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Python 模块之 threading: 在 Python 中使用多线程

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    Python 是支持多线程的,并且是 native 的线程。主要是通过 thread 和 threading 这两个模块来实现的。thread是比较底层的模块,threading 是对 thread 做了一些包装的,可以更加方便的被使用。这里需要提一下的是 Python 对线程的支持还不够完善,不能利用多 CPU,但是下个版本的 Python 中已经考虑改进这点,让我们拭目以待。
    threading 模块里面主要是对一些线程的操作对象化了,创建了叫 Thread 的 class。一般来说,使用线程有两种模式,一种是创建线程要执行的函数,把这个函数传递进 Thread 对象里,让它来执行;另一种是直接从 Thread 继承,创建一个新的 class,把线程执行的代码放到这个新的 class 里。我们来看看这两种做法吧。

#-*- encoding: gb2312 -*-
import string, threading, time

def thread_main(a):
    
global count, mutex
    
# 获得线程名
    threadname = threading.currentThread().getName()
    
    
for x in xrange(0, int(a)):
        
# 取得锁
        mutex.acquire()
        count 
= count + 1
        
# 释放锁
        mutex.release()
        
print threadname, x, count
        time.sleep(
1)
    
def main(num):
    
global count, mutex
    threads 
= []
    
    count 
= 1
    
# 创建一个锁
    mutex = threading.Lock()
    
# 先创建线程对象
    for x in xrange(0, num):
        threads.append(threading.Thread(target
=thread_main, args=(10,)))
    
# 启动所有线程
    for t in threads:
        t.start()
    
# 主线程中等待所有子线程退出
    for t in threads:
        t.join()  
    
    
if __name__ == '__main__':
    num 
= 4
    
# 创建4个线程
    main(4)


上面的就是第一种做法,这种做法是很常见的,下面是另一种,曾经使用过 Java 的朋友应该很熟悉这种模式:

#-*- encoding: gb2312 -*-
import threading
import time

class Test(threading.Thread):
    
def __init__(self, num):
        threading.Thread.
__init__(self)
        self._run_num 
= num
    
    
def run(self):
        
global count, mutex
        threadname 
= threading.currentThread().getName()
    
        
for x in xrange(0, int(self._run_num)):
            mutex.acquire()
            count 
= count + 1
            mutex.release()
            
print threadname, x, count
            time.sleep(
1)

if __name__ == '__main__':
    
global count, mutex
    threads 
= []
    num 
= 4
    count 
= 1
    
# 创建锁
    mutex = threading.Lock()
    
# 创建线程对象
    for x in xrange(0, num):
        threads.append(Test(
10))
    
# 启动线程
    for t in threads:
        t.start()
    
# 等待子线程结束
    for t in threads:
        t.join()  


 

From http://www.pythonid.com/html/fenleiwenzhang/thread/20070704/19.html

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