本文详细介绍了Python的threading模块，包括Thread、Lock、Rlock、Condition、Event、timer和local类的使用方法和实例，通过示例展示了它们在多线程中的作用，如线程同步、事件通信和定时任务。同时，强调了Lock和Rlock的区别，并提供了生产者消费者模型的应用案例。
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。
如果想了解更多Python的伙伴或者小白中有任何困难不懂的可以加入我的python交流学习QQ群：973998104，多多交流问题，互帮互助，群里有不错的学习教程和开发工具。资源分享
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
Thread是线程类，有两种使用方法，直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run()：
-
# coding:utf-8 -
import threading -
import time -
#方法一：将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法 -
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'the arg is:%s\r' %arg -
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.start() -
-
print 'main thread end!' -
-
#方法二：从Thread继承，并重写run() -
class MyThread(threading.Thread): -
def __init__(self,arg): -
super(MyThread, self).__init__()#注意：一定要显式的调用父类的初始化函数。 -
self.arg=arg -
def run(self):#定义每个线程要运行的函数 -
time.sleep(1) -
print 'the arg is:%s\r' % self.arg -
-
for i in xrange(4): -
t =MyThread(i) -
t.start() -
-
print 'main thread end!'
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）。
使用例子一(未设置setDeamon)：
-
# coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s\r' %arg -
time.sleep(1) -
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.start() -
-
print 'main_thread end!'
运行结果
-
main_thread end! -
sub thread start!the thread name is:Thread-2 -
the arg is:1 -
the arg is:0 -
sub thread start!the thread name is:Thread-4 -
the arg is:2 -
the arg is:3 -
Process finished with exit code 0
可以看出，创建的4个“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 复制代码 验证了serDeamon(False)(默认)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，主线程停止。
使用例子二（setDeamon=True）
-
# coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s\r' %arg -
time.sleep(1) -
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.setDaemon(True)#设置线程为后台线程 -
t.start() -
-
print 'main_thread end!'
运行结果
-
main_thread end! -
Process finished with exit code 0 -
可以看出，主线程执行完毕后，后台线程不管是成功与否，主线程均停止
验证了serDeamon(True)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，主线程均停止。
使用例子三（设置join）
-
#coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s ' %arg -
time.sleep(1) -
-
thread_list = [] #线程存放列表 -
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.setDaemon(True) -
thread_list.append(t) -
-
for t in thread_list: -
t.start() -
-
for t in thread_list: -
t.join()
运行结果
-
sub thread start!the thread name is:Thread-2 -
the arg is:1 -
sub thread start!the thread name is:Thread-3 -
the arg is:2 -
sub thread start!the thread name is:Thread-1 -
the arg is:0 -
sub thread start!the thread name is:Thread-4 -
the arg is:3 -
main_thread end! -
-
Process finished with exit code 0 -
设置join之后，主线程等待子线程全部执行完成后或者子线程超时后，主线程才结束
验证了 join()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，即使设置了setDeamon（True）主线程依然要等待子线程结束。
使用例子四（join不妥当的用法，使多线程编程顺序执行）
-
#coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s ' %arg -
time.sleep(1) -
-
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.setDaemon(True) -
t.start() -
t.join() -
-
print 'main_thread end!'
运行结果
-
sub thread start!the thread name is:Thread-1 -
the arg is:0 -
sub thread start!the thread name is:Thread-2 -
the arg is:1 -
sub thread start!the thread name is:Thread-3 -
the arg is:2 -
sub thread start!the thread name is:Thread-4 -
the arg is:3 -
main_thread end! -
-
Process finished with exit code 0 -
可以看出此时，程序只能顺序执行，每个线程都被上一个线程的join阻塞，使得“多线程”失去了多线程意义。
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。
例子一（未使用锁）：
-
#coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
gl_num = 0 -
-
def show(arg): -
global gl_num -
time.sleep(1) -
gl_num +=1 -
print gl_num -
-
for i in range(10): -
t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) -
t.start() -
-
print 'main thread stop'
运行结果
-
main thread stop -
12 -
-
3 -
4 -
568 -
9 -
-
910 -
-
-
Process finished with exit code 0 -
-
多次运行可能产生混乱。这种场景就是适合使用锁的场景。
例子二（使用锁）:
-
# coding:utf-8 -
-
import threading -
import time -
-
gl_num = 0 -
-
lock = threading.RLock() -
-
-
# 调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞， -
# 直到获得锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。 -
# 返回是否获得锁。 -
def Func(): -
lock.acquire() -
global gl_num -
gl_num += 1 -
time.sleep(1) -
print gl_num -
lock.release() -
-
-
for i in range(10): -
t = threading.Thread(target=Func) -
t.start()
运行结果
-
1 -
2 -
3 -
4 -
5 -
6 -
7 -
8 -
9 -
10 -
-
Process finished with exit code 0 -
可以看出，全局变量在在每次被调用时都要获得锁，才能操作，因此保证了共享数据的安全性
Lock对比Rlock
-
#coding:utf-8 -
-
import threading -
lock = threading.Lock() #Lock对象 -
lock.acquire() -
lock.acquire() #产生了死锁。 -
lock.release() -
lock.release() -
print lock.acquire() -
-
-
import threading -
rLock = threading.RLock() #RLock对象 -
rLock.acquire() -
rLock.acquire() #在同一线程内，程序不会堵塞。 -
rLock.release() -
rLock.release()
Condition类
Condition（条件变量）通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时，可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法，否则它将自己生成一个RLock实例。
可以认为，除了Lock带有的锁定池外，Condition还包含一个等待池，池中的线程处于等待阻塞状态，直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知；得到通知后线程进入锁定池等待锁定。
构造方法： Condition([lock/rlock])
实例方法：
-
acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。 -
wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知，并释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。 -
notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定（进入锁定池）；其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。 -
notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程，这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
例子一：生产者消费者模型
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
import time -
-
# 商品 -
product = None -
# 条件变量 -
con = threading.Condition() -
-
-
# 生产者方法 -
def produce(): -
global product -
-
if con.acquire(): -
while True: -
if product is None: -
print 'produce...' -
product = 'anything' -
-
# 通知消费者，商品已经生产 -
con.notify() -
-
# 等待通知 -
con.wait() -
time.sleep(2) -
-
-
# 消费者方法 -
def consume(): -
global product -
-
if con.acquire(): -
while True: -
if product is not None: -
print 'consume...' -
product = None -
-
# 通知生产者，商品已经没了 -
con.notify() -
-
# 等待通知 -
con.wait() -
time.sleep(2) -
-
-
t1 = threading.Thread(target=produce) -
t2 = threading.Thread(target=consume) -
t2.start() -
t1.start()
运行结果
-
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
-
Process finished with exit code -1 -
程序不断循环运行下去。重复生产消费过程。
例子二：生产者消费者模型
-
import threading -
import time -
-
condition = threading.Condition() -
products = 0 -
-
class Producer(threading.Thread): -
def run(self): -
global products -
while True: -
if condition.acquire(): -
if products < 10: -
products += 1; -
print "Producer(%s):deliver one, now products:%s" %(self.name, products) -
condition.notify()#不释放锁定，因此需要下面一句 -
condition.release() -
else: -
print "Producer(%s):already 10, stop deliver, now products:%s" %(self.name, products) -
condition.wait();#自动释放锁定 -
time.sleep(2) -
-
class Consumer(threading.Thread): -
def run(self): -
global products -
while True: -
if condition.acquire(): -
if products > 1: -
products -= 1 -
print "Consumer(%s):consume one, now products:%s" %(self.name, products) -
condition.notify() -
condition.release() -
else: -
print "Consumer(%s):only 1, stop consume, products:%s" %(self.name, products) -
condition.wait(); -
time.sleep(2) -
-
if __name__ == "__main__": -
for p in range(0, 2): -
p = Producer() -
p.start() -
-
for c in range(0, 3): -
c = Consumer() -
c.start()
例子三：
-
import threading -
-
alist = None -
condition = threading.Condition() -
-
def doSet(): -
if condition.acquire(): -
while alist is None: -
condition.wait() -
for i in range(len(alist))[::-1]: -
alist[i] = 1 -
condition.release() -
-
def doPrint(): -
if condition.acquire(): -
while alist is None: -
condition.wait() -
for i in alist: -
print i, -
print -
condition.release() -
-
def doCreate(): -
global alist -
if condition.acquire(): -
if alist is None: -
alist = [0 for i in range(10)] -
condition.notifyAll() -
condition.release() -
-
tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset') -
tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint') -
tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate') -
tset.start() -
tprint.start() -
tcreate.start()
Event类
Event（事件）是最简单的线程通信机制之一：一个线程通知事件，其他线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志，当调用set()时设为True，调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。
Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁，无法使线程进入同步阻塞状态。
构造方法： Event()
实例方法：
-
isSet(): 当内置标志为True时返回True。 -
set(): 将标志设为True，并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。 -
clear(): 将标志设为False。 -
wait([timeout]): 如果标志为True将立即返回，否则阻塞线程至等待阻塞状态，等待其他线程调用set()。
例子一
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
import time -
-
event = threading.Event() -
-
-
def func(): -
# 等待事件，进入等待阻塞状态 -
print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName() -
event.wait() -
-
# 收到事件后进入运行状态 -
print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName() -
-
-
t1 = threading.Thread(target=func) -
t2 = threading.Thread(target=func) -
t1.start() -
t2.start() -
-
time.sleep(2) -
-
# 发送事件通知 -
print 'MainThread set event.' -
event.set()
运行结果
-
Thread-1 wait for event... -
Thread-2 wait for event... -
-
#2秒后。。。 -
MainThread set event. -
Thread-1 recv event. -
Thread-2 recv event. -
-
Process finished with exit code 0
timer类
Timer（定时器）是Thread的派生类，用于在指定时间后调用一个方法。
构造方法：
-
Timer(interval, function, args=[], kwargs={}) -
interval: 指定的时间 -
function: 要执行的方法 -
args/kwargs: 方法的参数
实例方法： Timer从Thread派生，没有增加实例方法。
例子一：
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
-
-
def func(): -
print 'hello timer!' -
-
-
timer = threading.Timer(5, func) -
timer.start()
线程延迟5秒后执行。
local类
local是一个小写字母开头的类，用于管理 thread-local（线程局部的）数据。对于同一个local，线程无法访问其他线程设置的属性；线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。
可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典，local封装了从自身使用线程作为 key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
-
local = threading.local() -
local.tname = 'main' -
-
def func(): -
local.tname = 'notmain' -
print local.tname -
-
t1 = threading.Thread(target=func) -
t1.start() -
t1.join() -
-
print local.tname
运行结果
-
notmain -
main
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
Thread是线程类，有两种使用方法，直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run()：
-
# coding:utf-8 -
import threading -
import time -
#方法一：将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法 -
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'the arg is:%s\r' %arg -
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.start() -
-
print 'main thread end!' -
-
#方法二：从Thread继承，并重写run() -
class MyThread(threading.Thread): -
def __init__(self,arg): -
super(MyThread, self).__init__()#注意：一定要显式的调用父类的初始化函数。 -
self.arg=arg -
def run(self):#定义每个线程要运行的函数 -
time.sleep(1) -
print 'the arg is:%s\r' % self.arg -
-
for i in xrange(4): -
t =MyThread(i) -
t.start() -
-
print 'main thread end!'
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）。
使用例子一(未设置setDeamon)：
-
# coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s\r' %arg -
time.sleep(1) -
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.start() -
-
print 'main_thread end!'
运行结果
-
main_thread end! -
sub thread start!the thread name is:Thread-2 -
the arg is:1 -
the arg is:0 -
sub thread start!the thread name is:Thread-4 -
the arg is:2 -
the arg is:3 -
Process finished with exit code 0
可以看出，创建的4个“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 复制代码 验证了serDeamon(False)(默认)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，主线程停止。
使用例子二（setDeamon=True）
-
# coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s\r' %arg -
time.sleep(1) -
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.setDaemon(True)#设置线程为后台线程 -
t.start() -
-
print 'main_thread end!'
运行结果
-
main_thread end! -
Process finished with exit code 0 -
可以看出，主线程执行完毕后，后台线程不管是成功与否，主线程均停止
验证了serDeamon(True)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，主线程均停止。
使用例子三（设置join）
-
#coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s ' %arg -
time.sleep(1) -
-
thread_list = [] #线程存放列表 -
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.setDaemon(True) -
thread_list.append(t) -
-
for t in thread_list: -
t.start() -
-
for t in thread_list: -
t.join()
运行结果
-
sub thread start!the thread name is:Thread-2 -
the arg is:1 -
sub thread start!the thread name is:Thread-3 -
the arg is:2 -
sub thread start!the thread name is:Thread-1 -
the arg is:0 -
sub thread start!the thread name is:Thread-4 -
the arg is:3 -
main_thread end! -
-
Process finished with exit code 0 -
设置join之后，主线程等待子线程全部执行完成后或者子线程超时后，主线程才结束
验证了 join()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，即使设置了setDeamon（True）主线程依然要等待子线程结束。
使用例子四（join不妥当的用法，使多线程编程顺序执行）
-
#coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s ' %arg -
time.sleep(1) -
-
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.setDaemon(True) -
t.start() -
t.join() -
-
print 'main_thread end!'
运行结果
-
sub thread start!the thread name is:Thread-1 -
the arg is:0 -
sub thread start!the thread name is:Thread-2 -
the arg is:1 -
sub thread start!the thread name is:Thread-3 -
the arg is:2 -
sub thread start!the thread name is:Thread-4 -
the arg is:3 -
main_thread end! -
-
Process finished with exit code 0 -
可以看出此时，程序只能顺序执行，每个线程都被上一个线程的join阻塞，使得“多线程”失去了多线程意义。
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。
例子一（未使用锁）：
-
#coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
gl_num = 0 -
-
def show(arg): -
global gl_num -
time.sleep(1) -
gl_num +=1 -
print gl_num -
-
for i in range(10): -
t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) -
t.start() -
-
print 'main thread stop'
运行结果
-
main thread stop -
12 -
-
3 -
4 -
568 -
9 -
-
910 -
-
-
Process finished with exit code 0 -
-
多次运行可能产生混乱。这种场景就是适合使用锁的场景。
例子二（使用锁）:
-
# coding:utf-8 -
-
import threading -
import time -
-
gl_num = 0 -
-
lock = threading.RLock() -
-
-
# 调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞， -
# 直到获得锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。 -
# 返回是否获得锁。 -
def Func(): -
lock.acquire() -
global gl_num -
gl_num += 1 -
time.sleep(1) -
print gl_num -
lock.release() -
-
-
for i in range(10): -
t = threading.Thread(target=Func) -
t.start()
运行结果
-
1 -
2 -
3 -
4 -
5 -
6 -
7 -
8 -
9 -
10 -
-
Process finished with exit code 0 -
可以看出，全局变量在在每次被调用时都要获得锁，才能操作，因此保证了共享数据的安全性
Lock对比Rlock
-
#coding:utf-8 -
-
import threading -
lock = threading.Lock() #Lock对象 -
lock.acquire() -
lock.acquire() #产生了死锁。 -
lock.release() -
lock.release() -
print lock.acquire() -
-
-
import threading -
rLock = threading.RLock() #RLock对象 -
rLock.acquire() -
rLock.acquire() #在同一线程内，程序不会堵塞。 -
rLock.release() -
rLock.release()
Condition类
Condition（条件变量）通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时，可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法，否则它将自己生成一个RLock实例。
可以认为，除了Lock带有的锁定池外，Condition还包含一个等待池，池中的线程处于等待阻塞状态，直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知；得到通知后线程进入锁定池等待锁定。
构造方法： Condition([lock/rlock])
实例方法：
-
acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。 -
wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知，并释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。 -
notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定（进入锁定池）；其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。 -
notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程，这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
例子一：生产者消费者模型
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
import time -
-
# 商品 -
product = None -
# 条件变量 -
con = threading.Condition() -
-
-
# 生产者方法 -
def produce(): -
global product -
-
if con.acquire(): -
while True: -
if product is None: -
print 'produce...' -
product = 'anything' -
-
# 通知消费者，商品已经生产 -
con.notify() -
-
# 等待通知 -
con.wait() -
time.sleep(2) -
-
-
# 消费者方法 -
def consume(): -
global product -
-
if con.acquire(): -
while True: -
if product is not None: -
print 'consume...' -
product = None -
-
# 通知生产者，商品已经没了 -
con.notify() -
-
# 等待通知 -
con.wait() -
time.sleep(2) -
-
-
t1 = threading.Thread(target=produce) -
t2 = threading.Thread(target=consume) -
t2.start() -
t1.start()
运行结果
-
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
-
Process finished with exit code -1 -
程序不断循环运行下去。重复生产消费过程。
例子二：生产者消费者模型
-
import threading -
import time -
-
condition = threading.Condition() -
products = 0 -
-
class Producer(threading.Thread): -
def run(self): -
global products -
while True: -
if condition.acquire(): -
if products < 10: -
products += 1; -
print "Producer(%s):deliver one, now products:%s" %(self.name, products) -
condition.notify()#不释放锁定，因此需要下面一句 -
condition.release() -
else: -
print "Producer(%s):already 10, stop deliver, now products:%s" %(self.name, products) -
condition.wait();#自动释放锁定 -
time.sleep(2) -
-
class Consumer(threading.Thread): -
def run(self): -
global products -
while True: -
if condition.acquire(): -
if products > 1: -
products -= 1 -
print "Consumer(%s):consume one, now products:%s" %(self.name, products) -
condition.notify() -
condition.release() -
else: -
print "Consumer(%s):only 1, stop consume, products:%s" %(self.name, products) -
condition.wait(); -
time.sleep(2) -
-
if __name__ == "__main__": -
for p in range(0, 2): -
p = Producer() -
p.start() -
-
for c in range(0, 3): -
c = Consumer() -
c.start()
例子三：
-
import threading -
-
alist = None -
condition = threading.Condition() -
-
def doSet(): -
if condition.acquire(): -
while alist is None: -
condition.wait() -
for i in range(len(alist))[::-1]: -
alist[i] = 1 -
condition.release() -
-
def doPrint(): -
if condition.acquire(): -
while alist is None: -
condition.wait() -
for i in alist: -
print i, -
print -
condition.release() -
-
def doCreate(): -
global alist -
if condition.acquire(): -
if alist is None: -
alist = [0 for i in range(10)] -
condition.notifyAll() -
condition.release() -
-
tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset') -
tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint') -
tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate') -
tset.start() -
tprint.start() -
tcreate.start()
Event类
Event（事件）是最简单的线程通信机制之一：一个线程通知事件，其他线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志，当调用set()时设为True，调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。
Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁，无法使线程进入同步阻塞状态。
构造方法： Event()
实例方法：
-
isSet(): 当内置标志为True时返回True。 -
set(): 将标志设为True，并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。 -
clear(): 将标志设为False。 -
wait([timeout]): 如果标志为True将立即返回，否则阻塞线程至等待阻塞状态，等待其他线程调用set()。
例子一
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
import time -
-
event = threading.Event() -
-
-
def func(): -
# 等待事件，进入等待阻塞状态 -
print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName() -
event.wait() -
-
# 收到事件后进入运行状态 -
print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName() -
-
-
t1 = threading.Thread(target=func) -
t2 = threading.Thread(target=func) -
t1.start() -
t2.start() -
-
time.sleep(2) -
-
# 发送事件通知 -
print 'MainThread set event.' -
event.set()
运行结果
-
Thread-1 wait for event... -
Thread-2 wait for event... -
-
#2秒后。。。 -
MainThread set event. -
Thread-1 recv event. -
Thread-2 recv event. -
-
Process finished with exit code 0
timer类
Timer（定时器）是Thread的派生类，用于在指定时间后调用一个方法。
构造方法：
-
Timer(interval, function, args=[], kwargs={}) -
interval: 指定的时间 -
function: 要执行的方法 -
args/kwargs: 方法的参数
实例方法： Timer从Thread派生，没有增加实例方法。
例子一：
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
-
-
def func(): -
print 'hello timer!' -
-
-
timer = threading.Timer(5, func) -
timer.start()
线程延迟5秒后执行。
local类
local是一个小写字母开头的类，用于管理 thread-local（线程局部的）数据。对于同一个local，线程无法访问其他线程设置的属性；线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。
可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典，local封装了从自身使用线程作为 key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
-
local = threading.local() -
local.tname = 'main' -
-
def func(): -
local.tname = 'notmain' -
print local.tname -
-
t1 = threading.Thread(target=func) -
t1.start() -
t1.join() -
-
print local.tname
运行结果
-
notmain -
main
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
Thread是线程类，有两种使用方法，直接传入要运行的方法或从Thread继承并覆盖run()：
-
# coding:utf-8 -
import threading -
import time -
#方法一：将要执行的方法作为参数传给Thread的构造方法 -
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'the arg is:%s\r' %arg -
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.start() -
-
print 'main thread end!' -
-
#方法二：从Thread继承，并重写run() -
class MyThread(threading.Thread): -
def __init__(self,arg): -
super(MyThread, self).__init__()#注意：一定要显式的调用父类的初始化函数。 -
self.arg=arg -
def run(self):#定义每个线程要运行的函数 -
time.sleep(1) -
print 'the arg is:%s\r' % self.arg -
-
for i in xrange(4): -
t =MyThread(i) -
t.start() -
-
print 'main thread end!'
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）。
使用例子一(未设置setDeamon)：
-
# coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s\r' %arg -
time.sleep(1) -
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.start() -
-
print 'main_thread end!'
运行结果
-
main_thread end! -
sub thread start!the thread name is:Thread-2 -
the arg is:1 -
the arg is:0 -
sub thread start!the thread name is:Thread-4 -
the arg is:2 -
the arg is:3 -
Process finished with exit code 0
可以看出，创建的4个“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 复制代码 验证了serDeamon(False)(默认)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，主线程停止。
使用例子二（setDeamon=True）
-
# coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s\r' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s\r' %arg -
time.sleep(1) -
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.setDaemon(True)#设置线程为后台线程 -
t.start() -
-
print 'main_thread end!'
运行结果
-
main_thread end! -
Process finished with exit code 0 -
可以看出，主线程执行完毕后，后台线程不管是成功与否，主线程均停止
验证了serDeamon(True)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，主线程均停止。
使用例子三（设置join）
-
#coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s ' %arg -
time.sleep(1) -
-
thread_list = [] #线程存放列表 -
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.setDaemon(True) -
thread_list.append(t) -
-
for t in thread_list: -
t.start() -
-
for t in thread_list: -
t.join()
运行结果
-
sub thread start!the thread name is:Thread-2 -
the arg is:1 -
sub thread start!the thread name is:Thread-3 -
the arg is:2 -
sub thread start!the thread name is:Thread-1 -
the arg is:0 -
sub thread start!the thread name is:Thread-4 -
the arg is:3 -
main_thread end! -
-
Process finished with exit code 0 -
设置join之后，主线程等待子线程全部执行完成后或者子线程超时后，主线程才结束
验证了 join()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，即使设置了setDeamon（True）主线程依然要等待子线程结束。
使用例子四（join不妥当的用法，使多线程编程顺序执行）
-
#coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
def action(arg): -
time.sleep(1) -
print 'sub thread start!the thread name is:%s ' % threading.currentThread().getName() -
print 'the arg is:%s ' %arg -
time.sleep(1) -
-
-
for i in xrange(4): -
t =threading.Thread(target=action,args=(i,)) -
t.setDaemon(True) -
t.start() -
t.join() -
-
print 'main_thread end!'
运行结果
-
sub thread start!the thread name is:Thread-1 -
the arg is:0 -
sub thread start!the thread name is:Thread-2 -
the arg is:1 -
sub thread start!the thread name is:Thread-3 -
the arg is:2 -
sub thread start!the thread name is:Thread-4 -
the arg is:3 -
main_thread end! -
-
Process finished with exit code 0 -
可以看出此时，程序只能顺序执行，每个线程都被上一个线程的join阻塞，使得“多线程”失去了多线程意义。
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。
例子一（未使用锁）：
-
#coding:utf-8 -
import threading -
import time -
-
gl_num = 0 -
-
def show(arg): -
global gl_num -
time.sleep(1) -
gl_num +=1 -
print gl_num -
-
for i in range(10): -
t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) -
t.start() -
-
print 'main thread stop'
运行结果
-
main thread stop -
12 -
-
3 -
4 -
568 -
9 -
-
910 -
-
-
Process finished with exit code 0 -
-
多次运行可能产生混乱。这种场景就是适合使用锁的场景。
例子二（使用锁）:
-
# coding:utf-8 -
-
import threading -
import time -
-
gl_num = 0 -
-
lock = threading.RLock() -
-
-
# 调用acquire([timeout])时，线程将一直阻塞， -
# 直到获得锁定或者直到timeout秒后（timeout参数可选）。 -
# 返回是否获得锁。 -
def Func(): -
lock.acquire() -
global gl_num -
gl_num += 1 -
time.sleep(1) -
print gl_num -
lock.release() -
-
-
for i in range(10): -
t = threading.Thread(target=Func) -
t.start()
运行结果
-
1 -
2 -
3 -
4 -
5 -
6 -
7 -
8 -
9 -
10 -
-
Process finished with exit code 0 -
可以看出，全局变量在在每次被调用时都要获得锁，才能操作，因此保证了共享数据的安全性
Lock对比Rlock
-
#coding:utf-8 -
-
import threading -
lock = threading.Lock() #Lock对象 -
lock.acquire() -
lock.acquire() #产生了死锁。 -
lock.release() -
lock.release() -
print lock.acquire() -
-
-
import threading -
rLock = threading.RLock() #RLock对象 -
rLock.acquire() -
rLock.acquire() #在同一线程内，程序不会堵塞。 -
rLock.release() -
rLock.release()
Condition类
Condition（条件变量）通常与一个锁关联。需要在多个Contidion中共享一个锁时，可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法，否则它将自己生成一个RLock实例。
可以认为，除了Lock带有的锁定池外，Condition还包含一个等待池，池中的线程处于等待阻塞状态，直到另一个线程调用notify()/notifyAll()通知；得到通知后线程进入锁定池等待锁定。
构造方法： Condition([lock/rlock])
实例方法：
-
acquire([timeout])/release(): 调用关联的锁的相应方法。 -
wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知，并释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。 -
notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定（进入锁定池）；其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。 -
notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程，这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
例子一：生产者消费者模型
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
import time -
-
# 商品 -
product = None -
# 条件变量 -
con = threading.Condition() -
-
-
# 生产者方法 -
def produce(): -
global product -
-
if con.acquire(): -
while True: -
if product is None: -
print 'produce...' -
product = 'anything' -
-
# 通知消费者，商品已经生产 -
con.notify() -
-
# 等待通知 -
con.wait() -
time.sleep(2) -
-
-
# 消费者方法 -
def consume(): -
global product -
-
if con.acquire(): -
while True: -
if product is not None: -
print 'consume...' -
product = None -
-
# 通知生产者，商品已经没了 -
con.notify() -
-
# 等待通知 -
con.wait() -
time.sleep(2) -
-
-
t1 = threading.Thread(target=produce) -
t2 = threading.Thread(target=consume) -
t2.start() -
t1.start()
运行结果
-
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
produce... -
consume... -
-
Process finished with exit code -1 -
程序不断循环运行下去。重复生产消费过程。
例子二：生产者消费者模型
-
import threading -
import time -
-
condition = threading.Condition() -
products = 0 -
-
class Producer(threading.Thread): -
def run(self): -
global products -
while True: -
if condition.acquire(): -
if products < 10: -
products += 1; -
print "Producer(%s):deliver one, now products:%s" %(self.name, products) -
condition.notify()#不释放锁定，因此需要下面一句 -
condition.release() -
else: -
print "Producer(%s):already 10, stop deliver, now products:%s" %(self.name, products) -
condition.wait();#自动释放锁定 -
time.sleep(2) -
-
class Consumer(threading.Thread): -
def run(self): -
global products -
while True: -
if condition.acquire(): -
if products > 1: -
products -= 1 -
print "Consumer(%s):consume one, now products:%s" %(self.name, products) -
condition.notify() -
condition.release() -
else: -
print "Consumer(%s):only 1, stop consume, products:%s" %(self.name, products) -
condition.wait(); -
time.sleep(2) -
-
if __name__ == "__main__": -
for p in range(0, 2): -
p = Producer() -
p.start() -
-
for c in range(0, 3): -
c = Consumer() -
c.start()
例子三：
-
import threading -
-
alist = None -
condition = threading.Condition() -
-
def doSet(): -
if condition.acquire(): -
while alist is None: -
condition.wait() -
for i in range(len(alist))[::-1]: -
alist[i] = 1 -
condition.release() -
-
def doPrint(): -
if condition.acquire(): -
while alist is None: -
condition.wait() -
for i in alist: -
print i, -
print -
condition.release() -
-
def doCreate(): -
global alist -
if condition.acquire(): -
if alist is None: -
alist = [0 for i in range(10)] -
condition.notifyAll() -
condition.release() -
-
tset = threading.Thread(target=doSet,name='tset') -
tprint = threading.Thread(target=doPrint,name='tprint') -
tcreate = threading.Thread(target=doCreate,name='tcreate') -
tset.start() -
tprint.start() -
tcreate.start()
Event类
Event（事件）是最简单的线程通信机制之一：一个线程通知事件，其他线程等待事件。Event内置了一个初始为False的标志，当调用set()时设为True，调用clear()时重置为 False。wait()将阻塞线程至等待阻塞状态。
Event其实就是一个简化版的 Condition。Event没有锁，无法使线程进入同步阻塞状态。
构造方法： Event()
实例方法：
-
isSet(): 当内置标志为True时返回True。 -
set(): 将标志设为True，并通知所有处于等待阻塞状态的线程恢复运行状态。 -
clear(): 将标志设为False。 -
wait([timeout]): 如果标志为True将立即返回，否则阻塞线程至等待阻塞状态，等待其他线程调用set()。
例子一
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
import time -
-
event = threading.Event() -
-
-
def func(): -
# 等待事件，进入等待阻塞状态 -
print '%s wait for event...' % threading.currentThread().getName() -
event.wait() -
-
# 收到事件后进入运行状态 -
print '%s recv event.' % threading.currentThread().getName() -
-
-
t1 = threading.Thread(target=func) -
t2 = threading.Thread(target=func) -
t1.start() -
t2.start() -
-
time.sleep(2) -
-
# 发送事件通知 -
print 'MainThread set event.' -
event.set()
运行结果
-
Thread-1 wait for event... -
Thread-2 wait for event... -
-
#2秒后。。。 -
MainThread set event. -
Thread-1 recv event. -
Thread-2 recv event. -
-
Process finished with exit code 0
timer类
Timer（定时器）是Thread的派生类，用于在指定时间后调用一个方法。
构造方法：
-
Timer(interval, function, args=[], kwargs={}) -
interval: 指定的时间 -
function: 要执行的方法 -
args/kwargs: 方法的参数
实例方法： Timer从Thread派生，没有增加实例方法。
例子一：
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
-
-
def func(): -
print 'hello timer!' -
-
-
timer = threading.Timer(5, func) -
timer.start()
线程延迟5秒后执行。
local类
local是一个小写字母开头的类，用于管理 thread-local（线程局部的）数据。对于同一个local，线程无法访问其他线程设置的属性；线程设置的属性不会被其他线程设置的同名属性替换。
可以把local看成是一个“线程-属性字典”的字典，local封装了从自身使用线程作为 key检索对应的属性字典、再使用属性名作为key检索属性值的细节。
-
# encoding: UTF-8 -
import threading -
-
local = threading.local() -
local.tname = 'main' -
-
def func(): -
local.tname = 'notmain' -
print local.tname -
-
t1 = threading.Thread(target=func) -
t1.start() -
t1.join() -
-
print local.tname
运行结果
-
notmain -
main
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