python 多线程

基础

概念

线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令

类型

因作用不同划分为不同的类型：

主线程
子线程
守护线程（后台线程）
前台线程

GIL锁

GIL只在CPython中才有，而在其他解释器PyPy和Jython中是没有GIL的。
由于 GIL 锁存在，Python 里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到 GIL 的线程才能执行)，这就是为什么在多核CPU上，Python 的多线程效率并不高的根本原因

应用

创建多线程

Python提供两个模块进行多线程的操作，分别是thread和threading，前者是比较低级的模块，用于更底层的操作，一般应用级别的开发不常用。

方法1：直接使用threading.Thread()

import threading

def run(n):
    print("current task：", n)

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=run, args=("thread 1",))
    t2 = threading.Thread(target=run, args=("thread 2",))
    t1.start()
    t2.start()

方法2：继承threading.Thread来自定义线程类，重写run方法

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, n):
        super(MyThread, self).__init__()  # 重构run函数必须要写
        self.n = n

    def run(self):
        print("current task：", self.n)

if __name__ == "__main__":
    t1 = MyThread("thread 1")
    t2 = MyThread("thread 2")

    t1.start()  #start之后运行run方法
    t2.start()

线程合并

Join函数是将该线程加入到主线程中，
依次执行每个join的线程，执行完毕后继续往下执行，不会同时执行。
主线程结束后，子线程还在运行，join函数使得主线程等到子线程结束时才退出。

import threading

def count(n):
    while n > 0:
        n -= 1

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
    t2 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
    t1.start()
    t2.start()
    # 将 t1 和 t2 加入到主线程中
    t1.join()
    t2.join()

线程的同步与互斥

线程之间数据共享的。当多个线程对某一个共享数据进行操作时，就需要考虑到线程安全问题。threading模块中定义了Lock 类，提供了互斥锁的功能来保证多线程情况下数据的正确性。

#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire([timeout])
#释放
mutex.release()

可选参数timeout, 如果设定了timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理。

import threading
import time

num = 0
mutex = threading.Lock()

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        global num 
        time.sleep(1)

        if mutex.acquire(1):  
            num = num + 1
            msg = self.name + ': num value is ' + str(num)
            print(msg)
            mutex.release()

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        t = MyThread()
        t.start()

可重入锁（递归锁）

满足在同一线程中多次请求同一资源的需求。Python 提供了可重入锁（RLock）。
RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter 记录了 acquire 的次数，从而使得资源可以被多次 require。直到一个线程所有的 acquire 都被 release，其他的线程才能获得资源。

#创建 RLock
mutex = threading.RLock()

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        if mutex.acquire(1):
            print("thread " + self.name + " get mutex")
            time.sleep(1)
            mutex.acquire()
            mutex.release()
            mutex.release()

守护线程

如果希望主线程执行完毕之后，不管子线程是否执行完毕都随着主线程一起结束。我们可以使用setDaemon(bool)函数，它跟join函数是相反的。它的作用是设置子线程是否随主线程一起结束，必须在start() 之前调用，默认为False

            class TimeLimited(Thread):  #class中的两个函数是必须的
                def __init__(self):
                    Thread.__init__(self)

                def run(self):
                    func(params)

            t = TimeLimited()
            t.setDaemon(True)  #这个用户线程必须设置在start()前面
            t.start()
            t.join(timeout=time_limited)
            if t.is_alive():
                raise Exception('连接超时')

定时器

规定函数在多少秒后执行某个操作

import threading
def func1(a):
    print('Do something')
    a+=1
    print(a)
    print('当前线程数为{}'.format(threading.activeCount()))
    if a>5:
        return
    t=threading.Timer(5,func1,(a,))
    t.start()