本文以實例形式較為詳細的講述了Python中多線程的用法，在Python程序設計中有著比較廣泛的應用。分享給大家供大家參考之用。具體分析如下：

python中關于多線程的操作可以使用thread和threading模塊來實現，其中thread模塊在Py3中已經改名為_thread，不再推薦使用。而threading模塊是在thread之上進行了封裝，也是推薦使用的多線程模塊，本文主要基于threading模塊進行介紹。在某些版本中thread模塊可能不存在，要使用dump_threading來代替threading模塊。

一、線程創建

threading模塊中每個線程都是一個Thread對象，創建一個線程有兩種方式，一種是將函數傳遞到Thread對象中執行，另一種是從Thread繼承，然后重寫run方法（是不是跟Java很像）。

下面使用這兩種方法分別創建一個線程并同時執行

            
import random, threading
def threadFunction():
  for i in range(10):
    print 'ThreadFuction - %d'%i
    time.sleep(random.randrange(0,2))


class ThreadClass(threading.Thread):
  def __init__(self):
    threading.Thread.__init__(self);
    
  def run(self):
    for i in range(10):
      print 'ThreadClass - %d'%i
      time.sleep(random.randrange(0,2))

if __name__ == '__main__':
  tFunc = threading.Thread(target = threadFunction);
  tCls = ThreadClass()
  tFunc.start()
  tCls.start()


          

執行結果如下，可以看到兩個線程在交替打印。至于空行和一行多個輸出，是因為Py的print并不是線程安全的，在當前線程的print打印了部分內容后，準備打印換行之前，被別的線程中的print搶先，在換行之前打印了其它的內容。

            
ThreadFuction - 0
ThreadFuction - 1
ThreadFuction - 2
ThreadClass - 0
ThreadFuction - 3
ThreadClass - 1
ThreadFuction - 4
ThreadClass - 2
ThreadClass - 3
ThreadClass - 4ThreadFuction - 5

ThreadClass - 5
ThreadClass - 6
ThreadClass - 7
ThreadClass - 8
ThreadFuction - 6ThreadClass - 9

ThreadFuction - 7
ThreadFuction - 8
ThreadFuction - 9


          

Thread類的構造函數定義如下

            
class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

          

group： 留作ThreadGroup擴展使用，一般沒什么用
target：新線程的任務函數名
name：? 線程名，一般也沒什么用
args：? tuple參數
kwargs：dictionary參數

Thread類的成員變量和函數如下

start()???????? 啟動一個線程
run()?????????? 線程執行體，也是一般要重寫的內容
join([timeout]) 等待線程結束
name??????????? 線程名
ident?????????? 線程ID
daemon????????? 是否守護線程
isAlive()、is_alive()??? 線程是否存活
getName()、setName()???? Name的get&set方法
isDaemon()、setDaemon()? daemon的get&set方法

這里的守護線程與Linux中的守護進程并不是一個概念。這里是指當所有守護線程退出后主程序才會退出，否則即使線程任務沒有結束，只要不是守護線程，都會跟著主程序一起退出。而Linux中的守護進程定義正好相反，守護進程已經脫離父進程，不會隨著父進程的結束而退出。

二、線程同步

線程同步是多線程中的一個核心問題，threading模塊對線程同步有著良好的支持、包括線程特定數據、信號量、互斥鎖、條件變量等 。

1.線程特定數據

簡而言之，線程特定數據就是線程獨自持有的全局變量，相互之間的修改不會造成影響。

threading模塊中使用local()方法生成一個線程獨立對象，舉例如下，其中sleep(1)是為了保證讓子線程先運行完再運行接下來的語句。

            
data = threading.local()
def threadFunction():
  global data
  data.x = 3
  print threading.currentThread(), data.x
  
if __name__ == '__main__':
  data.x = 1
  tFunc = threading.Thread(target = threadFunction).start();
  time.sleep(1)
  print threading.current_thread(), data.x


          

            
               3
<_MainThread(MainThread, started 35888)> 1

            
          

輸出如上，可以看到，Thread-1中對data.x的修改并沒有影響到主線程中data.x的值。

2.互斥鎖

threading中定義了兩種鎖：threading.Lock和threading.RLock。兩者的不同在于后者是可重入鎖，也就是說在一個線程內重復LOCK同一個鎖不會發生死鎖，這與POSIX中的PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE也就是可遞歸鎖的概念是相同的。

關于互斥鎖的API很簡單，只有三個函數――――分配鎖，上鎖，解鎖。

threading.Lock()??????? 分配一個互斥鎖
acquire([blocking=1])?? 上鎖(阻塞或者非阻塞，非阻塞時相當于try_lock，通過返回False表示已經被其它線程鎖住。)
release()?????????????? 解鎖
下面通過一個例子來說明互斥鎖的使用。在之前的例子中，多線程print會造成混亂的輸出，這里使用一個互斥鎖，來保證每行一定只有一個輸出。

            
def threadFunction(arg):
  while True:
    lock.acquire()
    print 'ThreadFuction - %d'%arg
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
  lock = threading.Lock()
  threading.Thread(target = threadFunction, args=(1,)).start();
  threading.Thread(target = threadFunction, args=(2,)).start();


          

3.條件變量

條件變量總是與互斥鎖一起使用的，threading中的條件變量默認綁定了一個RLock，也可以在初始化條件變量的時候傳進去一個自己定義的鎖。

可用的函數如下

            
threading.Condition([lock]) 分配一個條件變量
acquire(*args)        條件變量上鎖
release()          條件變量解鎖
wait([timeout])       等待喚醒，timeout表示超時
notify(n=1)         喚醒最大n個等待的線程
notifyAll()、notify_all()  喚醒所有等待的線程
下面這個例子使用條件變量來控制兩個線程交替運行

num = 0
def threadFunction(arg):
  global num
  while num < 10:
    cond.acquire()
    while num % 2 != arg:
      cond.wait()
    print 'Thread %d - %d' %(arg, num)
    num += 1
    cond.notify()
    cond.release()

if __name__ == '__main__':
  cond = threading.Condition()
  threading.Thread(target = threadFunction, args=(0,)).start();
  threading.Thread(target = threadFunction, args=(1,)).start();


          

輸出如下

            
Thread 0 - 0
Thread 1 - 1
Thread 0 - 2
Thread 1 - 3
Thread 0 - 4
Thread 1 - 5
Thread 0 - 6
Thread 1 - 7
Thread 0 - 8
Thread 1 - 9
Thread 0 - 10


          

其實上面這個程序是有問題的，我們想打印的是0~9，但實際上10也被打印了出來，原因很簡單，因為兩個線程交替打印，使得num在一個線程中可能加2，從而導致10被打印出來，所以必須在打印前再次check。

相信本文所述對大家的Python程序設計有一定的借鑒價值。