python多线程、锁、event事件机制的简单使用

threading.Thread

Thread 是threading模块中最重要的类之一，可以使用它来创建线程。有两种方式来创建线程：一种是通过继承Thread类，重写它的run方法；另一种是创建一个threading.Thread对象，在它的初始化函数（ init ）中将可调用对象作为参数传入。

先来看看通过继承threading.Thread类来创建线程的例子：

import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, arg):
        # super(MyThread, self).__init__() # 新式类继承原有方法写法
        threading.Thread.__init__(self)
        self.arg = arg
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print(self.arg)
for i in range(10):
    thread = MyThread(i)
    print(thread.name)
    thread.start()
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另外一种创建线程的方法：

import threading
import time
def process(arg):
    time.sleep(2)
    print(arg)
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=process, args=(i,))
    print(t.name)
    t.start()
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Thread类还定义了以下常用方法与属性：

Thread.getName() 获取线程名称 Thread.setName() 设置线程名称 Thread.name 线程名称

Thread.ident 获取线程的标识符。线程标识符是一个非零整数，只有在调用了start()方法之后该属性才有效，否则它只返回None

判断线程是否是激活的（alive）。从调用start()方法启动线程，到run()方法执行完毕或遇到未处理异常而中断这段时间内，线程是激活的

Thread.is_alive()
Thread.isAlive()

Thread.join([timeout]) 调用Thread.join将会使主调线程堵塞，直到被调用线程运行结束或超时。参数timeout是一个数值类型，表示超时时间，如果未提供该参数，那么主调线程将一直堵塞到被调线程结束

Python GIL(Global Interpreter Lock)

GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点：GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依赖于GIL。

线程锁的使用：

# 锁：GIL 全局解释器 它是为了保证线程在运行过程中不被抢占
number = 0
lock = threading.RLock()    # 创建锁
def run(num):
    lock.acquire()  # 加锁
    global number
    number += 1
    print(number)
    time.sleep(2)
    lock.release()  # 释放锁
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=run, args=(i, ))
    t.start()
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Join & Daemon 主线程A中，创建了子线程B，并且在主线程A中调用了B.setDaemon(),这个的意思是，把主线程A设置为守护线程，这时候，要是主线程A执行结束了，就不管子线程B是否完成,一并和主线程A退出.这就是setDaemon方法的含义，这基本和join是相反的。此外，还有个要特别注意的：必须在start() 方法调用之前设置，如果不设置为守护线程，程序会被无限挂起。

class MyThread1(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)
    def run(self):
        print("thread start")
        time.sleep(3)
        print('thread end')
print('main start')
thread1 = MyThread1()
# thread1.setDaemon(True)     # 设置子线程是否跟随主线程一起结束
thread1.start()
time.sleep(1)
print('satrt join')
# thread1.join()    # 使主线程阻塞，直至子线程运行完毕再继续主线程
print('end join')
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def run(n):
    print('[%s]------running----\n' % n)
    time.sleep(2)
    print('--done--')
def main():
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=run, args=[i,])
        t.start()
        # t.join()
        print('starting thread', t.getName())
m = threading.Thread(target=main,args=[])
# m.setDaemon(True)  # 将主线程设置为Daemon线程,它退出时,其它子线程会同时退出,不管是否执行完任务
m.start()
# m.join()    # 使主线程阻塞，直至子线程运行完毕再继续主线程
print("---main thread done----")
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线程锁(互斥锁Mutex) 一个进程下可以启动多个线程，多个线程共享父进程的内存空间，也就意味着每个线程可以访问同一份数据，此时，如果2个线程同时要修改同一份数据，会出现什么状况？

num = 100  # 设定一个共享变量
def subNum():
    global num # 在每个线程中都获取这个全局变量
    print('--get num:', num)
    time.sleep(2)
    num -= 1 # 对此公共变量进行-1操作
thread_list = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=subNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)
for t in thread_list: # 等待所有线程执行完毕
    t.join()
print('final num:', num)
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# 加锁版本
def subNum():
    global num  # 在每个线程中都获取这个全局变量
    print('--get num:', num)
    time.sleep(1)
    lock.acquire()  # 修改数据前加锁
    num -= 1  # 对此公共变量进行-1操作
    lock.release()  # 修改后释放
num = 100  # 设定一个共享变量
thread_list = []
lock = threading.Lock()  # 生成全局锁
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=subNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)
for t in thread_list:  # 等待所有线程执行完毕
    t.join()
print('final num:', num)
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Rlock与Lock的区别： RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。否则会出现死循环，程序不知道解哪一把锁。注意：如果使用RLock，那么acquire和release必须成对出现，即调用了n次acquire，必须调用n次的release才能真正释放所占用的锁 Events

Python提供了Event对象用于线程间通信，它是由线程设置的信号标志，如果信号标志位真，则其他线程等待直到信号接触。

Event对象实现了简单的线程通信机制，它提供了设置信号，清除信号，等待等用于实现线程间的通信。

event = threading.Event() 创建一个event

1 设置信号 event.set()

使用Event的set（）方法可以设置Event对象内部的信号标志为真。Event对象提供了isSet（）方法来判断其内部信号标志的状态。当使用event对象的set（）方法后，isSet（）方法返回真

2 清除信号 event.clear()

使用Event对象的clear（）方法可以清除Event对象内部的信号标志，即将其设为假，当使用Event的clear方法后，isSet()方法返回假

event.wait()

Event对象wait的方法只有在内部信号为真的时候才会很快的执行并完成返回。当Event对象的内部信号标志位假时，则wait方法一直等待到其为真时才返回。也就是说必须set新号标志位真

def do(event):
    print('start')
    event.wait()
    print('execute')
event_obj = threading.Event()
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
    t.start()
event_obj.clear()
inp = input('输入内容:')
if inp == 'true':
    event_obj.set()
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