Python线程整理

线程有五种状态 

新建、就绪、运行、阻塞、死亡。 

阻塞有三种情况： 

同步阻塞是指处于竞争锁定的状态，线程请求锁定时将进入这个状态，一旦成功获得锁定又恢复到运行状态；

等待阻塞是指等待其他线程通知的状态，线程获得条件锁定后，调用“等待”将进入这个状态，一旦其他线程发出通知，线程将进入同步阻塞状态，再次竞争条件锁定；

而其他阻塞是指调用time.sleep()、anotherthread.join()或等待IO时的阻塞，这个状态下线程不会释放已获得的锁定。

python提供了两种使用线程的方式，一种是函数式的，一种是类包装的。 

   * thread 
   * threading 

1、thread: 

>>> import thread
>>> dir(thread)
['LockType', '__doc__', '__name__', '__package__', '_count', '_local', 'allocate', 'allocate_lock', 'error', 'exit', 'exit_thread', 'get_ident', 'interrupt_main', 'stack_size', 'start_new', 'start_new_thread']

thread.start_new_thread ( function , args [ , kwargs ] )
调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新的线程。

2、threading:

>>> import threading
>>> dir(threading)
['BoundedSemaphore', 'Condition', 'Event', 'Lock', 'RLock', 'Semaphore', 'Thread', 'ThreadError', 'Timer', '_BoundedSemaphore', '_Condition', '_DummyThread', '_Event', '_MainThread', '_RLock', '_Semaphore', '_Timer', '_VERBOSE', '_Verbose', '__all__', '__builtins__', '__doc__', '__file__', '__name__', '__package__', '_active', '_active_limbo_lock', '_after_fork', '_allocate_lock', '_counter', '_enumerate', '_format_exc', '_get_ident', '_limbo', '_newname', '_pickSomeNonDaemonThread', '_profile_hook', '_shutdown', '_sleep', '_start_new_thread', '_sys', '_test', '_time', '_trace_hook', 'activeCount', 'active_count', 'currentThread', 'current_thread', 'deque', 'enumerate', 'local', 'setprofile', 'settrace', 'stack_size', 'warnings']

>>> dir(threading.Thread)
['_Thread__bootstrap', '_Thread__bootstrap_inner', '_Thread__delete', '_Thread__exc_clear', '_Thread__exc_info', '_Thread__initialized', '_Thread__stop', '__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__', '__init__', '__module__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__weakref__', '_block', '_note', '_reset_internal_locks', '_set_daemon', '_set_ident', 'daemon', 'getName', 'ident', 'isAlive', 'isDaemon', 'is_alive', 'join', 'name', 'run', 'setDaemon', 'setName', 'start']

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。

继承threading.Thread方法，重写run方法。 

threading.Thread类的初始化函数原型：def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) 
　　参数group是预留的，用于将来扩展； 
　　参数target是一个可调用对象（也称为活动[activity]），在线程启动后执行； 
　　参数name是线程的名字。默认值为“Thread-N“，N是一个数字。 
　　参数args和kwargs分别表示调用target时的参数列表和关键字参数。 


join()方法，调用该方法的线程将等待直到该Thread对象完成，再恢复运行。 
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。 

threading.Lock对象：mutex，有acquire()和release()方法 

RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。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琐。 

threading.Condition对象：condition variable,建立该对象时，会包含一个Lock对象(因为condition variable总是和mutex一起使用)。可以对Condition对象调用acquire()和release()方法，以控制潜在的Lock对象。 

Condition.wait([timeout]):  wait方法释放内部所占用的琐，同时线程被挂起，直至接收到通知被唤醒或超时（如果提供了timeout参数的话）。当线程被唤醒并重新占有琐的时候，程序才会继续执行下去。

Condition.notify():　　唤醒一个挂起的线程（如果存在挂起的线程）。注意：notify()方法不会释放所占用的琐。

Condition.notifyAll()　　唤醒所有挂起的线程（如果存在挂起的线程）。注意：这些方法不会释放所占用的琐。