详解python多线程、锁、event事件机制的简单使用

线程和进程

1、线程共享创建它的进程的地址空间,进程有自己的地址空间

2、线程可以访问进程所有的数据，线程可以相互访问

3、线程之间的数据是独立的

4、子进程复制线程的数据

5、子进程启动后是独立的 ，父进程只能杀掉子进程，而不能进行数据交换

6、修改线程中的数据，都是会影响其他的线程，而对于进程的更改，不会影响子进程

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()

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()

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()

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')

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----")

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)

# 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)

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

3 等待
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()

来源：https://segmentfault.com/a/1190000014619654