Python中多线程总结

内容导读

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内容图文

Python中的多线程

多线程

一个进程中有多个线程就是多线程。

一个进程中至少有一个线程，并作为程序的入口，这个就是主线程。一个进程至少有一个主进程，其他线程称为工作线程。

线程安全：线程执行一段代码，不会产生不确定的结果，那这段代码就是线程安全。（例如print（）线程不安全）

线程的daemon属性

daemon属性：表示线程是否是daemon线程，这个值必须在start()之前设置，否则引发RuntimeError异常

isDaemon():是否是daemon线程

setDaemon():设置为daemon线程，必须在start方法之前设置

线程具有一个daemon属性，可以设置为Ture或False,也可以不设置，默认值为None.如果不设置daemon就取当前的daemon来设置它，主线程是Non-daemon。工作线程不设置daemon属性，则默认是daemon = False .python程序在没有活着的non-daemon线程运行时退出。

join（）方法

join(timeout)是线程的标准方法之一。

一个线程中调用里那个一个线程的join方法，调用者将被阻塞，知道盗用线程终止。一个线程可以被join多次。

daemon线程的应用场景

1：后台任务，如发送心跳包、监控，这种场景最多

2：主线程工作才有用的线程，如主线程中维护的公共资源，主线程已经清理了，准备退出，而工作线程使用这些资源工作也没有意义了，一起退出最合适。

3：随时可以被终止的线程

threading.local类

运行时，threading.local实例处在不同的线程中，就从大字典中找到当前线程相关键值对中的字典，覆盖threading.local实例的__dict__。这样就可以在不同的线程中，安全德使用线程独有的数据做到线程间数据隔离，如同本地变量一样安全。

定时器Timer/延迟执行

threading.Timer(interval,function,args=None,Kwargs=None)

start方法执行之后，Timer对象会处于等待状态，等待了interval秒之后，开始执行function函数的。Timer提供了cancel方法，用来取消一个未执行的函数。

Event

是线程间通信机制中最简单的实现，使用一个内部的标记flag，通过flag的True或False的表换来进行操作。

set()：标记设置为Ture

clear():标记设置为False

is_set():标记是否为Ture

wait(timeou):设置等待标记为Ture的时长，None为无限等待，等到返回Ture,未等到超时了返回False

Event的wait优于time.sleep,他会更快的切换到其它线程，提高并发效率。

lock

锁，凡是存在共享资源争抢的地方都可以使用锁，从而保证只有一个使用者可以完全使用这个资源。一旦线程获得锁，其他试图获取锁的线程将被阻塞。

acquire(blocking=True,timeout=-1):默认阻塞，阻塞可以设置超时时间，非阻塞时，timeout禁止设置。成功获取锁，返回True,否则返回Flase

release():释放锁，可以从任何线程调用释放。已上锁的多，会被重置未unlocked。未上锁的调用，会派出RuntimeError异常。

加锁、解锁

一般来说，加锁就需要解锁，但加锁后解锁前，还有一些代码执行，就有可能抛出异常，一旦出现异常，锁无法释放，但是当前线程可能因为这个异常被终止了，这就产生了死锁。

加锁、解锁常用的语句：

1：使用try ... funally语句保证锁的释放

2：with上下文管理，锁随想支持上下位管理。

锁的应用：

锁适合用于访问和修改同一个共享资源的时候，即读写同一个资源的时候。

注意事项：

1：少用锁，必要时使用锁，使用了锁，多线程访问被锁的资源时，就成了串行，要么排队执行，要么争抢执行。

2：加锁时间越短越好，不需要就立即释放。

3：一定要避免死锁。

Rlock可重入锁

可重入锁，是线程相关的锁。可在一个线程中获取锁，并可继续在同一个线程中不阻塞获取锁，当锁为释放完，其他线程获取锁就会阻塞。知道当前持有锁的线程释放完锁。

Conditon

构造方法Consition（lock=None），可以传入一个Lock或者Rlock对象，默认是Rlock

acquire(*args)：获取锁

wait(self.timeout=None):等待或超时

notify（n =1)：唤醒至多指定数目个数的等待的线程，没有线程等待的线程就没有任何操作

notify_all()：唤醒所有等待的线程

condition用于生产者，消费者模型，为了解决生产者消费者速度匹配的问题。由于condition内部使用了锁，最好的方式是使用with上下文。

Barrier

Barrier(parties,action=None,timeout=None):构建Barrier对象，指定参与方数目。timeout是wait方法未指定超时的默认值。

n_waiting:当前在barrier中等待的线程数

parties:资源的个数。

broken:如果broken处于打破的状态，放回True

abort():将将barrier置于broken状态，等待中的线程或者调用等待方法的线程中都会抛出BrokenBarrierError异常，知道reset方法来恢复barrier

reset（）：恢复barrier,重新开始拦截。

wait方法超时发生，barrier将处于broken状态，知道reset()

semaphore信号量

Semaphore（value=1）：构造方法，value小于0，抛ValueError异常

acquite(blocking=True,timeout=None):获取信号量，计数器减1，获取成功返回True

release():释放信号量，计数器加1

semaphore问题

如果遇到release释放次数大于初始值，计数器会增加，超过我们的最大值。

解决方法：

使用Boundedsemaphore类，有界信号量，不允许使用release超出初始值的范围，否则派出ValueError异常。

锁和信号量

锁，只允许同一个时间一个线程独占资源，它是特殊的信号量，即信号量计数器初始值为1.

信号量，可以多个线程访问共享资源，但这个共享资源数量有限。

锁，可以看做特殊的型号量。

内容总结

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