大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组，线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。
threading模块提供的类：
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。
threading 模块提供的常用方法：
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。
threading 模块提供的常量：
threading.TIMEOUT_MAX 设置threading全局超时时间。
Thread类
Thread是线程类，有两种使用方法，直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run()：
![python--threading多线程总结[通俗易懂]](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ContractedBlock.gif)
![python--threading多线程总结[通俗易懂]](http://javaforall.cn/wp-content/themes/justnews/themer/assets/images/lazy.png)
# coding:utf-8
import threading import time #方法一：将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法
def action(arg): time.sleep(1) print 'the arg is:%s\r' %arg for i in xrange(4): t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.start() print 'main thread end!'
#方法二：从Thread继承，并重写run()
class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,arg): super(MyThread, self).__init__()#注意：一定要显式的调用父类的初始化函数。
self.arg=arg def run(self):#定义每个线程要运行的函数
time.sleep(1) print 'the arg is:%s\r' % self.arg for i in xrange(4): t =MyThread(i) t.start() print 'main thread end!'
创建线程的两种方法
构造方法：
Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group: 线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；
target: 要执行的方法；
name: 线程名；
args/kwargs: 要传入方法的参数。
实例方法：
isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。
get/setName(name): 获取/设置线程名。
start(): 线程准备就绪，等待CPU调度
is/setDaemon(bool): 获取/设置是后台线程（默认前台线程（False））。（在start之前设置）
如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，主线程和后台线程均停止
如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
start(): 启动线程。
join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程，直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout（可选参数）。
使用例子一(未设置setDeamon)：
# coding:utf-8
import threading import time def action(arg): time.sleep(1) print 'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName() print 'the arg is:%s\r' %arg time.sleep(1) for i in xrange(4): t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.start() print 'main_thread end!'
setDeamon=Flase
main_thread end! sub thread start!the thread name is:Thread-2 the arg is:1 the arg is:0 sub thread start!the thread name is:Thread-4 the arg is:2 the arg is:3 Process finished with exit code 0 可以看出，创建的4个“前台”线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
运行结果
验证了serDeamon(False)(默认)前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，主线程停止。
使用例子二（setDeamon=True）
# coding:utf-8
import threading import time def action(arg): time.sleep(1) print 'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName() print 'the arg is:%s\r' %arg time.sleep(1) for i in xrange(4): t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.setDaemon(True)#设置线程为后台线程
t.start() print 'main_thread end!'
setDeamon(True)
main_thread end!
Process finished with exit code 0
可以看出，主线程执行完毕后，后台线程不管是成功与否，主线程均停止
运行结果
验证了serDeamon(True)后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，主线程均停止。
使用例子三（设置join）
#coding:utf-8
import threading import time def action(arg): time.sleep(1) print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() print 'the arg is:%s ' %arg time.sleep(1) thread_list = [] #线程存放列表
for i in xrange(4): t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.setDaemon(True) thread_list.append(t) for t in thread_list: t.start() for t in thread_list: t.join()
join用法
sub thread start!the thread name is:Thread-2 the arg is:1 sub thread start!the thread name is:Thread-3 the arg is:2 sub thread start!the thread name is:Thread-1 the arg is:0 sub thread start!the thread name is:Thread-4 the arg is:3 main_thread end! Process finished with exit code 0 设置join之后，主线程等待子线程全部执行完成后或者子线程超时后，主线程才结束
运行结果
验证了 join()阻塞当前上下文环境的线程，直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout，即使设置了setDeamon（True）主线程依然要等待子线程结束。
使用例子四（join不妥当的用法，使多线程编程顺序执行）
#coding:utf-8
import threading import time def action(arg): time.sleep(1) print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() print 'the arg is:%s ' %arg time.sleep(1) for i in xrange(4): t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) t.setDaemon(True) t.start() t.join() print 'main_thread end!'
join不妥当用法
sub thread start!the thread name is:Thread-1 the arg is:0 sub thread start!the thread name is:Thread-2 the arg is:1 sub thread start!the thread name is:Thread-3 the arg is:2 sub thread start!the thread name is:Thread-4 the arg is:3 main_thread end! Process finished with exit code 0 可以看出此时，程序只能顺序执行，每个线程都被上一个线程的join阻塞，使得“多线程”失去了多线程意义。
运行结果
Lock、Rlock类
由于线程之间随机调度：某线程可能在执行n条后，CPU接着执行其他线程。为了多个线程同时操作一个内存中的资源时不产生混乱，我们使用锁。
Lock（指令锁）是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时，不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定，以及两个基本的方法。
可以认为Lock有一个锁定池，当线程请求锁定时，将线程至于池中，直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。
RLock（可重入锁）是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念，处于锁定状态时，RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire()，释放锁时需要调用release()相同次数。
可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器，每次成功调用 acquire()/release()，计数器将+1/-1，为0时锁处于未锁定状态。
简言之：Lock属于全局，Rlock属于线程。
构造方法：
Lock()，Rlock（）,推荐使用Rlock()
实例方法：
acquire([timeout]): 尝试获得锁定。使线程进入同步阻塞状态。
release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
例子一（未使用锁）：
#coding:utf-8
import threading import time gl_num = 0 def show(arg): global gl_num time.sleep(1) gl_num +=1
print gl_num for i in range(10): t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) t.start() print 'main thread stop'
未使用锁
main thread stop 12
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9
910 Process finished with exit code 0 多次运行可能产生混乱。这种场景就是适合使用锁的场景。
运行结果
例子二（使用锁）:
# coding:utf-8
import threading import time gl_num = 0 lock = threading.RLock() # 调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞， # 直到获得锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。 # 返回是否获得锁。
def Func(): lock.acquire() global gl_num gl_num += 1 time.sleep(1) print gl_num lock.release() for i in range(10): t = threading.Thread(target=Func) t.start()
使用Lock
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9
10 Process finished with exit code 0 可以看出，全局变量在在每次被调用时都要获得锁，才能操作，因此保证了共享数据的安全性
运行结果
Lock对比Rlock
#coding:utf-8
import threading
lock = threading.Lock() #Lock对象
lock.acquire()
lock.acquire() #产生了死锁。
lock.release()
lock.release()
print lock.acquire()
import threading
rLock = threading.RLock() #RLock对象
rLock.acquire()
rLock.acquire() #在同一线程内，程序不会堵塞。
rLock.release()
rLock.release()
Condition类
Condition（条件变量）通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时，可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法，否则它将自己生成一个RLock实例。
可以认为，除了Lock带有的锁定池外，Condition还包含一个等待池，池中的线程处于等待阻塞状态，直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知；得到通知后线程进入锁定池等待锁定。
构造方法：
Condition([lock/rlock])
实例方法：
acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。
wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知，并释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定（进入锁定池）；其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程，这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
例子一：生产者消费者模型
# encoding: UTF-8
import threading import time # 商品
product = None # 条件变量
con = threading.Condition() # 生产者方法
def produce(): global product if con.acquire(): while True: if product is None: print 'produce...' product = 'anything'
# 通知消费者，商品已经生产
con.notify() # 等待通知
con.wait() time.sleep(2) # 消费者方法
def consume(): global product if con.acquire(): while True: if product is not None: print 'consume...' product = None # 通知生产者，商品已经没了
con.notify() # 等待通知
con.wait() time.sleep(2) t1 = threading.Thread(target=produce) t2 = threading.Thread(target=consume) t2.start() t1.start()
生产者消费者模型
produce... consume... produce... consume... produce... consume... produce... consume... produce... consume... Process finished with exit code -1 程序不断循环运行下去。重复生产消费过程。
运行结果
例子二：生产者消费者模型
import threading import time condition = threading.Condition() products = 0 class Producer(threading.Thread): def run(self): global products while True: if condition.acquire(): if products < 10: products += 1; print "Producer(%s):deliver one, now products:%s" %(self.name, products) condition.notify()#不释放锁定，因此需要下面一句
condition.release() else: print "Producer(%s):already 10, stop deliver, now products:%s" %(self.name, products) condition.wait();#自动释放锁定
time.sleep(2) class Consumer(threading.Thread): def run(self): global products while True: if condition.acquire(): if products > 1: products -= 1
print "Consumer(%s):consume one, now products:%s" %(self.name, products) condition.notify() condition.release() else: print "Consumer(%s):only 1, stop consume, products:%s" %(self.name, products) condition.wait(); time.sleep(2) if __name__ == "__main__": for p in range(0, 2): p = Producer() p.start() for c in range(0, 3): c = Consumer() c.start()
生产者消费者模型
例子三：
import threading alist = None condition = threading.Condition() def doSet(): if condition.acquire(): while alist is None: condition.wait() for i in range(len(alist))[::-1]: alist[i] = 1 condition.release() def doPrint(): if condition.acquire(): while alist is None: condition.wait() for i in alist: print i, print condition.release() def doCreate(): global alist if condition.acquire(): if alist is None: alist = [0 for i in range(10)] condition.notifyAll() condition.release() tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset') tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint') tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate') tset.start() tprint.start() tcreate.start()
生产者消费者模型
Event类
Event（事件）是最简单的线程通信机制之一：一个线程通知事件，其他线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志，当调用set()时设为True，调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。
Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁，无法使线程进入同步阻塞状态。
构造方法：
Event()
实例方法：
isSet(): 当内置标志为True时返回True。
set(): 将标志设为True，并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。
clear(): 将标志设为False。
wait([timeout]): 如果标志为True将立即返回，否则阻塞线程至等待阻塞状态，等待其他线程调用set()。
例子一
# encoding: UTF-8
import threading import time event = threading.Event() def func(): # 等待事件，进入等待阻塞状态
print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName() event.wait() # 收到事件后进入运行状态
print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName() t1 = threading.Thread(target=func) t2 = threading.Thread(target=func) t1.start() t2.start() time.sleep(2) # 发送事件通知
print 'MainThread set event.' event.set()
View Code
Thread-1 wait for event... Thread-2 wait for event... #2秒后。。。
MainThread set event. Thread-1 recv event. Thread-2 recv event. Process finished with exit code 0
View Code
timer类
Timer（定时器）是Thread的派生类，用于在指定时间后调用一个方法。
构造方法：
Timer(interval, function, args=[], kwargs={})
interval: 指定的时间
function: 要执行的方法
args/kwargs: 方法的参数
实例方法：
Timer从Thread派生，没有增加实例方法。
例子一：
# encoding: UTF-8
import threading def func(): print 'hello timer!' timer = threading.Timer(5, func) timer.start()
View Code
线程延迟5秒后执行。
local类
local是一个小写字母开头的类，用于管理 thread-local（线程局部的）数据。对于同一个local，线程无法访问其他线程设置的属性；线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。
可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典，local封装了从自身使用线程作为 key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。
# encoding: UTF-8
import threading local = threading.local() local.tname = 'main'
def func(): local.tname = 'notmain'
print local.tname t1 = threading.Thread(target=func) t1.start() t1.join() print local.tname
View Code
notmain
main
运行结果
参考文章链接：
http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html
http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5040827.html
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