【转载】Python中使用线程的技巧-白红宇

经常用 Python 写程序的朋友应该都知道怎么用 threading 模块来启动一个新线程。主要有两种方式：

直接使用 threading.Thread 类型。这种方法相对简单。比如下面这两行代码演示了如何启动一个新线程，并且当新线程调用 sendData() 函数时传入 'arg1' , arg2' 两个参数：
```
sendDataThread=threading.Thread(target=sendData, args=('arg1', 'arg2')) sendDataThread.start()
```

继承 threading.Thread 类，重载它的 run() 方法。这种方法比较麻烦，它的好处是，很方便把一个长的函数拆分成好几部分，方便多个线程之间的同步。比如下面这个发送数据的线程，它会发送数据的时候做统计，其中 makeConnection() 使用了连接池：

                               
class
SendDataThread(threading.Thread):
    
daemon
=
True
    
def
__init__(
self
, counter, dataSource):
        
threading.Thread.__init__(
self
)
        
#多个线程共享一个counter
        
self
.counter, 
self
.dataSource
=
counter, dataSource
    
def
run(
self
):
        
try
:
            
self
.sendData()
        
finally
:
            
del
self
.counter, 
self
.dataSource
    
def
sendData(
self
):
        
#此处省略连接，取数据等操作，分别是makeConnection()和makePacket()两个方法
        
connection
=
self
.makeConnection()
        
data
=
self
.dataSource.makePacket()
        
sentBytes
=
connection.send(data)
        
self
.counter.increase(sentBytes)
    
def
makeConnection(
self
):
        
"从连接池里面返回一个空闲的连接。"
          
        

两种方法实际上差不多。如果线程做的工作比较简单，只有一个函数就使用第一种。如果线程的工作繁复，可以拆成多个方法，就写成一个类。不过需要注意的是，第二种方法最好把run()方法像上面一样写成try...finally... 的形式，主要是为了避免循环引用。Python的GC使用了简单的引用计数，所以，如果Counter引用了SendDataThread，而SendDataThread也引用了Counter就会发生循环引用，两个对象可能不会被释放。这时，最好在SendDataThread执行完毕时解除对Counter的引用。当然，如果确定不会发生循环引用，可以不用这样做。

第二种方法需要继承自Thread，有时候不太方便。我们可以结合第一种方法，稍微变通一样。比如这样:

                         
import
threading, struct
class
Writer:
    
def
write(
self
, fout, string, blockSize):
        
for
block 
in
self
.splitToBlock(string, blockSize):
            
header
=
struct.pack(
"!i"
, 
len
(block))
            
fout.write(header)
            
fout.write(block)
    
def
splitToBlock(
self
, string, blockSize):
        
data
=
string.encode(
"utf-8"
)
        
for
i 
in
range
(
0
, 
len
(data), blockSize):
            
yield
data[i:i
+
blockSize]
writer
=
Writer()
threading.Thread(target
=
writer.write, args
=
(fout, string, blockSize)).start()
        
      

最后一句推广开来可以弄成一个decorater，让同步执行的方法立即变成异步执行。

                         
import
threading, functools
def
async(wrapped):
    
def
wrapper(
*
args, 
*
*
kwargs):
        
t
=
threading.Thread(target
=
wrapped, args
=
args, kwargs
=
kwargs)
        
t.daemon
=
True
        
t.start()
    
functools.update_wrapper(wrapper, wrapped)
    
return
wrapper
        
      

于是write()可以改写成：

                         
@async
def
write(
self
, fout, string, blockSize):
    
pass
#和原来一样
        
      

下次直接调用writer.write()就变成异步运行了。

在Python里面使用线程最不爽的恐怕是不能强制结束线程。相比之下，Java语言的线程类支持Thread.interrupt()，当线程阻塞在Lock或者Event的时候仍然可以很方便地让线程退出。在Python里面，阻塞的调用多是直接调用C语言的系统函数，而不是像Java那样重写各种阻塞的IO。好处是Python的应用程序可能会拥有更好的IO性能，但是直接的坏处就是必须由用户自行处理阻塞函数。而且像Java那样重写阻塞IO的函数工作量太大，也给扩展Python解释器和移植工作带来很多的麻烦。

那么，既然不能强制性地结束线程，只好用一些迂回地办法，让线程自己退出。伪代码类似于这样:

                         
class
DoSomethingThread(threading.Thread):
    
daemon
=
True
    
def
run(
self
):
        
while
True
:
            
self
.doBlockIO()
            
if
self
.exiting:
break
    
def
shutdown(
self
):
        
self
.exiting
=
True
        
self
.interruptBlockIO()
        
#self.join()
        
      

有两个关键，一是每次在阻塞函数返回后都判断一下标志位，看是不是应该结束线程了。通常每个循环体内只有一个阻塞函数，所以把判断放在循环语句上面就行了。二是采用某种办法让阻塞函数返回。各种阻塞函数都不尽相同。

如果阻塞函数支持超时，那就方便了，直接在阻塞函数内传入超时时间，比如0.2秒，连self.interruptBlockIO()这一句都可以省略掉。Python默认创建的socket是永远阻塞的，可以使用socket.settimeout()来设置超时时间——要小心捕获socket.timeout异常。更好的办法是使用select模块，它不仅可以设置超时，还能够在一个线程内同时处理socket的读和写。socket.connect和socket.accept()都支持超时。threading模块的各种锁、信号都支持超时。

如果阻塞函数不支持超时，那就只好采用一些山寨办法了。假定socket.accept()不支持超时的话，我们可以在shutdown函数里面创建一个新socket连接自己监听的端口，让accept()函数返回。

如果调用的C函数确实没办法让它从阻塞状态退出，可以考虑使用multiprocessing模块。因为强制结束一个进程不是一个多大不了的事。不过multiprocessing与threading相比，交换数据的效率会低一点。

细心的朋友可能会发现上面的几段代码都设置了daemon属性。将这个属性设置为True可以保证线程在主线程退出后也会立即退出。一般说来，主线程是负责用户UI的，如果用户关闭了程序，线程继续运行有什么意义呢。这个属性其实挺常用的，不知道为什么默认值是False。

在使用多线程的时候还要注意import语句不支持多线程，也就是不能有多个线程同时在执行import语句。所以最好不要在模块导入过程中再启动一个新线程。比如模块这样写是不好的：

                         
#encoding:utf-8
import
threading, logging
logging.basicConfig()
logger
=
logging.getLogger(__name__)
def
doSomething():
    
"做一项麻烦的工作，并写日志。"
    
logger.error(
"doSomething"
)
t
=
threading.Thread(target
=
doSomething)
t.start()
t.join()
        
      

这个mymodule写得不好。因为import mymodule将会发生死锁，原因是logger.error()的源代码内有一句import multiprocessing。如果主线程和doSomething()都执行到import那里，Python就会锁在import语句那里不会退出。于是t.join()会被阻塞，永远不会返回。事实上，我曾经发现即使去掉t.join()也有可能会出错，不过不知道怎么重现。一个比较好的写法是把线程的启动代码移进函数，不搞并发执行import语句就没关系了。

import mymodule mymodule.doSomething()

经常使用PyQt的朋友可能会发现PyQt也有一个QThread，而且与threading.Thread相比，还多出了QThread.terminate()，它看起来能省却很多的麻烦。那么，写PyQt程序的时候到底应该选择哪一个呢？

我的看法，QThread不应被使用。

因为QThread是专为C++环境设计的，不适合Python程序。如果看过Qt文档的话，可以注意到QThread.terminate()本身也不是不推荐被使用的，如果一定要使用，就要调用QThread::setTerminationEnabled()设置可中断标志。如果C++代码仔细设置好可中断标志，QThread::terminate()就没有副作用。但是Python环境没办法像C++那样，在读写共享数据的时候设置可中断标志，除非你修改Python虚拟机，把这个调用整合到Python的源代码里面。

另外，当QThread没有被其它对象引用的时候，根据Python的内存管理模型，这个QThread会被删除。不幸的是，如果QThread的析构函数检测到线程是被强制结束的，它会打印出一行错误信息，然后结束整个进程。于是整个Python程序会意外地退出。显然，这种行为相当的不好。竟然不是抛出一个异常。如果你不想因为一个小小的可挽回的错误导致整个程序失败的话，最好不要使用QThread。

另外，尽量不要在非主线程使用QObject的对象。Qt的文档说，QObject与QThread有特别的关联。有以下几个注意事项：

只有创建QObject的进程才能使用它。不能在一个线程里面创建QTimer，而在另外一个线程里面调用QTimer.start()。

在一个线程里面创建的QObject不能在另外一个线程里面被销毁。

Qt的内存管理模型区别“父QObject”和“子QObject”。Qt要求“子QObject”必须和“父QObject”同一个线程。

又一次很不幸，第2条和Python的GC有冲突。Python的GC不固定地在某个线程里面运行。如果刚好回收了一个不在当前线程里面创建的QObject，程序就有可能会崩溃。注：貌似PyQt的开发者提到会解决这个问题，不知道现在怎么样了。

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