简介

现代计算机基本上都是多CPU架构，为了更好的利用CPU资源，都绕不开并发执行理论支持。当前的操作系统基本上都是运行多进程，进程中又会启动多个线程。进程之间相互隔离，同进程的线程之间有单独的栈空间，大部分共享进程的资源。操作系统以线程作为调度的最小单元，最大化的实现了并发执行。

本文就学习一下python语言中多线程编程相关的内容。

python多线程特点

• 全局解释器锁
  python代码的执行由python虚拟机来控制。python在设计之初考虑到要在主循环中同时只有一个线程在执行（就像单CPU），引入了全局解释器锁来保证。所以python语言中的多线程并不能真正的并发执行（只能通过多进程来实现，不在这里讲述）。
  但是python的多线程也并不是毫无用处，在I/O密集型的应用场景可以使用多线程模型

• 守护线程
  python实现中，当主线程退出时，所有的子线程（不论它们是否还在工作）都会被强行退出，并且没有任何警告。这就引入了守护线程。
  守护线程一般是一个等待客户请求的服务器，如果没有客户请求，就一直等待。当一个线程设置成为守护线程表示这个线程不重要。主线程退出时不用等待此线程的退出。

多线程编程方法

在python语言中通过threading模块来支持多线程编程。常用的方法有三种

• 创建一个threading.Thread类的实例，传入一个函数

  import threading
  
  def func(str):
     print(f'Hello {str}: {threading.get_native_id()}')
  
  def main():
     print(f"main thread: {threading.get_native_id()}")
  
     t = threading.Thread(target=func, args=('alex',))
     t.start()
     
  if __name__ == '__main__':
     main()
  

• 创建一个threading.Thread类的实例，传入一个可调用的类对象

  import threading
  
  class MyThreadFunc:
      def __init__(self, func, args):
          self.func = func
          self.args = args
  
      def __call__(self):
          self.func(self.args)
  
  def f(str):
      print(f'Hello {str}: {threading.get_native_id()}')
  
  def main():
      print(f"main thread: {threading.get_native_id()}")
  
      t = threading.Thread(target=MyThreadFunc(f, ('alex',)))
      t.start()
      
  if __name__ == '__main__':
      main()
  

• 从threading.Thread类派生一个子类，并实现run接口实现线程的运行逻辑

  import threading
  
  class MyThread(threading.Thread):
      def __init__(self, func, args):
          threading.Thread.__init__(self)
          self.func = func
          self.args = args
  
      def run(self):
          self.func(self.args)
  
  def func(str):
      print(f'Hello {str}: {threading.get_native_id()}')
  
  def main():
      print(f"main thread: {threading.get_native_id()}")
  
      t = MyThread(func, ('alex',))
      t.start()
      
  if __name__ == '__main__':
      main()
  

其实前两种可以合并为一种，函数也是一种可调用对象。另外最常用的是第三种方式

Thread类

threading模块的Thread类原型如下：

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

常用的方法如下

同步

并发执行肯定会遇到多个线程操作同一个资源，这就需要同步机制来保证资源被正确的操作。
在threading模块中提供了多种同步机制

• 锁Lock
• 可重入锁RLock
• 条件变量Condition
• 事件Event
• 信号量Semaphone、BoundedSemaphone
• 定时器Timer
• 栅栏对象

详细说明，可以参考官方文档

线程间通讯--queue模块

python给线程间通讯提供了一个专门的模块queue，此模块提供一个线程安全的队列（与数据结构中的队列不一样）。

queue模块接口内部已经使用了同步机制，所以可以在多线程场景下安全的操作，而无需考虑同步问题。此模块特别适合生产者--消费者问题
详细说明参考官方文档