摘要：多线程库总结了基于线程并行性的线程模块。以下是一些基本函数，包括函数线程。active_count（）线程。current_thread（）线程。get_ident（）线程.enumerate（）线程。main_thread（）线程。settrace（func）线程。setprofil
下面是一些基础函数，函数包括：
| 函数 |
|---|
| threading.active_count() |
| threading.current_thread() |
| threading.get_ident() |
| threading.enumerate() |
| threading.main_thread() |
| threading.settrace(func) |
| threading.setprofile(func) |
| threading.stack_size([size]) |
| threading.TIMEOUT_MAX |
threading模块一共提供的类包括：local、Thread、Lock、RLock、Condition、Semaphore、Event、Time
专门用来管理线程局部的数据，也就是说一个线程会对应一个local，当前线程无法访问其它线程的局部数据，线程设置的属性也不会被其它线程同名的属性给替换掉。
例子如下：
import threading
class MyThread1(threading.Thread):
def run(self):
local = threading.local()
if 'name' not in local.__dict__:
print('thread1 not set name')
local.name = 'li'
print('thread1 {}'.format(local.name))
class MyThread2(threading.Thread):
def run(self):
local = threading.local()
if 'name' not in local.__dict__:
print('thread2 not set name')
local.name = 'wang'
print('thread2 {}'.format(local.name))
def main():
print("Start main threading")
local = threading.local()
local.name = 'main'
threads = [MyThread1(), MyThread2()]
for t in threads:
t.start()
# 一次让新创建的线程执行 join
for t in threads:
t.join()
print('main {}'.format(local.name))
if __name__ == '__main__':
main()
其最后的输出结果为：
Start main threadingthread1 not set namethread1 lithread2 not set namethread2 wangmain main
| 函数 |
|---|
| class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None) |
| start() |
| run() |
| join(timeout=None) |
| name |
| getName()／setName() |
| ident |
| is_alive() |
| daemon |
| isDaemon()／setDaemon() |
线程的创建有两种实现方式，分别是1.通过将一个可调用对象传递到构造函数中；2.通过继承Thread，在子类中重写run方法。Thread类定义为：
class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
# group应为None；保留用于在实现ThreadGroup类时的未来扩展。
# target是将被run()方法调用的可调用对象。默认为None，表示不调用任何东西。
# name是线程的名字。默认情况下，以“Thread-N”的形式构造一个唯一的名字，N是一个小的十进制整数。
# args是给调用目标的参数元组。默认为()。
# kwargs是给调用目标的关键字参数的一个字典。默认为{}。
# 如果daemon不是None，守护程序显式设置线程是否为daemonic。如果为None（默认值），daemonic属性从当前线程继承。
注意：应该始终以关键字参数调用该构造函数。
为了保证数据的准确性，引入了锁的概念，原锁是一个同步原语，是当前可用的最低级同步原语。
| 函数 |
|---|
| class threading.Lock |
| acquire(blocking=True, timeout=-1) |
| release() |
和Lock的区别在于RLock允许在同一线程中被多次acquire，但是Lock却不允许这种情况，使用acquire的次数需要和release的次数相互对应；
| 函数 |
|---|
| class threading.Lock |
| acquire(blocking=True, timeout=-1) |
| release() |
条件变量总是与某种锁相关联
| 函数 |
|---|
| class threading.Condition(lock=None) |
| acquire(*args) |
| release() |
| wait(timeout=None) |
| wait_for(predicate, timeout=None) |
| notify(n=1) |
| notify_all() |
信号量管理内部计数器，每个acquire()调用递减，每个release()调用递增。计数器永远不会低于零；当acquire()发现它为零时，它阻塞，等待其他线程调用release()。
| 函数 |
|---|
| class threading.Semaphore(value=1) |
| class threading.BoundedSemaphore(value=1) |
| acquire(blocking=True, timeout=None) |
| release() |
事件对象是线程间最简单的通信机制之一：线程可以激活在一个事件对象上等待的其他线程。每个事件对象管理一个内部标志，可以在事件对象上调用set() 方法将内部标志设为true，调用 clear() 方法将内部标志重置为false。wait()方法将阻塞直至该标志为真。
| 函数 |
|---|
| class threading.Event |
| is_set() |
| set() |
| clear() |
| wait(timeout=None) |
这个类表示一个动作应该在一个特定的时间之后运行 — 也就是一个计时器。Timer是Thread的子类， 因此也可以使用函数创建自定义线程
| 函数 |
|---|
| class threading.Timer(interval, function, args=None, kwargs=None) |
| cancel() |
这个类提供了一个简单的同步原语，供需要彼此等待的固定数量的线程使用。每个线程尝试通过调用wait()方法传递屏障，并将阻塞，直到所有线程都调用。
| 函数和属性 |
|---|
| class threading.Barrier(parties, action=None, timeout=None) |
| wait(timeout=None) |
| reset() |
| abort() |
| parties |
| n_waiting |
| broken |
| exception threading.BrokenBarrierError |
参考线程总结
项目：
- 实现一
- 实现二