Python多线程（multithreading）

1. threading模块

Python3 线程中常用的两个模块为：_thread，threading(推荐使用).thread模块已被废弃，为了兼容性，Python3将thread重命名为_thread，即通过标准库_thread和threading提供对线程的支持。
_thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁，它相比于threading模块的功能还是比较有限的。

threading模块除了包含_thread模块中的所有方法外，还提供的其他方法

除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法

2. 创建线程

我们可以通过直接从threading.Thread继承创建一个新的子类，并实例化后调用start()方法启动新线程，即它调用了线程的run()方法

#!/usr/bin/python3

import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):
        print ("开始线程：" + self.name)
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print ("退出线程：" + self.name)

def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        if exitFlag:
            threadName.exit()
        time.sleep(delay)
        print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
        counter -= 1

# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print ("退出主线程")

以上程序执行结果如下:

开始线程：Thread-1
开始线程：Thread-2
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:46 2019
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:47 2019
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:47 2019
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:48 2019
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:49 2019
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:49 2019
Thread-1: Wed Apr 6 11:46:50 2019
退出线程：Thread-1
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:51 2019
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:53 2019
Thread-2: Wed Apr 6 11:46:55 2019
退出线程：Thread-2
退出主线程

3. 线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。
使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。如下：
多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。
考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程set从后向前把所有元素改成1，而线程print负责从前往后读取列表并打印。
那么，可能线程set开始改的时候，线程print便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。
锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如set要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如print获得锁定了，那么就让线程set暂停，也就是同步阻塞；等到线程print访问完毕，释放锁以后，再让线程set继续。
经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

# 实例
#!/usr/bin/python3

import threading
import time

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):
        print ("开启线程：" + self.name)
        # 获取锁，用于线程同步
        threadLock.acquire()
        print_time(self.name, self.counter, 3)
        # 释放锁，开启下一个线程
        threadLock.release()

def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
        counter -= 1

threadLock = threading.Lock()
threads = []

# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()

# 添加线程到线程列表
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print ("退出主线程")

执行以上程序输出结果如下：

开启线程：Thread-1
开启线程：Thread-2
Thread-1: Mon Apr 12 18:06:08 2021
Thread-1: Mon Apr 12 18:06:09 2021
Thread-1: Mon Apr 12 18:06:10 2021
Thread-2: Mon Apr 12 18:06:12 2021
Thread-2: Mon Apr 12 18:06:14 2021
Thread-2: Mon Apr 12 18:06:16 2021
退出主线程

4. 线程优先级队列

Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue。
这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用，可以使用队列来实现线程间的同步。
Queue 模块中的常用方法:

# 实例
#!/usr/bin/python3

import queue
import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name, q):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.q = q
    def run(self):
        print ("开启线程：" + self.name)
        process_data(self.name, self.q)
        print ("退出线程：" + self.name)

def process_data(threadName, q):
    while not exitFlag:
        queueLock.acquire()
        if not workQueue.empty():
            data = q.get()
            queueLock.release()
            print ("%s: processing %s" % (threadName, data))
        else:
            queueLock.release()
        time.sleep(1)

threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]
nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]
queueLock = threading.Lock()
workQueue = queue.Queue(10)
threads = []
threadID = 1

# 创建新线程
for tName in threadList:
    thread = myThread(threadID, tName, workQueue)
    thread.start()
    threads.append(thread)
    threadID += 1

# 填充队列
queueLock.acquire()
for word in nameList:
    workQueue.put(word)
queueLock.release()

# 等待队列清空
while not workQueue.empty():
    pass

# 通知线程是时候退出
exitFlag = 1

# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print ("退出主线程")

注意释放锁relase是必要的，不然会出现死锁的现象。

以上程序执行结果如下：

开启线程：Thread-1
开启线程：Thread-2
开启线程：Thread-3
Thread-3: processing One
Thread-1: processing Two
Thread-2: processing Three
Thread-3: processing Four
Thread-1: processing Five
退出线程：Thread-2
退出线程：Thread-3
退出线程：Thread-1
退出主线程

5. 线程池

对于任务数量不断增加的程序，每有一个任务就生成一个线程，最终会导致线程数量的失控。对于任务数量不端增加的程序，固定线程数量的线程池是必要的。

# 实例
import threadpool
import time

def sayhello (a):
    print("hello: "+a)
    time.sleep(2)

def main():
    global result
    seed=["a","b","c"]
    start=time.time()
    task_pool=threadpool.ThreadPool(5)
    requests=threadpool.makeRequests(sayhello,seed)
    for req in requests:
        task_pool.putRequest(req)
    task_pool.wait()
    end=time.time()
    time_m = end-start
    print("time: "+str(time_m))
    start1=time.time()
    for each in seed:
        sayhello(each)
    end1=time.time()
    print("time1: "+str(end1-start1))

if __name__ == '__main__':
    main()

运行上述代码结果如下：

hello: a
hello: b
hello: c
time: 2.01823091506958
hello: a
hello: b
hello: c
time1: 6.039998769760132