【threading模块详解】

模块基本方法

该模块定了的方法如下：
threading.active_count()
返回当前活跃的Thread对象数量。返回值和通过enumerate()返回的列表长度是相等的。
threading.current_thread()
返回当前线程对象，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。
threading.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。
threading.enumerate()
返回当前活跃的所有线程对象的列表。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。
threading.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。
threading.settrace(func)
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()。
threading.setprofile(func)
为所有从threading模块启动的线程设置一个profile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.setprofile() 。
threading.stack_size([size])
返回当创建一个新线程是使用的线程栈大小，0表示使用平台或配置的默认值。
平台顶一个常量如下：
threading.TIMEOUT_MAX
阻塞函数（Lock.acquire()、RLock.acquire()、Condition.wait()等）的超时参数允许的最大值。指定的值超过该值将抛出OverflowError。
该模块也定义了一些类，在下面会讲到。
该模块的设计是仿照Java的线程模型。然而，Java使lock和condition变量成为每个对象的基本行为，在Python中则是分离的对象。Python的Thread类支持Java的线程类的行为的一个子集；当前，没有优先级，没有线程组，并且线程不能被销毁、停止、暂停、恢复、或者中断。当实现时，Java的线程类的静态方法被对应到模块级函数。
形容在下面的所有方法都被原子地执行。
线程本地数据

线程本地数据是那些值和特定线程相关的数据。为了管理线程本地数据，创建一个local类（或者一个子类）的实例，然后存储属性在它里面：
[python] view plain copy
mydata = threading.local()
mydata.x = 1
为不同线程实例的值将是不同的。

class threading.local
表示线程本地数据的类。
更多的细节参考_threading_local的文档字符串。
线程对象

Thread类表示一个运行在一个独立的控制线程中的行为。有两个方法指定这个行为：通过传递一个callable对象给构造函数，或者通过在子类中重载run()方法，在子类中没有其他方法（除了构造函数）应该被重载，换句话说，仅重载这个类的init()和run()方法。
一旦一个线程对象被创建，他的行为必须通过线程的start()方法启动，这将在一个独立的控制线程中调用run()方法。
一旦线程的行为被启动，这个线程被认为是'活跃的'。正常情况下，当它的run()终止时它推出活跃状态，或者出现为处理的异常。is_alive()方法可用于测试线程是否活跃。
其它线程能调用一个线程的join()方法。这将阻塞调用线程直到join()方法被调用的线程终止。
一个线程有一个名称，名称能被传递给构造器，并可以通过name属性读取或者改变。
一个线程能被标注为“精灵线程”。这个标志的意义是当今有精灵线程遗留时，Python程序将退出。初始值从创建的线程继承，这个标志可以通过daemon属性设置，或者通过构造器的daemon参数传入。
注意，精灵线程在关闭时会突然地停止，他们的资源（例如打开的文件、数据库事务等）不能被正确的释放。如果你想你的线程优雅地停止，应该使它们是非精灵线程并且使用一个适当的信号机制，例如Event（后面讲解）。
有一个“主线程”对象，这对应到Python程序的初始控制线程，它不是精灵线程。
有可能“虚拟线程对象”被创建，则会存在线程对象对应到“外星人线程”，其控制线程在threading模块之外启动，例如直接从C代码启动。虚拟线程对象的功能是受限的，它们总是被认为是活跃的精灵线程，不能被join()。他们不能被删除，由于探测外星人线程的终止是不可能的。
下面是Thread类的构造方法：

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
1）group：应该是None，保留为未来的扩展，当一个ThreadGroup类被实现的时候需要；
2）target：一个callable对象，被run()方法调用，默认为None，意味着什么都不做；
3）name：线程名，默认情况下，一个形式为“Thread-N”的唯一名被构造，N是一个小的十进制数；
4）args：调用target的参数元组，默认为()；
5）kwargs：为target调用的参数字典，默认为{}；
6）daemon：如果不为None，则设置该线程是否为精灵线程。如果为None，则从当前线程继承；
如果子类覆盖了构造器，在做其它任何事情之前，它必须确保先调用基类的构造器（Thread.init()）。
线程的常用方法如下：
1）start()
启动线程。
每个线程最多只能调用一次。它会导致对象的run()方法在独立的控制线程中被调用。
如果在同一个线程对象上调用超过一次将抛出RuntimeError。
2）run()
表示线程行为的方法。
你可以在子类中重载该方法。标准的run()方法调用传入到构造器中callable对象（对应target参数），使用对应的args或者kwargs参数。
3）join(timeout=None)
等待直到线程结束。这将阻塞当前线程直到join()方法被调用的线程终止或者抛出一个未处理的异常，或者设置的溢出时间到达。
如果timeout参数指定且为非None，则它应该是一个浮点数，用于指定操作的溢出时间，单位为秒。由于join()总是返回None，因此在join()结束后你必须调用is_alive()来判断线程是否结束，如果线程任然是活跃的，join()调用则是时间溢出。
当timeout不被指定，或者指定为None时，操作将阻塞直到线程终止。
一个线程能被join()多次。
如果一个join当前线程的尝试将导致一个死锁，join()将抛出RuntimeError。在一个线程启动之前对该线程做join()操作也将导致同样的异常。
4）name
线程名，仅用于标识一个线程，没有语义，多个线程可以被给同样的名字，初始的名称被构造器设置。
5）getName()
setName()
name的旧的getter/setter API，现在直接使用name属性代替。
6）ident
这个线程的“线程标识符”，如果线程没有启动，则为None。这是一个非0整数。线程标识符可以被循环使用，一个线程退出后它的线程标识符可以被其它线程使用。
7）is_alive()
返回线程是否活跃。
该方法只有在run()启动后并且在终止之前才返回True。模块函数enumerate()返回所有活跃线程的一个列表。
8）daemon
一个布尔值，用于表示该线程是否精灵线程。该值必须在start()方法调用之前设置，否则RuntimeError被抛出。它的初始值从创建的线程继承。主线程不是一个精灵线程，因此所有在主线程中创建的线程daemon默认为False。
当没有活跃的非精灵线程运行时，整个Python程序退出。
9）isDaemon()
setDaemon()
老的getter/setter API，现在直接使用daemon属性代替。
Lock对象

基元锁是不被特定线程拥有的同步基元。在Python中，它是当前可用的最低级别的同步基元，通过_thread扩展模块直接实现。
一个基元锁存在两种状态，“锁”或者“未锁”，初始创建时处于未锁状态。他有两个基本方法：acquire()和release()。当状态是未锁时，acquire()将改变其状态到锁并且立即返回；当状态是锁时，acquire()阻塞直到另一个线程调用release()释放了锁，然后acquire()获取锁并重设锁的状态到锁并且返回。release()应该只在锁处理锁状态时才调用，它改变锁的状态到未锁并且立即返回。如果尝试释放一个未锁的锁，一个RuntimeError将被抛出。
锁也支持上下文管理协议。
当超过一个线程被锁阻塞，当锁被释放后仅有一个线程能获取到锁，获取到锁的线程不确定，依赖具体的实现。
相关类如下：

class threading.Lock
该类实现了基元锁对象。线程可以通过acquire请求该锁，如果已经存在其它线程获取了锁，则线程阻塞，直到其它线程释放锁。
1）acquire(blocking=True, timeout=-1)
请求一个锁，阻塞或者非阻塞。
当blocking参数为True（默认），将阻塞直到锁被释放，然后获取锁并返回True。
当blocking参数为False，将不阻塞。如果已经存在线程获取了锁，调用将立即返回False；否则，将获取锁并返回True。
当timeout参数大于0时，最多阻塞timeout指定的秒值。timeout为-1（默认）表示一直等待。当blocking为False时不允许指定timeout参数。
如果锁请求成功，则返回True，否则返回False（例如超时）。
2）release()
释放一个锁。这能在任何线程中调用，不仅在获取锁的线程中。
当锁处于锁状态时，重设它为未锁，并返回，其它阻塞等待该锁的线程中将有一个线程能获取到锁。
在一个未锁的锁上调用该方法，将抛出RuntimeError。
无返回值。
RLock对象

一个可重入锁可以被同一个线程请求多次。在内部，它在基元锁的基础上使用了“拥有者线程”和“递归级别”的概念。在锁状态，一些线程拥有锁；在未锁状态，没有线程拥有锁。
为了获取锁，一个线程调用acquire()方法，获取锁后返回；为了释放锁，一个线程调用release()方法。acquire()/release()的调用可以是嵌套的，只有最后的release()重设锁到未锁。
可重入锁也支持上下文管理协议。

class threading.RLock
该类实现了可重入锁对象。一个可重入锁必须被请求它的线程释放，一旦一个线程拥有了一个可重入锁，该线程可以再次请求它，注意请求锁的次数必须和释放锁的次数对应。
注意RLock实际上是一个工厂函数，返回当前平台支持的效率最高的RLock类版本的一个实例。
1）acquire(blocking=True, timeout=-1)
请求一个锁，阻塞或者非阻塞方式。
当参数为空时：如果这个线程已经拥有锁，递归级别加一，然后返回；否则，如果另一个线程拥有锁，阻塞直到锁被释放。如果锁处于未锁状态（不被任何线程拥有），则设置拥有者线程，并设置递归级别为1，然后返回。如果超过一个线程处于阻塞等待队列中，一次仅有一个线程能获取锁。该场景没有返回值。
当blocking为True时，和没有参数的场景相同，并返回True。
当blocking为False时，将不阻塞。如果锁处于锁状态，则立即返回False；否则，和没有参数的场景相同，并返回True。
当timeout参数大于0时，最多阻塞timeout秒。如果在timeout秒内获取了锁，则返回True，否则超时返回False。
2）release()
释放一个锁，减少递归级别。如果递归级别减少到0，则重设锁的状态到未锁（不被任何线程拥有）。如果减少后递归级别任然大于0，则锁任然被调用者线程保持。
仅当调用者线程拥有锁时才调用该方法，否则抛出RuntimeError。
没有返回值。
Condition对象

condition变量总是和锁相关联，这能被传入或者通过默认创建。当几个condition变量必须共享同一个锁时传入是有用的。锁是condition对象的一部分：你不必分别跟踪它。
condition变量遵守上下文管理协议：在代码块中用with语句获取相关的锁。acquire()和release()方法也调用相关锁的对应方法。
其它方法必须被相关锁的持有者调用。wait()方法释放锁，然后阻塞直到另一个线程调用notify()或者notify_all()唤醒它。唤醒后，wait()重新获取锁并返回。它也可以指定一个超时时间。
notify()方法唤醒等待线程中的一个；notify_all()方法唤醒所有等待线程。
注意：notify()和notify_all()方法不释放锁；这意味着唤醒的线程或者线程组将不会从wait()调用中立即返回。
使用condition变量的一个典型的应用就是用锁同步对一些共享状态的进入；对某个特定状态感兴趣的线程反复调用wait()，直到出现他们感兴趣的状态，修改这个状态的线程则调用notify()或者notify_all()来通知等待的线程状态已经改变。例如，下面是一个典型的使用了无限缓存的生产者-消费者模式：
[python] view plain copy

消费一个条目

with cv:
while not an_item_is_available():
cv.wait()
get_an_available_item()

产生一个条目

with cv:
make_an_item_available()
cv.notify()
while循环检查是否有条目可用，因为wait()可以在等待任意时间后返回，也有可能调用notify()的线程并没有使条件为真，在多线程编程中这个问题始终存在。wait_for()方法能被用于自动的条件检测，简化超时的计算：
[python] view plain copy

消费一个条目

with cv:
cv.wait_for(an_item_is_available)
get_an_available_item()
对于notify()和notify_all()，使用哪个在于应用场景中有一个还是多个等待线程。例如，在一个典型的生产者-消费者场景中，增加一个条目到缓存仅需要唤醒一个消费者线程。

class threading.Condition(lock=None)
该类实现条件变量对象。一个条件变量允许一个或多个线程等待，直到他们被另一个线程通知。
如果lock参数被指定且不为None，它必须是Lock或者RLock对象，被用做隐含锁。否则，一个新的RLock对象被创建并作为隐含锁。
1）acquire(*args)
请求一个隐含锁，这个方法会调用隐含锁的对应方法，返回值即为隐含锁的方法的返回值。
2）release()
释放隐含锁。这个方法调用隐含锁的对应方法，没有返回值。
3）wait(timeout=None)
等待直到被唤醒，或者超时。如果调用线程没有请求锁，RuntimeError被抛出。
该方法会释放隐含锁，然后阻塞直到它被另一个线程调用同一个condition对象的notify()或者notify_all()方法唤醒，或者直到指定的timeout时间溢出。一旦唤醒或者超时，它重新请求锁并返回。
当timeout参数被指定并不为None，则指定了一个秒级的超时时间。
当隐含锁是一个RLock锁，它不通过release()方法释放锁，因为如果线程请求了多次锁，使用release()方法不能解锁（必须调用和lock方法相同的次数才能解锁）。一个RLock类的内部接口被使用，该接口能释放锁，不管锁请求了多少次。当锁被请求时，另一个内部接口被用于还原锁的递归层级。
方法返回True，如果超时则返回False。
4）wait_for(predicate, timeout=None)
等待直到条件为True。predicate应该是一个callable，返回值为布尔值。timeout用于指定超时时间。
该方法相当于反复调用wait()直到条件为真，或者超时。返回值是最后的predicate的返回值，或者超时返回Flase。
忽略超时特性，调用这个方法相当于：
[python] view plain copy
while not predicate():
cv.wait()
因此，调用该方法和调用wait()具有同样的规则：调用是或者从阻塞中返回时必须先获取锁。
5）notify(n=1)
默认情况下，唤醒一个等待线程。如果调用该方法的线程没有获取锁，则RuntimeError被抛出。
这个方法子多唤醒n（默认为1）个等待线程；如果没有线程等待，则没有操作。
如果至少n个线程正在等待，当前的实现是刚好唤醒n个线程。然而，依赖这个行为是不安全的，因为，未来某些优化后的实现可能会唤醒超过n个线程。
注意：一个唤醒的线程只有当请求到锁后才会从wait()调用中返回。由于notify()不释放锁，所以它的调用者应该释放锁。
6）notify_all()
唤醒所有等待线程。这个方法的行为类似于notify()，但是唤醒所有等待线程。如果调用线程未获取锁，则RuntimeError被抛出。
Semaphore对象

这是计算机科学历史上最早的同步基元中的一个，被荷兰的计算机科学家Edsger W. Dijkstra发明（他使用P()和V()而不是acquire()和release()）。
semaphore管理一个内部计数，每次调用acquire()时该计数减一，每次调用release()时计数加一。计数不会小于0，当acquire()发现计数为0时，则阻塞，等待直到其它线程调用release()。
semaphore也支持上下文管理协议。

class threading.Semaphore(value=1)
该类实现semaphore对象。一个semaphore管理一个表示计数表示能并行进入的线程数量。如果计数为0，则acquire()阻塞直到计数大于0。value默认为1.
value给出了内部计数的初始值，默认为1，如果传入的value小于0，则抛出ValueError。
1）acquire(blocking=True, timeout=None)
请求semaphore。
当没有参数时：如果内部计数大于0，将计数减1并立即返回。如果计数为0，阻塞，等待直到另一个线程调用了release()。这使用互锁机制实现，保证了如果有多个线程调用acquire()阻塞，则release()将只会唤醒一个线程。唤醒的线程是随机选择一个，不依赖阻塞的顺序。成功返回True（或者无限阻塞）。
如果blocking为False，将不阻塞。如果无法获取semaphore，则立即返回False；否则，同没有参数时的操作，并返回True。
当设置了timeout并且不是None，它将阻塞最多timeout秒。如果在该时间内没有成功获取semaphore，则返回False；否则返回True。
2）release()
释放一个semaphore，计数加1。如果计数初始为0，则需要唤醒等待队列中的一个线程。

class threading.BoundedSemaphore(value=1)
该类实现了有界的semaphore对象。一个有界的semaphore会确保它的当前值没有溢出他的初始值，如果溢出，则ValueError被抛出。在大部分场景下，semaphore被用于限制资源的使用。如果semaphore被释放太多次，往往表示出现了bug。
Semaphore使用实例

Semaphore通常被用于控制资源的使用，例如，一个数据库服务器。在一些情况下，资源的大小被固定，你应该使用一个有界的Semaphore。在启动其他工作线程之前，你的主线程首先初始化Semaphore：
[python] view plain copy
maxconnections = 5

...

pool_sema = BoundedSemaphore(value=maxconnections)
其它工作线程则在需要连接到服务器时调用Semaphore的请求和释放方法：
[python] view plain copy
with pool_sema:
conn = connectdb()
try:
# ... use connection ...
finally:
conn.close()
有个有界的Semaphore可以减少程序出错的机会，防止semaphore释放的次数大于请求次数引发的问题。
Event对象

这是在线程间最简单的通信机制之一：一个线程通知一个事件，另一个线程等待通知并作出处理。
一个Event对象管理一个内部标志，使用set()方法可以将其设置为True，使用clear()方法可以将其重设为False。wait()方法将阻塞直到标志为True。

class threading.Event
该类实现事件对象。一个事件管理一个标志，可以通过set()方法将其设置为True，通过clear()方法将其重设为False。wait()方法阻塞直到标志为True。标志初始为False。
1）is_set()
当且仅当内部标志为True时返回True。
2）set()
设置标志为True。所有等待的线程都将被唤醒。一旦标志为True，调用wait()的线程将不再阻塞。
3）clear()
重设标志为False。接下来，所有调用wait()的线程将阻塞直到set()被调用。
4）wait(timeout=None)
阻塞直到标志被设置为True。如果标志已经为True，则立即返回；否则，阻塞直到另一个线程调用set()，或者直到超时。
当timeout参数被指定且不为None，线程将仅等待timeout的秒数。
该方法当标志为True时返回True，当超时时返回False。
Timer对象

该类表示了一个定时器，表示一个行为在多少时间后被执行。Timer是Thread的子类，可以作为创建自定义线程的一个实例。
Timer通过调用start()方法启动，通过调用cancel()方法停止（必须在行为被执行之前）。Timer执行指定行为之间的等待时间并不是精确的，也就是说可能与用户指定的间隔存在差异。
例如：
[python] view plain copy
def hello():
print("hello, world")

t = Timer(30.0, hello)
t.start() # 30秒后，"hello, world"将被打印
class threading.Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)
创建一个Timer，在interval秒之后，将使用参数args和kwargs作为参数执行function。如果args为None（默认），将使用空list。如果kwargs是None（默认），则使用空字典。
1）cancel()
停止定时器，并且取消定时器的行为的执行。这仅当定时器任然处理等待状态时才有效。
Barrier对象

栅栏提供了一个简单的同步基元，用于固定数量的线程需要等待彼此的场景。尝试通过栅栏的每个线程都会调用wait()方法，然后阻塞直到所有的线程都调用了该方法，然后，所有线程同时被释放。
栅栏能被重复使用任意多次，但必须是同等数量的线程。
下面是一个例子，一个同步客户端和服务端线程的简单方法：
[python] view plain copy
b = Barrier(2, timeout=5)

def server():
start_server()
b.wait()
while True:
connection = accept_connection()
process_server_connection(connection)

def client():
b.wait()
while True:
connection = make_connection()
process_client_connection(connection)
class threading.Barrier(parties, action=None, timeout=None)
为parties个线程创建一个栅栏对象，如果提供了action，则当线程被释放时，它将被线程中的一个调用。timeout表示wait()方法的默认超时时间值。
1）wait(timeout=None)
通过栅栏。当所有使用栅栏的线程都调用了该方法后，他们将被同时释放。如果timeout被提供，他优先于类构造器提供的timeout参数。
返回值是0到parties的整数，每个线程都不同。这能用于选择某个特定的线程做一些特定的操作，例如：
[python] view plain copy
i = barrier.wait()
if i == 0:
# Only one thread needs to print this
print("passed the barrier")
如果一个action被提供给了构造器，线程中的其中一个将在被释放时调用它，如果调用抛出一个异常，则栅栏进入损坏状态。
如果调用超时，则栅栏进入损坏状态。
如果栅栏处于损坏状态，或者有线程在等待时被重设了，则该方法会抛出BrokenBarrierError异常。
2）reset()
恢复栅栏到默认状态。任何处于等待中的线程将收到BrokenBarrierError异常。
注意这里需要额外的同步。如果一个栅栏被损坏，创建一个新的栅栏也许是更好的选择。
3）abort()
放置栅栏到损坏状态。这导致当前处于等待的线程和未来对wait()的调用都会抛出BrokenBarrierError。通常使用该方法是为了避免死锁。
使用一个超时时间应该是更好的选择。
4）parties
要求通过栅栏的线程的数量。
5）n_waiting
当前处于等待中的线程数量。
6）broken
栅栏是否处于损坏状态，如果是则为True。

exception threading.BrokenBarrierError
该异常是RuntimeError的子类，当栅栏对象被重设或者损坏时被抛出。
在with语句中使用locks、conditions和semaphores

所有被该模块提供的具有acquire()和release()方法的对象都能使用with语句管理。当进入阻塞状态时acquire()方法将被调用，而当推出阻塞状态时release()方法将被调用。下面是具体的语法：
[python] view plain copy
with some_lock:
# do something...
等价于：
[python] view plain copy
some_lock.acquire()
try:
# do something...
finally:
some_lock.release()
当前，Lock、RLock、Condition、Semaphore和BoundedSemaphore都可以在with语句中管理。