多线程编程
什么是多线程，线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。他包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。线程是进程中一个单顺序的空值六，一个进程可以并发多个线程，每个线程可以并行处理不同的任务。
threading模块
python的标准库提供了两个模块用于多线程处理，_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，是对_thread进行了封装。
启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行：
线程有两种调用方式：直接调用和继承式调用
直接调用
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#!/usr/bin/env python# coding:utf-8'''Created on: 2016年5月16日@author: 张晓宇Email: 61411916@qq.comVersion: 1.0Description: 多线程演示程序，直接启动方式Help:'''def sayhi(num): # 定义每隔线程都要运行的函数
print('%s is say hi' %num)
import time
time.sleep(3)
import threading
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target = sayhi, args = [1, ]) # 调用Thread方法生成一个线程实例，第一个参数tartget表示进程要执行的函数，args表示要传递给进程函数的参数
t2 = threading.Thread(target = sayhi, args = [2, ])
t1.start() # 启动进程
t2.start()
t1.join() # 等待子进程完毕，这句话的意思就等待一个进程执行完在执行这句话后面的逻辑，join方法还可以接收一个超时时间参数，表示最多等待多长时间，超过这个时间就不等了，继续执行下面的语句，注意，是不等待，不是中断进程的执行
t2.join()
print(t1.getName()) # getName()表示获取进程的名称，默认Thread-1、Thread-2...这种命名方式
print(t2.getName())
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继承式调用
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#!/usr/bin/env python# coding:utf-8'''Created on: @author: 张晓宇Email: 61411916@qq.comVersion: 1.0Description: 多线程演示程序，继承式调用Help:'''import threading
class Mythreading(threading.Thread):
'''
定义一个类，继承自threading.Thread
'''
def __init__(self, num):
'''
初始化方法
:param num:
:return:
'''
threading.Thread.__init__(self)
self.num = num
def run(self):
'''
重写run方法，也就是每个线程要执行的函数
:return:
'''
print('%s is say hi' %self.num)
import time
time.sleep(5)
if __name__ == '__main__':
t1 = Mythreading(1) # 用刚才定义的类创建进程对象
t2 = Mythreading(2)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(t1.getName())
print(t2.getName())
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守护线程
默认情况下，线程执行完毕如果该线程下还有子线程没有执行完毕才会结束，我们可以通过守护线程的方式，是的主线程执行完毕强制结束下面的子线程的运行
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#!/usr/bin/env python3# coding:utf-8'''Created on: @author: 张晓宇Email: 61411916@qq.comVersion: 1.0Description: 守护线程演示程序Help:'''import time
import threading
def child(n):
'''
子线程执行的函数
:param n:
:return:
'''
print('[%s]------running----\n' % n)
time.sleep(2)
print('--done--')
def main():
'''
主线程要执行的函数
:return:
'''
for i in range(2): # 循环生成5个子线程
t = threading.Thread(target=child,args=[i,])
t.start()
print('starting thread', t.getName())
m = threading.Thread(target=main,args=[]) # 创建主线程对象
m.setDaemon(True) #将主线程设置为Daemon线程,它退出时,其它子线程会同时退出,不管是否执行完任务
m.start() # 启动主线程
m.join() # 等待主线程执行完毕
print("---main thread done----")
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输出结果
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[0]------running----
starting thread Thread-2
[1]------running----
starting thread Thread-3
---main thread done----
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可以看出，main线程下的子线程执行的时间要比main线程时间长，当main线程执行完的时候，子线程的print('--done--')还没有执行就被强制结束了
锁
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#!/usr/bin/env python# coding:utf-8'''Created on: @author: 张晓宇Email: 61411916@qq.comVersion: 1.0Description: 线程锁演示程序Help:'''import threading
import time
def addNum():
global num # 调用全局变量num
print('--get num:', num)
time.sleep(1)
#lock.acquire()
num += 1 # 每个线程都对num进行加1操作
#lock.release()
print(num)
if __name__ == '__main__':
lock = threading.Lock()
num = 0
thread_list = [] # 初始化一个线程列表
for i in range(10000): # 循环启动10000个进程
t = threading.Thread(target = addNum)
t.start()
thread_list.append(t) # 加入到线程列表中
for t in thread_list: # 循环等待线程列表里的所有线程结束
t.join()
print(num) # 打印num的最终值
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正常情况，启动10000个线程，每个线程对num做加1操作，最终的结果将是10000，但是如果你用python2.X版本的解释器执行上面的代码会发现，最结果不总是10000，而且随着线程越多，这个最终结果的值稳定性越差，这就需要在对需要修改线程间共享的变量的时候加一把锁，当一个线程获得锁并操作一个共享变量的时候，其他线程只能等待锁释掉才可以，等待的过程是阻塞的，只有锁被释放掉，其他线程中“抢”到锁的进程才可以继续进行
申请锁
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lock.acquire() |
释放锁
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lock.release() |
注意，Python3.X已经修复了这个问题，不用加锁结果也是正确的
递归锁
递归锁说白了就是一个大锁里面套着小锁，也就是子锁，用到的地方不多，就不说了
信号量（Semaphore）
刚才说的锁也是互斥锁，同事只能有一个线程操作，而Semaphore可以同事允许一定数量的线程更改数据。
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import threading,time
def run(n):
semaphore.acquire()
time.sleep(1)
print("run the thread: %s\n" %n)
semaphore.release()
if __name__ == '__main__':
num= 0
semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行
for i in range(20):
t = threading.Thread(target=run,args=(i,))
t.start()
while threading.active_count() != 1:
pass #print threading.active_count()
else:
print('----all threads done---')
print(num)
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事件Event
事件可以裂解为就是一个信号，他只有两个状态可以理解为真和假，常用方法如下
set()：相当于设置为真
clear()：相当于设置为假
isSet()：判断是否为真
wait()：等待事件置为真（阻塞）
事件做常用的一个地方就是红绿灯模型，下面代码这就是演示红绿灯模型
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#!/usr/bin/env python# coding:utf-8'''Created on: 2016年3月5日@author: 张晓宇Email: 61411916@qq.comVersion: 1.0Description: 红绿灯模型演示程序Help:'''import threading
def light():
'''
信号灯进程的线程执行的函数
:return:
'''
import time
if not event.isSet(): # 判断是否为真，如果不为真就设置为真，也就是一上来是绿灯
event.set()
count = 0 # 初始化计数器，可以理解为红绿灯之间的等待时间
while True: # 无限制循环下去
if count < 10:
# 0-10秒是绿灯
print('\033[42;1m--green light on--\033[0m')
elif count < 13:
# 10-12是黄灯
print('\033[43;1m--yellow light on--\033[0m')
elif count < 20:
# 14-19秒是红灯
if event.isSet(): # 判断如果为真，就设置成假的
event.clear()
print('\033[41;1m--red light on--\033[0m')
else:
# 第20秒的时候计数器归零，并从新设置为真
count = 0
if not event.isSet():
event.set()
time.sleep(1)
count += 1 # 计数器加1
def car(n):
'''
汽车进程要执行的函数
:param n:
:return:
'''
import time
while True:
time.sleep(1) # 每隔1秒检查一下红绿灯状态
if event.isSet():
# 如果为真就runing
print('car [%s] is running...' %n)
else:
# 否则就waiting
print('car [%s] is waiting for the red light...' %n)
event.wait() # 等待事件变为真
if __name__ == '__main__':
event = threading.Event() # 创建Event对象
Light = threading.Thread(target = light) # 创建信号灯线程
Light.start() # 启动线程
for i in range(3): # 循环创建3个汽车线程对象，并启动
t = threading.Thread(target = car, args = [i,])
t.start()
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