2.2　Python常用类库threading

如果说Python的简单易用奠定了Python发展的基石，那么丰富的第三方类库给予了Python不断前进的动力。随着科技前沿的发展，Python应用更为丰富，更多涉及不同种类的第三方类库被加入到Python之中。

Python常用类库参见表2.1。

表2.1　Python常用类库

表2.1中给出了Python中常用类库的名称和说明，到目前为止，Python中已经有7000多个可以使用的类库供计算机工程人员以及科学研究人员使用。

2.2.1　threading库的使用

对于希望充分利用计算机性能的程序设计者来说，多线程的应用是必不可少的一个重要技能。多线程类似于使用计算机的一个核心执行多个不同任务。多线程的好处如下：

• 使用线程可以把需要使用大量时间的计算任务放到后台去处理。
• 减少资源占用，加快程序的运行速度。
• 在传统的输入输出以及网络收发等普通操作上，后台处理可以美化当前界面，增加界面的人性化。

本节将详细介绍Python中操作线程的模块：threading，相对于Python既有的多线程模块thread, threading重写了部分API模块，对thread进行了二次封装，重写了更为方便的API来处理线程，从而大大提高了代码执行效率。

2.2.2　threading模块中最重要的Thread类

Thread是threading模块中最重要的类之一，可以使用它来创造线程。其具体使用方法是创建一个threading.Thread对象，在它的初始化函数中将需要调用的对象作为初始化参数传入，具体代码如程序2-2所示。

【程序2-2】

在上述代码中定义的MyThread类中，重写了从父对象继承的run方法，run方法中，将一个全局变量逐一增加。在接下来的代码中，创建了5个独立的对象，分别调用其start方法，最后逐一打印出结果。

可以看到在程序中，每个线程被赋予了一个名字，然后设置每隔0.3秒打印输出本线程的计数，即计数加1。而count被人为地设置成全局共享变量，因此在每个线程中都可以自由地对其进行访问。

程序运行结果如图2.16所示。

图2.16　程序运行结果

通过程序执行结果可以看到，每个线程被起了一个对应的名字，而在运行时候，线程所计算的计数同时增加，这样可以证明，在程序运行过程中2个线程同时对一个数进行操作，并打印其结果。

2.2.3　threading中Lock类

虽然线程在程序的执行过程中极大地提高了程序的运行执行效率，但是其带来的影响却难以忽略。例如在上一个程序中，由于每隔一定时间打印当前的数值，应该逐次打印的数据却变成了2个相同的数值被打印出来，因此需要设计一个能够解决这类问题的方案。

Lock类是threading中用于锁定当前线程的锁定类，顾名思义，其作用是对当前运行中的线程进行锁定，只有被当前线程释放后，后续线程才可以继续操作。

    import threading
    lock = threading.Lock()     
    lock.acquire()
    lock.release()

类中主要代码如上所示。acquire方法提供了确定对象被锁定的标志，release在当前线程使用对象完毕后再将当前对象释放掉。修改后的代码如程序2-3所示。

【程序2-3】

可以看到，Lock被传递给MyThread，并在run方法中人为锁定当前的线程，必须等线程执行完毕后，后续的线程才能继续执行。程序执行结果如图2.17所示。

可以看到，其中变色的部分，线程2只有等线程1完全结束后，才执行后续的操作。本程序中，Thread1等到Thread0完全结束后，才执行第二个操作。

图2.17　程序运行结果

2.2.4　threading中join类

join类是threading中用于堵塞当前主线程的类，其作用是阻止全部的线程继续运行，直到被调用的线程执行完毕或者超时。具体代码如程序2-4所示。

【程序2-4】

程序的运行结果如图2.18所示。

其中的time方法设定了当前的时间，当join启动后，堵塞了调用整体进程的主进程，只有当被堵塞的进程执行完毕后，后续的进程才继续执行。

此外，对于线程的使用，Python还有很多其他的方法，例如threading.Event以及threading.Condition等，这些方法在程序设计时能够极大地帮助我们编写合适的程序。限于篇幅这里不再一一进行介绍，在后续的使用过程中，作者会带领读者了解和掌握更多的相关内容。

图2.18　程序运行结果