Python多線程編程：活躍線程的管理和控制

一、線程管理

在多線程編程中，線程管理是一個非常重要的部分。在Python中，線程可以通過Thread類進行創建和控制。

import threading
import time

def worker():
    print("Worker start.")
    time.sleep(5)
    print("Worker end.")

t1 = threading.Thread(target=worker)
t1.start()

上面的代碼通過Thread類創建了一個名叫t1的線程，並傳入了worker函數作為線程的執行函數。執行t1.start()後，該線程就開始執行了。在這個例子中，worker函數是一個簡單的模擬耗時操作的函數，執行5秒後就結束。當線程執行完成後，Python解釋器並不會自動將其銷毀，需要調用t1.join()方法等待線程執行完畢，或者調用t1.is_alive()方法判斷線程是否還在執行。

二、線程式控制制

線程式控制制是多線程編程中的關鍵部分，可以通過一些方法對線程進行控制，比如等待線程執行完成、終止線程等。

1.等待線程執行完成

在多線程編程中，常見的需求就是等待所有子線程執行完成之後再進行後續操作，可以通過遍歷所有線程來實現。

import threading
import time

def worker():
    print("Worker start.")
    time.sleep(5)
    print("Worker end.")

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

print("All workers done.")

上面的代碼中，創建了5個線程並掛起，每個線程執行5秒後結束。在創建完所有線程之後，遍歷所有線程並執行t.join()等待線程執行完畢。執行完畢後會列印出”All workers done.”。

2.終止線程

終止線程是一種非常危險的操作，只有在必要時才應該使用。可以通過設置線程的stop標誌位或者調用線程的terminate()方法來終止線程。

（1）設置stop標誌位

可以通過設置線程的stop標誌位，來令線程主動結束。

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.stop = False
        
    def run(self):
        print("Thread start.")
        while not self.stop:
            print("Thread is running.")
            time.sleep(1)
        print("Thread end.")
        
    def stop_thread(self):
        self.stop = True

t = MyThread()
t.start()

time.sleep(5)

t.stop_thread()

上面的代碼中，自定義了一個MyThread類，線程執行的代碼在run方法中。run方法通過檢查stop標誌位來判斷線程是否應該結束，並在需要時結束線程。當需要結束線程時，調用MyThread的stop_thread方法，將stop標誌位設置為True即可。

（2）調用terminate()方法

還可以直接調用線程的terminate()方法來終止線程，但是該方法很危險，應該在必要時才使用。因為線程在執行過程中可能會持有鎖或者其他資源，在線程被突然終止的情況下，可能會導致這些資源被永久佔用。

import threading
import time

def worker():
    print("Worker start.")
    while True:
        print("Worker is running.")
        time.sleep(1)

t = threading.Thread(target=worker)
t.start()

time.sleep(5)

t.terminate() # 終止線程

三、線程同步

在多線程編程中，線程之間可能會存在一些共享資源，如果多個線程同時對這些資源進行讀寫，就可能導致數據不一致或者異常情況。為了解決這個問題，需要使用線程同步機制來協調多個線程的操作。

1.Lock對象

Lock對象可以用來協調多個線程對臨界區的訪問。臨界區就是指多個線程都要訪問的共享資源區域，需要在訪問該區域之前獲取鎖，訪問完畢後釋放鎖。

import threading
import time

class SharedResource:
    def __init__(self):
        self.lock = threading.Lock()
        self.count = 0
        
    def increment(self):
        with self.lock:
            self.count += 1
            print("SharedResource: ", self.count)

def worker(resource):
    for i in range(5):
        resource.increment()
        time.sleep(1)

resource = SharedResource()
threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(resource,))
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

print("All workers done.")

上面的代碼中，自定義了一個SharedResource類，該類維護了一個共享計數器count。increment方法對計數器進行加1操作，並使用with鎖語句獲取鎖，避免多個線程同時修改計數器。在worker函數中創建了3個線程，並讓每個線程調用5次increment方法，每次調用前都會獲取鎖進行保護。執行完畢後列印”All workers done.”。

2.Condition對象

Condition對象也可以用來協調多個線程的訪問。與Lock對象不同的是，Condition對象可以在特定變數滿足某些條件時，釋放所有等待該條件的線程，也可以在某個條件被滿足時喚醒所有等待的線程。

import threading
import time

class SharedResource:
    def __init__(self):
        self.lock = threading.Lock()
        self.condition = threading.Condition(self.lock)
        self.count = 0
        
    def increment(self):
        with self.lock:
            self.count += 1
            print("SharedResource: ", self.count)
            if self.count >= 5:
                self.condition.notify_all()
        
    def wait(self):
        with self.lock:
            while self.count < 5:
                self.condition.wait()

def worker(resource):
    for i in range(5):
        resource.increment()
        time.sleep(1)
    resource.wait()

resource = SharedResource()
threads = []
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(resource,))
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

print("All workers done.")

上面的代碼中，SharedResource類中增加了wait方法，並在increment方法中增加了一個判斷，當計數器達到5時，調用notify_all方法喚醒所有等待該條件的線程。在worker函數中，每個線程執行5次increment方法後，會調用wait方法等待條件滿足。最後的列印”All workers done.”會在所有線程都執行完畢並完成條件等待後列印。