python模块之threading

摘要：的类行为是的类行为的子集，目前尚不支持优先级线程组，线程无法销毁停止暂停恢复或中断。表示继承创建该线程的当前线程的属性。重入锁，同步原语的一种，可由同一线程多次获取已持有的锁。

threading在低级的_thread模块上构建了更高级的线程接口。

threading模块基于Java线程模型设计。不过Java中锁和条件变量是每个对象的基本行为，在python中却是多带带的对象。python的Thread类行为是Java的Thread类行为的子集，目前尚不支持优先级、线程组，线程无法销毁、停止、暂停、恢复或中断。Java中Thread类的静态方法在Python中映射为模块级的函数。

threading.active_count()
返回当前活动的Thread对象的数量，与enumerate()函数返回的列表元素个数相同

threading.current_thread()
返回当前Thread对象，对应调用者的控制线程(thread of control)。如果调用者的控制线程不是通过threading模块创建，返回一个功能受限的哑线程对象(dummy thread object)

threading.get_ident()
返回一个非零整数，代表当前线程的"线程标识符"。这个值意在作为魔术cookie使用，例如作为索引从特定于线程的字典对象获取数据。当一个线程退出，新的线程创建，线程标识符可能被回收使用

threading.enumerate()
返回当前活动Thread对象的列表。该列表包含守护线程、current_thread()函数创建的哑线程，以及主线程，不包含已终止的线程和未启动的线程。

threading.main_thread()
返回主线程对象。通常来说，主线程就是启动python解释器的线程。

threading.settrace(func)
为启动自threading模块的所有线程设置一个trace函数。在每个线程的run()方法调用前，传递func参数给sys.settrace()

threading.setprofile(func)
为启动自threading模块的所有线程设置一个profile函数。在每个线程的run()方法调用前，传递func参数给sys.setprofile()

threading.stack_size([size])
返回创建新线程使用的线程堆栈大小。

可选参数size指定后续创建的线程的堆栈大小，必须是0(表示使用平台或配置的默认值)或大于等于32768(32KiB)的正整数。如果未指定，默认size为0.

如果不支持改动线程堆栈大小，抛出RuntimeError异常。如果size不合法，抛出ValueError异常，堆栈大小保持不变。

32KiB是目前能保证解释器堆栈空间充足的最小值。某些平台可能对堆栈大小做了特殊的限制，比如要求最小堆栈大小在32KiB以上，或要求以系统内存页大小的倍数分配。

Windows系统及使用POSIX线程的系统可用

threading.TIMEOUT_MAX
阻塞函数(Lock.acquire(), RLock.acquire(), Condition.wait()等)的timeout参数可接受的最大值。超出该值将抛出OverflowError异常。

Thread-local数据的值是特定于线程的。管理Thread-local数据，只需要创建local或其子类的实例并在该实例上存储属性：

mydata = threading.local()
mydata.x = 1

不同的线程，实例的值也会不同。

表示thread-local数据的类。

Thread类代表在多带带的控制线程中运行的活动，有两种方式指定：传递可调用对象到构造器的target参数，或重写子类的run()方法。除了__int__()方法和run()方法，Thread子类不应该重写除此之外的其他方法。

创建的线程对象，必须使用start()方法启动，start()在一个多带带的控制线程调用run()方法。这时该线程被认为是"活动的"。当run()方法结束(正常执行完成或抛出了未处理的异常)时，线程对象不再是"活动的"。is_alive()方法可用于检查线程是否处于活动状态。

调用线程对象的join()方法将导致线程阻塞，直到调用join()方法的线程执行结束。

线程拥有名字，可以传递给构造器。通过name属性读取或修改。

主线程：对应python程序的初始控制线程。主线程不是守护线程。

守护线程：当没有非守护线程处于活动状态时，整个python程序将退出。通过daemon属性或构造器参数，可以标记一个线程为守护线程。daemon属性的初始值继承自创建该线程的线程

哑线程：对应"外部线程"alien thread，即在threading模块之外(比如C代码)启动的控制线程。哑线程具有有限的功能，总是认为是活动的和守护的，不能调用join()方法。它们永远不会被删除，因为不能检测外部线程的结束情况。

Note：守护线程将在程序关闭时直接停止。相关资源(比如打开的文件、数据库事务等)可能不会被妥善地释放。如果想要线程优雅地停止，将线程设置为非守护线程，并使用合适的信号机制比如Event

group：None。作为将来实现ThreadGroup类后的保留参数。

target：可调用对象，将被run()方法调用

name：线程名称。默认构建Thread-N形式的唯一名称。

args：target调用需要接收的位置参数，元组形式

kwargs：target调用需要接收的关键字参数，字典形式

daemon：传递一个布尔值，标记该线程是否为守护线程。None表示继承创建该线程的当前线程的daemon属性。

如果子类继承Thread并重写构造器，必须确保在执行线程的其他操作前在构造器中调用Thread.__init__()

start()
开启线程。每个线程最多只能调用一次，否则抛出RuntimeError异常。它将在一个多带带的控制线程调用线程对象的run()方法。

run()
定义线程功能的方法，通常在子类中重写。标准的run()方法调用传入构造器的可调用对象target(存在的话)，并使用args和kwargs分别作为target的位置参数和关键字参数。

# 创建Thread的实例，传给它一个函数

from threading import Thread
from time import sleep, ctime

sleep_time = [4, 2]


def task(task_tag, sleep_tag):
    print("task", task_tag, "started at:", ctime())
    sleep(sleep_tag)
    print("task", task_tag, "done at:", ctime())


def main():
    print("Main thread started at:", ctime())
    threads = []
    nloops = range(len(sleep_time))  # [0, 1]

    for i in nloops:
        t = Thread(target=task, args=(i, sleep_time[i]))
        threads.append(t)

    for i in nloops:
        threads[i].start()  # 启动线程

    for i in nloops:
        threads[i].join()  # 主线程阻塞，直至调用join()方法的线程终止

    print("Main thread done at:", ctime())


if __name__ == "__main__":
    main()

# 派生Thread的子类，并创建子类的实例

from threading import Thread
from time import sleep, ctime

sleep_time = [4, 2]


class MyThread(Thread):
    # 重写run()方法
    def run(self):
        print(self.name, "started at:", ctime())
        self._target(self._args)
        print(self.name, "done at:", ctime())


def task(sleep_tag):
    sleep(sleep_tag)


def main():
    print("Main thread started at:", ctime())
    threads = []
    nloops = range(len(sleep_time))

    for i in nloops:
        t = MyThread(target=task, args=sleep_time[i], name=task.__name__ + str(i))
        threads.append(t)

    for i in nloops:
        threads[i].start()

    for i in nloops:
        threads[i].join()

    print("Main thread done at:", ctime())


if __name__ == "__main__":
    main()

join(timeout=None)
阻塞主线程直到调用join方法的线程终止(可能是正常执行完成，也可能是抛出了未处理的异常)或达到timeout设定的时间。可多次调用。

timeout：阻塞时间(秒)。如果为None，表示一直阻塞直至调用join方法的线程终止；如果不为None，表示阻塞的时间，达到该时间后，不管调用join()方法的线程是否执行完成，继续执行主线程或其他启动的线程。

如果线程调用join()方法可能导致死锁，或在调用start()之前调用join()，抛出RuntimeError异常。

name
获取或设置线程名称。多个线程可能名称相同，初始值由构造器设置。

ident
线程标识符，如果为None说明该线程未启动。当一个线程退出，新的线程创建，线程标识符可能被回收使用。即使线程退出，该标识符仍可用。

is_alive()
判断线程是否处于活动状态。

daemon
布尔标志，表示这个线程是否是守护线程。必须在调用start()之前设置，否则抛出RuntimeError异常。初始值继承自创建该线程的线程。主线程不是守护线程，因此在主线程中创建的线程daemon属性默认值为False

CPython实现细节：在CPython中，由于GIL的原因，一次只有一个线程能够执行python代码(即使某些面向性能的库能克服这个限制???)。想要python程序更好地利用多核机器的计算机资源(计算密集型)，建议使用multiprocessing或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor。如果是同时运行多个I/O密集型任务，threading仍然不失为一个合适的模块

原语锁，是同步原语的一种，当它处于"locked"状态时不属于特定线程。在python中，这是目前可用的最低级的同步原语，实现自_thread扩展模块。

原语锁有两种状态：locked(锁定)或unlocked(未锁定)。创建时为未锁定状态。
原语锁有两种方法：acquire()和release()。当锁处于未锁定状态时，acquire()改变其为锁定状态。当锁处于锁定状态时，调用acquire()方法将导致线程阻塞，直到其他线程调用release()释放锁。

acquire(blocking=True, timeout=-1)
获取锁。成功返回True，获取返回False。

blocking：默认为True，在获取到锁之前阻塞线程；反之即使没有获取到锁也不会阻塞线程。

timeout：指定线程阻塞的最长时间，单位为秒；-1表示无限制等待。当blocking为False时，禁止指定timeout参数

release()
释放锁。任何线程都可以调用，不只是获取了锁的线程。

锁更改为未上锁状态后，对于调用了acquire()方法而导致阻塞的线程，将由系统决定哪个线程获取到锁。

release()方法只能在上锁状态调用，否则将抛出RuntimeError异常。

重入锁，同步原语的一种，可由同一线程多次获取已持有的锁。除了原语锁的上锁/解锁状态，重入锁还使用了owning thread和recursion level的概念。在上锁状态，可能有多个线程拥有锁；在解锁状态，没有线程拥有锁。

acquire()/release()必须成对出现，可以嵌套，只有最后一个release(即最外层的release)调用才会最终释放锁。

acquire(blocking=True, timeout=-1)
使用默认参数调用时，如果当前线程已经拥有锁，增加1次递归深度并立即返回；如果是其他线程拥有锁，阻塞当前线程直到锁被释放。一旦锁释放(递归深度为0，此时锁不属于任何线程)，各个线程争夺锁，并设置递归深度为1。

release()
释放锁且递归深度减1。如果调用后递归深度为0，重置锁为未锁定状态(不属于任何线程)，由其他线程争夺锁。如果调用后递归深度非0，锁仍为上锁状态，属于当前线程。

只能由已经获取了锁的线程调用，否则抛出RuntimeError异常。

condition变量总是与某种锁相联系：传入或者默认创建的锁对象。传入锁对象适用于多个condition变量需要共享同一个锁的场景。锁是condition对象的一部分，不需要对锁多带带进行追踪。

condition对象遵循上下文管理协议：使用with语句在封闭块内获取关联的锁对象，在condition对象上调用acquire和release实际上调用的是关联锁的对应方法。

条件变量允许一个或多个线程等待，直到接收到另一个线程的通知。

lock参数必须是Lock或RLock对象，作为底层的锁使用。默认使用RLock

acquire(*args)
调用底层lock对象的acquire()方法获取锁

release()
调用底层lock对象的release()方法释放锁

wait(timeout=None)
释放锁并阻塞当前线程直到被另外一个线程调用notify()或notify_all()唤醒，或者达到设置的timeout时间，任意一种情况都将重新获取锁并返回。
只能由已获取到锁的线程调用，否则抛出RuntimeError异常。

3.2版本前该方法始终返回None，3.2版本开始除非超时会返回False，其他情况都返回True

wait_for(predicate, timeout=None)
阻塞当前线程直到可调用对象predicate返回值为True或bool()判断为True。

wait_for方法将不断调用wait()方法直到超时或满足predicate返回值为True或bool()判断为True。

返回值为最后一次执行predicate的返回值，如果超时返回False。

只能由已获取到锁的线程调用，否则抛出RuntimeError异常。

notify(n=1)
唤醒wait()或wait_for()状态下的某个线程。只能由已获取到锁的线程调用，否则抛出RuntimeError异常。

notify_all()
唤醒wait()或wait_for()状态下的所有线程。只能由已获取到锁的线程调用，否则抛出RuntimeError异常。

notify()和notify_all()并不释放锁。意思是调用wait()方法的线程不会立即返回，需要等到调用notify()和notify_all()的线程释放锁之后才返回。

# 生产者-消费者模式中Condition的用法

# 消费者：
with cv:
    while not an_item_is_available():
        cv.wait()
    get_an_available_item()

# 生产者：
with cv:
    make_an_item_available()
    cv.notify()

# 消费者(使用wait_for改进)：
with cv:
    cv.wait_for(an_item_is_available)
    get_an_available_item()

信号量对象管理一个内部计数器，随着调用acquire()减1，release()调用加1，但一定不会小于0。当调用acquire()时如果计数器等于0将会阻塞线程直到某个线程调用release()方法。支持上下文管理器协议

指定初始计数器的信号量，每调用一次release()加1，每调用一次acquire()减1。

acquire(blocking=True, timeout=None)
获取信号量。

使用默认参数调用时：

1. 如果计数器大于0，减1并立即返回True
2. 如果计数器等于0，阻塞直到某个线程调用release()唤醒，唤醒后计数器减1并返回True

release()
释放信号量。

边界信号量，计数器值不能超过设置的最大边界。常用于限制资源占用的场景比如数据库连接。

事件是最简单的线程间通信机制。事件对象管理一个内部标志，调用set()时该标志为True，调用clear()时该标志为False，调用wait()时线程阻塞直到标志为True

is_set()
如果事件标志为True，返回True

set()
设置事件标志为True。将唤醒所有调用了wait()而阻塞的线程。

clear()
重置事件标志为False。将阻塞所有调用了wait()的线程。

wait(timeout=None)
阻塞线程直到事件标志为True或超时。

Timer继承自Thread，表示经过一定时间后要运行的任务。

创建定时器，在interval时间后运行function任务。

cancel()
终止定时器并结束任务(仅对待执行状态中的任务有效)。

Python 多线程： threading.local类