python threading模块2

时间:2021-07-17 08:22:53

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:

#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(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。

第二种方法:

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:

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:

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()

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。

问题:锁来锁去锁那么多次到底是为了什么???