = self.q.get()  # 获取线程
        while event != StopEvent:   # 判断获取的线程数不等于全局变量

            func, arguments, callback = event   # 拆分元祖，获得执行函数，参数，回调函数
            try:
                result = func(*arguments)   # 执行函数
                status = True
            except Exception as e:    # 函数执行失败
                status = False
                result = e

            if callback is not None:
                try:
                    callback(status, result)
                except Exception as e:
                    pass

            # self.free_list.append(current_thread)
            # event = self.q.get()
            # self.free_list.remove(current_thread)
            with self.work_state():
                event = self.q.get()
        else:
            self.generate_list.remove(current_thread)

    def close(self):
        """
        关闭线程，给传输全局非元祖的变量来进行关闭
        :return:
        """
        for i in range(len(self.generate_list)):
            self.q.put(StopEvent)

    def terminate(self):
        """
        突然关闭线程
        :return:
        """
        self.terminal = True
        while self.generate_list:
            self.q.put(StopEvent)
        self.q.empty()

    @contextlib.contextmanager
    def work_state(self):
        self.free_list.append(threading.currentThread)
        try:
            yield
        finally:
            self.free_list.remove(threading.currentThread)




def work(i):
    print(i)
    return i +1 # 返回给回调函数

def callback(ret):
    print(ret)

pool = ThreadPool(10)
for item in range(50):
    pool.run(func=work, args=(item,),callback=callback)

pool.terminate()
# pool.close()

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