本文以实例形式较为详细的讲述了Python中多线程的用法，在Python程序设计中有着比较广泛的应用。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下：
python中关于多线程的操作可以使用thread和threading模块来实现，其中thread模块在Py3中已经改名为_thread，不再推荐使用。而threading模块是在thread之上进行了封装，也是推荐使用的多线程模块，本文主要基于threading模块进行介绍。在某些版本中thread模块可能不存在，要使用dump_threading来代替threading模块。
一、线程创建
threading模块中每个线程都是一个Thread对象，创建一个线程有两种方式，一种是将函数传递到Thread对象中执行，另一种是从Thread继承，然后重写run方法（是不是跟Java很像）。
下面使用这两种方法分别创建一个线程并同时执行
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()
执行结果如下，可以看到两个线程在交替打印。至于空行和一行多个输出，是因为Py的print并不是线程安全的，在当前线程的print打印了部分内容后，准备打印换行之前，被别的线程中的print抢先，在换行之前打印了其它的内容。
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类的构造函数定义如下
class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group： 留作ThreadGroup扩展使用，一般没什么用
target：新线程的任务函数名
name： 线程名，一般也没什么用
args： tuple参数
kwargs：dictionary参数
Thread类的成员变量和函数如下
start() 启动一个线程
run() 线程执行体，也是一般要重写的内容
join([timeout]) 等待线程结束
name 线程名
ident 线程ID
daemon 是否守护线程
isAlive()、is_alive() 线程是否存活
getName()、setName() Name的get&set方法
isDaemon()、setDaemon() daemon的get&set方法
这里的守护线程与Linux中的守护进程并不是一个概念。这里是指当所有守护线程退出后主程序才会退出，否则即使线程任务没有结束，只要不是守护线程，都会跟着主程序一起退出。而Linux中的守护进程定义正好相反，守护进程已经脱离父进程，不会随着父进程的结束而退出。
二、线程同步
线程同步是多线程中的一个核心问题，threading模块对线程同步有着良好的支持、包括线程特定数据、信号量、互斥锁、条件变量等。
1.线程特定数据
简而言之，线程特定数据就是线程独自持有的全局变量，相互之间的修改不会造成影响。
threading模块中使用local()方法生成一个线程独立对象，举例如下，其中sleep(1)是为了保证让子线程先运行完再运行接下来的语句。
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
<Thread(Thread-1, started 36208)> 3 <_MainThread(MainThread, started 35888)> 1
输出如上，可以看到，Thread-1中对data.x的修改并没有影响到主线程中data.x的值。
2.互斥锁
threading中定义了两种锁：threading.Lock和threading.RLock。两者的不同在于后者是可重入锁，也就是说在一个线程内重复LOCK同一个锁不会发生死锁，这与POSIX中的PTHREAD_MUTEX_RECURSIVE也就是可递归锁的概念是相同的。
关于互斥锁的API很简单，只有三个函数————分配锁，上锁，解锁。
threading.Lock() 分配一个互斥锁
acquire([blocking=1]) 上锁(阻塞或者非阻塞，非阻塞时相当于try_lock，通过返回False表示已经被其它线程锁住。)
release() 解锁
下面通过一个例子来说明互斥锁的使用。在之前的例子中，多线程print会造成混乱的输出，这里使用一个互斥锁，来保证每行一定只有一个输出。
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.条件变量
条件变量总是与互斥锁一起使用的，threading中的条件变量默认绑定了一个RLock，也可以在初始化条件变量的时候传进去一个自己定义的锁。
可用的函数如下
threading.Condition([lock]) 分配一个条件变量
acquire(*args) 条件变量上锁
release() 条件变量解锁
wait([timeout]) 等待唤醒，timeout表示超时
notify(n=1) 唤醒最大n个等待的线程
notifyAll()、notify_all() 唤醒所有等待的线程
下面这个例子使用条件变量来控制两个线程交替运行
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();
输出如下
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
其实上面这个程序是有问题的，我们想打印的是0~9，但实际上10也被打印了出来，原因很简单，因为两个线程交替打印，使得num在一个线程中可能加2，从而导致10被打印出来，所以必须在打印前再次check。
相信本文所述对大家的Python程序设计有一定的借鉴价值。
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