线程和进程类似，但是它是在进程下工作的，一个进程可能拥有多个线程，彼此之间享有共同的上下文或者说数据空间。可以把它看成是迷你进程。线程之间的信息通信和数据共享更加容易，但是因为两个或者多个线程访问同一片数据空间，不同的访问顺序会导致不同的结果，这种情况称之为竞态条件（race condition）。绝大多数线程库都有同步原语来解决这个问题，一般是通过线程管理器来控制执行和访问。

一个线程包括开始、执行顺序和结束三部分。它有一个指令指针，用于记录当前运行的上下文。它可以被抢占资源（中断），可以临时挂起（睡眠），这种做饭也叫做让步。在多线程之间，不类似多进程，OS 会尽可能公平地给与时间片，线程如果没有专门进行为多线程的情况进行修改，那么线程在执行一些程序时候会保持阻塞状态，CPU的时间分配会被这些贪婪的程序多用。

1.2 Python 的全局解释器锁

Python 代码的执行是由 Python 虚拟机（又叫解释器主循环）进行控制的。Python 的设计思路是，在主循环中同时只能有一个控制线程在执行，就像单核 CPU 系统中的多进程一样，只是在宏观上看起来多进程，在微观上其实还得单个单个的运行。同理，尽管 Python 解释器中可以有多个线程在运行，但是微观时间上，只有一个线程在被真正执行。

而对 Python 虚拟机的访问，就是由全程解释器锁（Global Interpreter Lock）来控制的。这个锁就是用来保证同时只能由一个线程运行的。它的方式：

设置GIL
切换一个线程去运行
执行下面的操作
把线程设置回睡眠状态（切换出线程）
a) 指定数量的字节码指令

b) 线程主动让出控制权（可以用 tims.sleep()）实现
解锁GIL
重复 1~5

请注意，从上面的描述，我们能够得到一个关键信息：I/O 密集型的 Python 程序比计算密集型的代码能够更好地利用多线程！如果我们的程序要处理的是计算密集型的情况，请慎用多线程编程，否则频繁的切换线程可能反而会带来性能上的下降。

1.3 在不同的 OS 上，在 Python 中使用线程

Python 支持多线程编程，但是还取决于它所处的 OS 是否支持。绝大多数操作系统是支持多线程的：绝大多数 Unix 平台（Linux、Solaris、Mac OS X、*BSD）等，以及 Windows 平台。此外，Python 使用兼容 POSIX 的线程，也就是众所周知的 pthread。

1.4 thread 模块和 threading 模块比较

在 Python 2.X 时代，使用最基础的 thread 模块只需要 import thread 语句就可以了，但是进入了 Python 3.X 时代，thread 模块越来越式微，名字甚至被改为了 _thread 。

推荐大家使用 threading 模块而不是 thread 模块的原因如下：

threading 模块更先进，由更好的线程支持；
thread 模块只拥有一个同步原语，而 threading 模块拥有很多
thread 模块没有控制线程如何退出，当主线程结束时候，其他的线程也强制结束，不会发出警告或者进行适当的清理。这就造成 thread 模块不支持守护线程这个概念。而这在多线程使用中是非常普遍的。
thread 模块中的一些属性和 threading 模块冲突；

2. threading 模块使用详解

2.1 threading 模块的对象

2.1.1 Thread ：执行线程的对象

首先，创建一个 Thread 类对象。


import threading
t1=threading.Thread()

可以看到它有很多方法和属性。

threading.Thread 类的属性和方法
序号	属性和方法	描述
1	属性：daemon	布尔标识。表示这个线程是否是守护线程。
2	属性：ident	线程标识符
3	属性：name	线程名
4	属性：native_id	线程 ID，该非负数可用于在系统范围内唯一标识此特定线程。
5	方法：getName()	返回线程名
6	方法：is_alive()	返回布尔标识。表示这个线程是否是否存活。
7	方法：isAlive()	驼峰式命名已经被弃用。#DeprecationWarning: isAlive() is deprecated, use is_alive() instead
8	方法：isDaemon()	返回布尔标识。表示这个线程是否是守护线程，是则 True，否则是 False。
9	方法：start()	开始执行该线程，请注意，一个线程只能开始执行依次，反复调用这个方法会报错：threads can only be started once；
10	方法：join()	直至启动的线程终止之前一直挂起，除非给出了 timeout（秒），否则就会一直阻塞。请注意，得先 start 才能 join。cannot join thread before it is started
11	方法：run()	定义线程功能的方法，通常在子类中被应用开发者重现
12	方法：setDaemon(daemonic)	已经弃用，应该直接设置属性 daemon，也可以在实例化中设置
13	方法：setName("abc")	设置线程名

2.1.2 Lock ：锁原语对象

首先，创建一个 Lock 类对象。

lock_example=threading.Lock()

threading.Lock 类的属性和方法
序号	属性和方法	描述
1	方法：acquire(blocking=True, timeout=-1)	如果没有参数，且这个锁已经被锁定了，哪怕是被同一个线程锁定，这个线程将会阻塞，需要等待另外一个线程释放获取锁后，返回 True。如果有参数，只有当参数是 True时候，才会阻塞。方法的返回值反应释放获取了锁。阻塞操作是可以中断的。
2	方法：acquire_lock()	已经废弃
3	方法：locked()	返回一个布尔值，指示锁的状态
4	方法：locked_lock()	已经废弃
5	方法：release()	释放锁，允许在等待该锁的阻塞队列中的某个线程获得这个锁。这个锁当前应该是被锁定的状态，但是不能是锁定这个锁的线程再次锁定它。
6	方法：release_lock()	已经废弃

详细使用请见：Python 多线程编程-02-threading 模块-锁的使用

2.1.3 RLock：可重入锁对象

首先，创建一个 RLock 类对象。RLock 类对象使单一线程可以（再次）获得已持有的锁（锁递归）。

threading.RLock 类的属性和方法
序号	属性和方法	描述
1	方法：acquire (blocking=True)	锁定锁，返回一个布尔值指示是否锁定。blocking 指示我们是否等待这个锁可用。blocking = False 且另外一个线程占据了这个锁，那么立刻返回 False。blocking = True，且另外一个线程占据了这个锁，那么则等待这个锁释放，拿到这个锁，然后返回 True。请注意，阻塞操作是可中断的。在所有其他情况下，该方法将立即返回True。确切地说，如果当前线程已经持有锁，则其内部计数器简单地递增。如果没有人拿着锁，获取锁，其内部计数器初始化为1。
2	方法：release()	释放锁，允许在等待该锁的阻塞队列中的某个线程获得这个锁。这个锁当前应该是被锁定的状态，但是必须是锁定这个锁的线程再次锁定它。

详细使用请见：Python 多线程编程-02-threading 模块-锁的使用

2.1.4 Condition：条件变量对象

高级用法，详细见：Python 多线程编程-03-threading 模块 - Condition

2.1.5 Event：条件变量的通用版本

高级用法，详细见：Python 多线程编程-04-threading 模块 - Event

2.1.6 Semaphore：有限资源计数器

为线程间共享的有限资源提供了一个计数器，如果没有资源时候会被阻塞。

高级用法，详细见：Python 多线程编程-05-threading 模块 - Semaphore 和 BoundedSemaphore

2.1.7 BoundedSemaphore：

和 Semaphore 类似，但是不允许超过初始值。

高级用法，详细见：Python 多线程编程-05-threading 模块 - Semaphore 和 BoundedSemaphore

2.1.8 Timer：定时器

高级用法，详细见：Python 多线程编程-06-threading 模块 - Timer

2.1.9 Barrier：障碍

创造一个障碍，必须达到指定数量的线程后才可以继续。

高级用法，详细见：Python 多线程编程-07-threading 模块 - Barrier

2.2 threading 模块的其他函数

2.2.1 active_count()

返回当前活动的Thread 对象个数。返回值和通过enumerate()返回的列表长度是相等的。

2.2.2 current_thread

返回当前活动的Thread 对象，对应调用者的控制线程。如果调用者的控制线程不是通过threading 模块创建，一个功能受限的虚拟线程被返回。

2.2.3 enumerate()

返回当前活动的Thread 对象列表。该列表包括精灵线程、被current_thread()创建的虚拟线程对象、和主线程。它不包括终止的线程和还没有启动的线程。

2.2.4 main_thread()

返回主线程对象。在正常情况下，主线程就是Python解释器启动的线程。

2.2.5 get_ident()

返回当前线程的“线程标识符”。这是一个非0整数，没有特定含义，通常用于索引线程特定数据的字典。线程标识符可以被循环使用。

2.2.6 setrace(func)

为所有线程设置一个 trace 函数。为所有从 threading 模块启动的线程设置一个 trace 函数。在每个线程的 run() 方法被调用前，函数将为每个线程被传递到 sys.settrace()。

2.2.7 setprofile(func)

为所有线程设置一个 profile 函数。

2.2.8 stack_size(size=0)

返回新创建线程的栈大小；或者为后续创建的线程设定栈的大小为 size。

3. threading.Thread 调用

3.1 threading.Thread 构造函数

3.1.1 构造方法

t=threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=None, *, daemon=None)

3.1.2 参数列表

group：默认为 None，是为后续实现线程组时候使用的。
target：默认为 None，不为None 时候是一个可调用的对象，指定了启动线程时候进行的操作。
name：默认为 None，不为None 时候指定线程的名字，否则由系统指定以 "Thread-N" 开头的线程名。
args：和 target 连用，作为 target 的参数列表
kwargs：和 target 连用，作为 target 的参数字典
daemon：默认为 None，是否是守护线程

3.2 threading.Thread 使用示范

使用 threading.Thread 类，可以有很多方法创建线程。主要有三种：

创建 Thread 的实例，传递给它一个函数
创建 Thread 的实例，传递给它一个可调用的类实例
派生 Thread 的子类，并创建子类的实例

3.2.1 创建 Thread 的实例，传递给它一个函数

请注意此处在创建 Thread 类时候就指定了其调用的目标函数和参数。


import threading
import time
def say_time(nSeconds,name):
    print("{0} Starting In saytime:{1}".format(name,time.ctime()))
    print("   I will sleep for {0} seconds!".format(nSeconds))
    time.sleep(nSeconds)
    print("{0} Ending In saytime:{1}".format(name,time.ctime()))
 
n_loops=list(range(5))
 
def main():
    threads=[]
    # 创建线程，并且指定函数
    for i in n_loops:
        thread=threading.Thread(target=say_time,args=(i+1,i))
        threads.append(thread)
    # 依次启动线程
    for i in n_loops:
        threads[i].start()
    
    for i in n_loops:
        threads[i].join()
    
    print("All done! {0}".format(time.ctime()))
    
main()

.join() 方法等待线程结束，或者在提供了超时时间的情况，达到超时时间。使用 .join() 方法要比等待锁释放的无限循环更加清晰。此处的 .join() 可有可无，因为主程序之后没有必须等待 thread 完成的工作，但是如果不使用 .join()，对于某些对顺序有严格要求的程序，可能不合适。如果我把此处的 .join() 注释掉，程序各条语句完成的顺序就不一样了。


import threading
import time
def say_time(nSeconds,name):
    print("{0} Starting In saytime:{1}".format(name,time.ctime()))
    print("   I will sleep for {0} seconds!".format(nSeconds))
    time.sleep(nSeconds)
    print("{0} Ending In saytime:{1}".format(name,time.ctime()))
 
n_loops=list(range(5))
 
def main():
    threads=[]
    
    for i in n_loops:
        thread=threading.Thread(target=say_time,args=(i+1,i))
        threads.append(thread)
    
    for i in n_loops:
        threads[i].start()
    
    #for i in n_loops:
        #threads[i].join()
    
    print("All done! {0}".format(time.ctime()))
    
main()

3.2.2 创建 Thread 的实例，传递给它一个可调用的类实例

这种写法很累赘，目前我还没有看出来有什么好处。不过，这是一种实现方式。


import threading
import time
class Say_Time(object):
    def __init__(self,func,args,name=" "):
        self.name=name
        self.func=func
        self.args=args
    
    def __call__(self):
        self.func(*self.args)
        
def say_time(nSeconds,name):
    print("{0} Starting In saytime:{1}".format(name,time.ctime()))
    print("   I will sleep for {0} seconds!".format(nSeconds))
    time.sleep(nSeconds)
    print("{0} Ending In saytime:{1}".format(name,time.ctime()))
 
n_loops=list(range(3))
 
def main():
    threads=[]
    print("All Starting! {0}".format(time.ctime()))
    
    
    for i in n_loops:
        print(say_time,18+i,"name"+str(i))
        thread=threading.Thread(target=Say_Time(say_time,(18+i,"name"+str(i))))
        threads.append(thread)
    
    for i in n_loops:
        threads[i].start()
    
    for i in n_loops:
        threads[i].join()
    
    print("All done! {0}".format(time.ctime()))
    
main()

3.2.3 派生 Thread 的子类，并创建子类的实例

这种方法和第一种方法用得较多。


import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,func,args,name=" "):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name=name
        self.func=func
        self.args=args
    
    # run() 定义线程功能的方法，通常在子类中被应用开发者重现
    def run(self):
        self.func(*self.args)
        
def say_time(nSeconds,name):
    print("{0} Starting In saytime:{1}".format(name,time.ctime()))
    print("   I will sleep for {0} seconds!".format(nSeconds))
    time.sleep(nSeconds)
    print("{0} Ending In saytime:{1}".format(name,time.ctime()))
 
n_loops=list(range(3))
 
def main():
    threads=[]
    print("All Starting! {0}".format(time.ctime()))
    
    
    for i in n_loops:
        print(say_time,18+i,"name"+str(i))
        thread=MyThread(say_time,(18+i,"name"+str(i)),say_time.__name__)
        threads.append(thread)
    
    for i in n_loops:
        threads[i].start()
    
    for i in n_loops:
        threads[i].join()
    
    print("All done! {0}".format(time.ctime()))
    
main()

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