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。
threading模块对象
| 描述 | |
| Thread | 表示一个线程的执行的对象 |
| Lock | 锁原语对象 |
| RLock | 可重入锁对象。使单线程可以再次获得已经获得了的锁(递归锁定) |
| Event | 通用的条件变量。多个线程可以等待某个事件的发生，在事件发生后，所有的线程都会被激活 |
| BoundedSemaphore | 每次允许几个线程通过 |
| Timer | 等待多久在开始运行 |
1 import threading 2 import time 3 4 def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数 5 print("running on number:%s" %num) 6 time.sleep(3) 7 8 if __name__ == ‘__main__‘: 9 t1 = threading.Thread(target=sayhi,args=(1,)) #生成一个线程实例 10 t2 = threading.Thread(target=sayhi,args=(2,)) #生成另一个线程实例 11 t1.start() #启动线程 12 t2.start() #启动另一个线程 13 14 print(t1.getName()) #获取线程名 15 print(t2.getName())
线程的方法：
继承式调用
import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,num): threading.Thread.__init__(self) self.num = num def run(self):#定义每个线程要运行的函数 print("running on number:%s" %self.num) time.sleep(3) if __name__ == ‘__main__‘: t1 = MyThread(1) t2 = MyThread(2) t1.start() t2.start()
线程锁（Lock、RLock）
由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以，出现了线程锁 - 同一时刻允许一个线程执行操作。
请求锁定 — 进入锁定池等待 — 获取锁 — 已锁定 — 释放锁
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。
构造方法：
Lock()
实例方法：
acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态，尝试获得锁定。
release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
1 import time 2 import threading 3 4 def addNum(): 5 global num #在每个线程中都获取这个全局变量 6 print(‘--get num:‘,num ) 7 time.sleep(1) 8 lock.acquire() #修改数据前加锁 9 num -=1 #对此公共变量进行-1操作 10 lock.release() #修改后释放 11 12 num = 100 #设定一个共享变量 13 thread_list = [] 14 lock = threading.Lock() #生成全局锁 15 for i in range(100): 16 t = threading.Thread(target=addNum) 17 t.start() 18 thread_list.append(t) 19 20 for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕 21 t.join() 22 23 print(‘final num:‘, num )
RLock（递归锁）
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。
构造方法：
RLock()
说白了就是在一个大锁中还要再包含子锁
1 import threading,time 2 3 def run1(): 4 print("grab the first part data") 5 lock.acquire() 6 global num 7 num +=1 8 lock.release() 9 return num 10 def run2(): 11 print("grab the second part data") 12 lock.acquire() 13 global num2 14 num2+=1 15 lock.release() 16 return num2 17 def run3(): 18 lock.acquire() 19 res = run1() 20 print(‘--------between run1 and run2-----‘) 21 res2 = run2() 22 lock.release() 23 print(res,res2) 24 25 26 if __name__ == ‘__main__‘: 27 28 num,num2 = 0,0 29 lock = threading.RLock() 30 for i in range(10): 31 t = threading.Thread(target=run3) 32 t.start() 33 34 while threading.active_count() != 1: 35 print(threading.active_count()) 36 else: 37 print(‘----all threads done---‘) 38 print(num,num2)
信号量（Semaphore）
互斥锁 同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 。
1 import threading,time 2 3 def run(n): 4 semaphore.acquire() 5 time.sleep(1) 6 print("run the thread: %s\n" %n) 7 semaphore.release() 8 9 if __name__ == ‘__main__‘: 10 11 num= 0 12 semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行 13 for i in range(20): 14 t = threading.Thread(target=run,args=(i,)) 15 t.start() 16 17 while threading.active_count() != 1: 18 pass #print threading.active_count() 19 else: 20 print(‘----all threads done---‘) 21 print(num)
事件（event）
python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。
Event内部包含了一个标志位，初始的时候为false。
可以使用set()来将其设置为true；
或者使用clear()将其从新设置为false；
可以使用is_set()来检查标志位的状态；
另一个最重要的函数就是wait(timeout=None)，用来阻塞当前线程，直到event的内部标志位被设置为true或者timeout超时。如果内部标志位为true则wait()函数理解返回。
事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。
通过Event来实现两个或多个线程间的交互，下面是一个红绿灯的例子，即起动一个线程做交通指挥灯，生成几个线程做车辆，车辆行驶按红灯停，绿灯行的规则。
1 import threading,time 2 import random 3 def light(): 4 if not event.isSet(): 5 event.set() #wait就不阻塞 #绿灯状态 6 count = 0 7 while True: 8 if count < 10: 9 print(‘\033[42;1m--green light on---\033[0m‘) 10 elif count <13: 11 print(‘\033[43;1m--yellow light on---\033[0m‘) 12 elif count <20: 13 if event.isSet(): 14 event.clear() 15 print(‘\033[41;1m--red light on---\033[0m‘) 16 else: 17 count = 0 18 event.set() #打开绿灯 19 time.sleep(1) 20 count +=1 21 def car(n): 22 while 1: 23 time.sleep(random.randrange(10)) 24 if event.isSet(): #绿灯 25 print("car [%s] is running.." % n) 26 else: 27 print("car [%s] is waiting for the red light.." %n) 28 if __name__ == ‘__main__‘: 29 event = threading.Event() 30 Light = threading.Thread(target=light) 31 Light.start() 32 for i in range(3): 33 t = threading.Thread(target=car,args=(i,)) 34 t.start()
条件（Condition）
可以把Condition理解为一把高级的琐，它提供了比Lock, RLock更高级的功能，允许我们能够控制复杂的线程同步问题。threadiong.Condition在内部维护一个琐对象（默认是RLock），可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。Condition也提供了acquire, release方法，其含义与琐的acquire, release方法一致，其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已。Condition还提供了如下方法(特别要注意：这些方法只有在占用琐(acquire)之后才能调用，否则将会报RuntimeError异常。)：
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.notify_all()
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。
使得线程等待，只有满足某条件时，才释放n个线程
1 import threading 2 3 def run(n): 4 con.acquire() 5 con.wait() 6 print("run the thread: %s" %n) 7 con.release() 8 9 if __name__ == ‘__main__‘: 10 11 con = threading.Condition() 12 for i in range(10): 13 t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) 14 t.start() 15 16 while True: 17 inp = input(‘>>>‘) 18 if inp == ‘q‘: 19 break 20 con.acquire() 21 con.notify(int(inp)) 22 con.release() 23 def condition_func(): 24 ret = False 25 inp = input(‘>>>‘) 26 if inp == ‘1‘: 27 ret = True 28 return ret 29 def run(n): 30 con.acquire() 31 con.wait_for(condition_func) 32 print("run the thread: %s" %n) 33 con.release() 34 if __name__ == ‘__main__‘: 35 con = threading.Condition() 36 for i in range(10): 37 t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) 38 t.start()
Timer
定时器，指定n秒后执行某操作
1 def hello(): 2 print("hello, world") 3 4 t = Timer(30.0, hello) 5 t.start() # after 30 seconds, "hello, world" will be printed
原文：https://www.cnblogs.com/linrui/p/9813937.html
