Python线程整理

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)
[&＃39;LockType&＃39;, &＃39;__doc__&＃39;, &＃39;__name__&＃39;, &＃39;__package__&＃39;, &＃39;_count&＃39;, &＃39;_local&＃39;, &＃39;allocate&＃39;, &＃39;allocate_lock&＃39;, &＃39;error&＃39;, &＃39;exit&＃39;, &＃39;exit_thread&＃39;, &＃39;get_ident&＃39;, &＃39;interrupt_main&＃39;, &＃39;stack_size&＃39;, &＃39;start_new&＃39;, &＃39;start_new_thread&＃39;]

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)
[&＃39;BoundedSemaphore&＃39;, &＃39;Condition&＃39;, &＃39;Event&＃39;, &＃39;Lock&＃39;, &＃39;RLock&＃39;, &＃39;Semaphore&＃39;, &＃39;Thread&＃39;, &＃39;ThreadError&＃39;, &＃39;Timer&＃39;, &＃39;_BoundedSemaphore&＃39;, &＃39;_Condition&＃39;, &＃39;_DummyThread&＃39;, &＃39;_Event&＃39;, &＃39;_MainThread&＃39;, &＃39;_RLock&＃39;, &＃39;_Semaphore&＃39;, &＃39;_Timer&＃39;, &＃39;_VERBOSE&＃39;, &＃39;_Verbose&＃39;, &＃39;__all__&＃39;, &＃39;__builtins__&＃39;, &＃39;__doc__&＃39;, &＃39;__file__&＃39;, &＃39;__name__&＃39;, &＃39;__package__&＃39;, &＃39;_active&＃39;, &＃39;_active_limbo_lock&＃39;, &＃39;_after_fork&＃39;, &＃39;_allocate_lock&＃39;, &＃39;_counter&＃39;, &＃39;_enumerate&＃39;, &＃39;_format_exc&＃39;, &＃39;_get_ident&＃39;, &＃39;_limbo&＃39;, &＃39;_newname&＃39;, &＃39;_pickSomeNonDaemonThread&＃39;, &＃39;_profile_hook&＃39;, &＃39;_shutdown&＃39;, &＃39;_sleep&＃39;, &＃39;_start_new_thread&＃39;, &＃39;_sys&＃39;, &＃39;_test&＃39;, &＃39;_time&＃39;, &＃39;_trace_hook&＃39;, &＃39;activeCount&＃39;, &＃39;active_count&＃39;, &＃39;currentThread&＃39;, &＃39;current_thread&＃39;, &＃39;deque&＃39;, &＃39;enumerate&＃39;, &＃39;local&＃39;, &＃39;setprofile&＃39;, &＃39;settrace&＃39;, &＃39;stack_size&＃39;, &＃39;warnings&＃39;]

>>> dir(threading.Thread)
[&＃39;_Thread__bootstrap&＃39;, &＃39;_Thread__bootstrap_inner&＃39;, &＃39;_Thread__delete&＃39;, &＃39;_Thread__exc_clear&＃39;, &＃39;_Thread__exc_info&＃39;, &＃39;_Thread__initialized&＃39;, &＃39;_Thread__stop&＃39;, &＃39;__class__&＃39;, &＃39;__delattr__&＃39;, &＃39;__dict__&＃39;, &＃39;__doc__&＃39;, &＃39;__format__&＃39;, &＃39;__getattribute__&＃39;, &＃39;__hash__&＃39;, &＃39;__init__&＃39;, &＃39;__module__&＃39;, &＃39;__new__&＃39;, &＃39;__reduce__&＃39;, &＃39;__reduce_ex__&＃39;, &＃39;__repr__&＃39;, &＃39;__setattr__&＃39;, &＃39;__sizeof__&＃39;, &＃39;__str__&＃39;, &＃39;__subclasshook__&＃39;, &＃39;__weakref__&＃39;, &＃39;_block&＃39;, &＃39;_note&＃39;, &＃39;_reset_internal_locks&＃39;, &＃39;_set_daemon&＃39;, &＃39;_set_ident&＃39;, &＃39;daemon&＃39;, &＃39;getName&＃39;, &＃39;ident&＃39;, &＃39;isAlive&＃39;, &＃39;isDaemon&＃39;, &＃39;is_alive&＃39;, &＃39;join&＃39;, &＃39;name&＃39;, &＃39;run&＃39;, &＃39;setDaemon&＃39;, &＃39;setName&＃39;, &＃39;start&＃39;]

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。