Python 高级之 -------多线程

多线程运行有如下优点：
1. 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
2. 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度
程序的运行速度可能加快
3.在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。

线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

每个线程都有他自己的一组CPU寄存器，称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态.

指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存.

线程可以被抢占（中断）。在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） – 这就是线程的退让。

Python中线程

1. 使用线程的两种方式

函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

function - 线程函数。
args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。

kwargs - 可选参数。

    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    import thread
    import time

    # 为线程定义一个函数
    def print_time( threadName, delay):
       count = 0
       while count < 5:
          time.sleep(delay)
          count += 1
          print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )

    # 创建两个线程
    try:
       thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
       thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
    except:
       print "Error: unable to start thread"

    while 1:
       pass

用类来包装线程对象：使用Threading模块创建线程，直接从threading.Thread继承，然后重写init方法和run方法

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import threading
import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):   #继承父类threading.Thread
    def __init__(self, threadID, name, counter):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.counter = counter
    def run(self):                   #把要执行的代码写到run函数里面 线程在创建后会直接运行run函数 
        print "Starting " + self.name
        print_time(self.name, self.counter, 5)
        print "Exiting " + self.name

def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        if exitFlag:
            threading.Thread.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)

# 开启线程
thread1.start()
thread2.start()

print "Exiting Main Thread"

2. 线程模块

Python通过两个标准库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。

threading 模块提供的其他方法：
- threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
- threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
- threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
Thread类提供了以下方法:
- run(): 用以表示线程活动的方法。
- start():启动线程活动。
- join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
- isAlive(): 返回线程是否活动的。
- getName(): 返回线程名。
- setName(): 设置线程名。

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。同java

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。同步阻塞获取锁释放锁

4. 线程优先级队列（ Queue）

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，(原子操作)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:

Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应
Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作