本文实例讲述了Python多线程模块Threading用法。分享给大家供大家参考，具体如下：步入正题
本文实例讲述了Python多线程模块Threading用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
步入正题前，先准备下基本知识，线程与进程的概念。
相信作为一个测试人员，如果从理论概念上来说其两者的概念或者区别，估计只会一脸蒙蔽，这里就举个例子来说明下其中的相关概念。
平安夜刚过，你是吃到了苹果还是香蕉呢。。。其实当你用手去接下对方苹果的时候，你的手臂就可以比喻成进程，你的五个手指就可以比喻成线程，所以很明显，线程可以说是进程的细化，没有进程就不会有线程。
这里还是说下必要的概念：
进程
是操作系统中当前程序的一次执行。要知道拥有单个CPU的电脑，在严格意义上，一个时间点上操作系统只能进行同一个工作命令。由于计算机的运行速度快，在工作时可以运行一会A代码，运行一会B代码，交错运行，由于运算速度快，所以一般看来它好像可以同时进行多个程序--这就是多进程。
线程
线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位，这里的单位指运行中的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。线程还可以自己创建、撤销和切换。就像拿苹果，如果一根手指可以办到，那它就是单线程，如果需要多根手指，那就是多线程。
进程和线程的区别
（1）进程是资源的分配和调度的一个独立单元，而线程是CPU调度的基本单元 （2）同一个进程中可以包括多个线程，并且线程共享整个进程的资源（寄存器、堆栈、上下文），一个进程至少包括一个线程。 （3）进程结束后它拥有的所有线程都将销毁，而线程的结束不会影响同个进程中的其他线程的结束 （4）线程是轻量级的进程，它的创建和销毁所需要的时间比进程小很多，所有操作系统中的执行功能都是创建线程去完成的 （5）线程中执行时一般都要进行同步和互斥，因为他们共享同一进程的所有资源（资源竞争） （6）线程有自己的私有属性TCB，线程id，寄存器、硬件上下文，而进程也有自己的私有属性进程控制块PCB，这些私有属性是不被共享的，用来标示一个进程或一个线程的标志
子进程与子线程的区别
进程和线程的区别在于粒度不同, 进程之间的变量(或者说是内存)是不能直接互相访问的, 而线程可以, 线程一定会依附在某一个进程上执行.我举个例子, 你在Windows下开一个IE浏览器, 这个IE浏览器是一个进程. 你用浏览器去打开一个pdf, IE就去调用Acrobat去打开, 这时Acrobat是一个独立的进程, 就是IE的子进程.而IE自己本身同时用同一个进程开了2个网页, 并且同时在跑两个网页上的脚本, 这两个网页的执行就是IE自己通过两个线程实现的.值得注意的是, 线程仍然是IE的内容, 而子进程Acrobat严格来说就不属于IE了, 是另外一个程序，之所以是IE的子进程, 只是受IE调用而启动的而已。
这里大家可能会疑惑，进程分配内存空间的依据是啥？其实进程建立，系统会为其分配虚拟地址空间4GB（在32位系统中），具体分配情况要取决于该包含的所有可执行模块或dll模块的代码和数据，还包含动态内存分配的空间（如线程中堆栈的分配）
好了，上面介绍了基本的线程及进程的概念，接下来可以开始正题了，这里主要总结下python内的Threading模块
python多线程之Threading
单线程
额，这个忽略吧。。。操作系统单任务的处理，排好队，一个一个来就是单线程。
多线程
多线程Threading一般可以通过两种渠道来实现：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，本质上来讲，两种方式一样。
来一发实例：
# -*- coding: utf-8 -*-
import threading
import time
#方式二是方式一的具体，方式一为类构造，方式二为方法实例构造，其实本质都是一样，都是调用threading.Thread模块
#方式一
count = 0
class Counter(threading.Thread):
def __init__(self, lock, threadName):
#注意：一定要显式的调用父类的初始化函数,这里可以指定生成的线程名，可以是*args、**kwargs
#def __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})，其中group是预留的，将来用于扩展
super(Counter, self).__init__(name=threadName)
self.lock = lock
def run(self):
global count
self.lock.acquire()
for i in range(100):
count = count + 1
self.lock.release()
#方式二
lockA = threading.Lock()
lockB = threading.Lock()
rLock = threading.RLock()
condt = threading.Condition()
event = threading.Event()
def add(lockA):
global count
#定义当前资源只能单线程访问，锁住后完成资源调用一定要释放锁，不然会造成死锁状态，甚至程序崩溃
lockA.acquire()
for i in range(1000):
count = count + 1
#资源调用完毕，释放锁
lockA.release()
def addRunner():
for i in range(2):
th = threading.Thread(target=rloc, args=(rLock,))
#开启线程，从此刻起，多线程开始，主线程继续前行
th.start()
#调用Thread.join[timeout]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
th.join()
print '----- %s is start -----' % th.getName()
print "over"
#RLock允许在同一线程中被多次acquire，避免单线程出现思索情况
def rloc(rLock):
rLock.acquire()
for i in range(2):
rLock.acquire()
print i,
rLock.release()
rLock.release()
print "over!"
def rlocRun():
for i in range(2):
th = threading.Thread(target=rloc, args=(rLock,))
th.start()
print '----- %s is start -----' % th.getName()
print "over"
#现在出现复杂的场景，多个线程需要调用多个共同的资源，此时就需要threading.Condition出马,加入简单的说就是A搞完了A的事
# ，就发广播说明自己搞定了,其它人可以进来了，B同理。
def cond(cond):
#适合那种主动休眠，被动唤醒的场景
cond.acquire()
global count
for i in range(1000):
count = count + 1
#唤醒一个挂起的线程（如果存在挂起的线程）,提醒当前的挂起的线程看看其它的锁开了没有，如果开了就搞其他的事。
#注意：notify()方法不会释放所占用的琐。
cond.notify()
#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
cond.wait(5)
#相信大家应该看出问题来了，最后一个线程咋办列，没人唤醒啊，这个时候应该做过一个判断
cond.release()
print "over!"
def condRun():
global condt
for i in range(0, 3):
th = threading.Thread(target=cond, args=(condt, ))
th.start()
print '----- %s is start -----' % th.getName()
print "over"
#此时可能会有一点问题，就是线程的同步（并发）问题怎么解决呢？此时threading.Event出马
def even(n, event):
while not event.isSet():
print 'Thread %s is ready' % n
time.sleep(1)
#同condition一样，挂起该线程，等待set开关
event.wait()
while event.isSet():
print 'Thread %s is running' % n
time.sleep(1)
def evenRun():
for i in range(0, 2):
th = threading.Thread(target=even, args=(i, event))
th.start()
time.sleep(3)
print '----- event is set -----'
event.set()
time.sleep(3)
print '----- event is clear -----'
event.clear()
if __name__ == "__main__":
Counter(lockA, "thread1").start()
addRunner()
rlocRun()
condRun()
evenRun()