Python多线程总结

threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。python当前版本的多线程库没有实现优先级、线程组，线程也不能被停止、暂停、恢复、中断。

threading模块提供的类：
　　Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local。

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。

threading 模块提供的常量：

threading.TIMEOUT_MAX 设置threading全局超时时间。

Thread类
构造方法：
Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

group: 线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；
　　target: 要执行的方法；
　　name: 线程名；
　　args/kwargs: 要传入方法的参数。

实例方法：
　　isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。
　　get/setName(name): 获取/设置线程名。

start(): 线程准备就绪，等待CPU调度
　　is/setDaemon(bool): 获取/设置是后台线程（默认前台线程（False））。（在start之前设置）

如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，主线程和后台线程均停止
　　如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
　　start(): 启动线程。
　　join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程，直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout（可选参数）。

Lock、Rlock类
由于线程之间随机调度：某线程可能在执行n条后，CPU接着执行其他线程。为了多个线程同时操作一个内存中的资源时不产生混乱，我们使用锁。

Lock（指令锁）是可用的最低级的同步指令。Lock处于锁定状态时，不被特定的线程拥有。Lock包含两种状态——锁定和非锁定，以及两个基本的方法。

可以认为Lock有一个锁定池，当线程请求锁定时，将线程至于池中，直到获得锁定后出池。池中的线程处于状态图中的同步阻塞状态。

RLock（可重入锁）是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念，处于锁定状态时，RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire()，释放锁时需要调用release()相同次数。

可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器，每次成功调用 acquire()/release()，计数器将+1/-1，为0时锁处于未锁定状态。

简言之：Lock属于全局，Rlock属于线程。

构造方法：
Lock()，Rlock（）,推荐使用Rlock()

实例方法：
　　acquire([timeout]): 尝试获得锁定。使线程进入同步阻塞状态。
　　release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。