Python中多线程总结-创新互联
Python中的多线程
多线程
一个进程中有多个线程就是多线程。
一个进程中至少有一个线程，并作为程序的入口，这个就是主线程。一个进程至少有一个主进程，其他线程称为工作线程。
线程安全：线程执行一段代码，不会产生不确定的结果，那这段代码就是线程安全。（例如print（）线程不安全）
线程的daemon属性
daemon属性：表示线程是否是daemon线程，这个值必须在start()之前设置，否则引发RuntimeError异常
isDaemon():是否是daemon线程
setDaemon():设置为daemon线程，必须在start方法之前设置
线程具有一个daemon属性，可以设置为Ture或False,也可以不设置，默认值为None.如果不设置daemon就取当前的daemon来设置它，主线程是Non-daemon。工作线程不设置daemon属性，则默认是daemon = False .python程序在没有活着的non-daemon线程运行时退出。
join（）方法
join(timeout)是线程的标准方法之一。
一个线程中调用里那个一个线程的join方法，调用者将被阻塞，知道盗用线程终止。一个线程可以被join多次。
daemon线程的应用场景
1：后台任务，如发送心跳包、监控，这种场景最多
2：主线程工作才有用的线程，如主线程中维护的公共资源，主线程已经清理了，准备退出，而工作线程使用这些资源工作也没有意义了，一起退出最合适。
3：随时可以被终止的线程
threading.local类
运行时，threading.local实例处在不同的线程中，就从大字典中找到当前线程相关键值对中的字典，覆盖threading.local实例的__dict__。这样就可以在不同的线程中，安全德使用线程独有的数据做到线程间数据隔离，如同本地变量一样安全。
定时器Timer/延迟执行
threading.Timer(interval,function,args=None,Kwargs=None)
start方法执行之后，Timer对象会处于等待状态，等待了interval秒之后，开始执行function函数的。Timer提供了cancel方法，用来取消一个未执行的函数。
Event
是线程间通信机制中最简单的实现，使用一个内部的标记flag，通过flag的True或False的表换来进行操作。
set()：标记设置为Ture
clear():标记设置为False
is_set():标记是否为Ture
wait(timeou):设置等待标记为Ture的时长，None为无限等待，等到返回Ture,未等到超时了返回False
Event的wait优于time.sleep,他会更快的切换到其它线程，提高并发效率。
lock
锁，凡是存在共享资源争抢的地方都可以使用锁，从而保证只有一个使用者可以完全使用这个资源。一旦线程获得锁，其他试图获取锁的线程将被阻塞。
acquire(blocking=True,timeout=-1):默认阻塞，阻塞可以设置超时时间，非阻塞时，timeout禁止设置。成功获取锁，返回True,否则返回Flase
release():释放锁，可以从任何线程调用释放。已上锁的多，会被重置未unlocked。未上锁的调用，会派出RuntimeError异常。
加锁、解锁
一般来说，加锁就需要解锁，但加锁后解锁前，还有一些代码执行，就有可能抛出异常，一旦出现异常，锁无法释放，但是当前线程可能因为这个异常被终止了，这就产生了死锁。
加锁、解锁常用的语句：
1：使用try ... funally语句保证锁的释放
2：with上下文管理，锁随想支持上下位管理。
锁的应用：
锁适合用于访问和修改同一个共享资源的时候，即读写同一个资源的时候。
注意事项：
1：少用锁，必要时使用锁，使用了锁，多线程访问被锁的资源时，就成了串行，要么排队执行，要么争抢执行。
2：加锁时间越短越好，不需要就立即释放。
3：一定要避免死锁。
Rlock可重入锁
可重入锁，是线程相关的锁。可在一个线程中获取锁，并可继续在同一个线程中不阻塞获取锁，当锁为释放完，其他线程获取锁就会阻塞。知道当前持有锁的线程释放完锁。
Conditon
构造方法Consition（lock=None），可以传入一个Lock或者Rlock对象，默认是Rlock
acquire(*args)：获取锁
wait(self.timeout=None):等待或超时
notify（n =1)：唤醒至多指定数目个数的等待的线程，没有线程等待的线程就没有任何操作
notify_all()：唤醒所有等待的线程
condition用于生产者，消费者模型，为了解决生产者消费者速度匹配的问题。由于condition内部使用了锁，最好的方式是使用with上下文。
Barrier
Barrier(parties,action=None,timeout=None):构建Barrier对象，指定参与方数目。timeout是wait方法未指定超时的默认值。
n_waiting:当前在barrier中等待的线程数
parties:资源的个数。
broken:如果broken处于打破的状态，放回True
abort():将将barrier置于broken状态，等待中的线程或者调用等待方法的线程中都会抛出BrokenBarrierError异常，知道reset方法来恢复barrier
reset（）：恢复barrier,重新开始拦截。
wait方法超时发生，barrier将处于broken状态，知道reset()
semaphore信号量
Semaphore（value=1）：构造方法，value小于0，抛ValueError异常
acquite(blocking=True,timeout=None):获取信号量，计数器减1，获取成功返回True
release():释放信号量，计数器加1
semaphore问题
如果遇到release释放次数大于初始值，计数器会增加，超过我们的大值。
解决方法：
使用Boundedsemaphore类，有界信号量，不允许使用release超出初始值的范围，否则派出ValueError异常。
锁和信号量
锁，只允许同一个时间一个线程独占资源，它是特殊的信号量，即信号量计数器初始值为1.
信号量，可以多个线程访问共享资源，但这个共享资源数量有限。
锁，可以看做特殊的型号量。
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文章标题：Python中多线程总结-创新互联
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