python threading基础学习

时间:2022-11-07 20:54:51

# -*- coding: utf-8 -*-

# python:2.x

__author__ = 'Administrator'

"""

python是支持多线程的,并且是native的线程。主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread是比较底层的模 块,threading是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用。这里需要提一下的是python对线程的支持还不够完善,不能利用多 CPU,但是下个版本的python中已经考虑改进这点,让我们拭目以待吧。

threading模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建了叫Thread的class。一般来说,使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的 函数,把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行;另一种是直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的 class里。我们来看看这两种做法吧。

"""

#例子1

import string, threading, time

def thread_main(a):

global count, mutex

# 获得线程名

threadname = threading.currentThread().getName()

for x in xrange(0, int(a)):

# 取得锁

mutex.acquire()

count = count + 1

# 释放锁

mutex.release()

print threadname, x, count

time.sleep(1)

def main(num):

global count, mutex

threads = []

count = 1

# 创建一个锁

mutex = threading.Lock()

# 先创建线程对象

for x in xrange(0, num):

threads.append(threading.Thread(target=thread_main, args=(10,)))

# 启动所有线程

for t in threads:

t.start()

# 主线程中等待所有子线程退出

for t in threads:

t.join()

# if __name__ == '__main__':

#     num = 4

#     # 创建4个线程

#     main(4)

#例子2

class Test(threading.Thread):#主要以这种方式

def __init__(self,num):

threading.Thread.__init__(self)

self._run_num=num

def run(self):

global count,mutex

threadname=threading.currentThread().getName()

for x in xrange(0,int(self._run_num)):

mutex.acquire()

count = count + 1

mutex.release()

print threadname,x,count

time.sleep(1)

if __name__=='__main__':

global count, mutex

threads=[]

num=4

count=1

#创建锁

mutex=threading.Lock()

#创建线程对象

for x in xrange(0,num):

threads.append(Test(10))

#启动线程

for t in threads:

t.start()

#等待子线程结束

for t in threads:

t.join()

Threading方法及属性说明

Thread                   线程执行对象

Lock                      锁对象

RLock                     重新载入锁对象(递归锁定)

Condition                 条件变量对象让一个线程停止下来,等待其他线程满足<某个>条件,如状态改变等

Event                      通用条件变量,多个线程可以等待某个事件发生,在事件发生后,所有线程都会被激活

Semahore                   等待锁线程提供一个类似‘等候室’结构

BoundedSemaphore          与Semahore  类似,只不过它不允许超过初始值

Timer                      与Thread相似,只是它要等待一段时间后才开始运行

python threading基础学习

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更多多线程学习请看:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html

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