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上週的文章當中我們簡單介紹了線程和進程的概念，以及在Python當中如何在主線程之外創建其他線程，並且還了解了用戶級線程和後臺線程的區別以及使用方法。今天我們來看看線程的其他使用，比如如何停止一個線程，線程之間的Event用法等等。
停止線程
利用Threading庫我們可以很方便地創建線程，讓它按照我們的想法執行我們想讓它執行的事情，從而加快程序運行的效率。然而有一點坑爹的是，線程創建之後，就交給了操作系統執行，我們無法直接結束一個線程，也無法給它發送信號，無法調整它的調度，也沒有其他高級操作。如果想要相關的功能，只能自己開發。
怎麼開發呢？
我們創建線程的時候指定了target等於一個我們想讓它執行的函數，這個函數並不一定是全局函數，實際上也可以是一個對象中的函數。如果是對象中的函數，那麼我們就可以在這個函數當中獲取到對象中的其他信息，我們可以利用這一點來實現手動控制線程的停止。
說起來好像不太好理解，但是看下代碼真的非常簡單：
import time
from threading import Thread
class TaskWithSwitch:
def __init__(self):
self._running = True
def terminate(self):
self._running = False
def run(self, n):
while self._running and n > 0:
print('Running {}'.format(n))
n -= 1
time.sleep(1)
c = TaskWithSwitch()
t = Thread(target=c.run, args=(10, ))
t.start()
c.terminate()
t.join()如果你運行這段代碼，會發現屏幕上只輸出了10，因爲我們將_running這個字段置爲False之後，下次循環的時候不再滿足循環條件，它就會自己退出了。
如果我們想要用多線程來讀取IO，由於IO可能存在堵塞，所以可能會出現線程一直無法返回的情況。也就是說我們在循環內部卡死了，這個時候單純用_running來判斷還是不夠的，我們需要在線程內部設置計時器，防止循環內部的卡死。
class IOTask:
def __init__(self):
self._running = True
def terminate(self):
self._running = False
def run(self, sock):
# 在socket中設置計時器
sock.settimeout(10)
while self._running:
try:
# 由於設置了計時器，所以這裏不會永久等待
data = sock.recv(1024)
break
except socket.timeout:
continue
return線程信號的傳遞
我們之所以如此費勁才能控制線程的運行，主要原因是線程的狀態是不可知的，並且我們無法直接操作它，因爲它是被操作系統管理的。我們運行的主線程和創建出來的線程是獨立的，兩者之間並沒有從屬關係，所以想要實現對線程的狀態進行控制，往往需要我們通過其他手段來實現。
我們來思考一個場景，假設我們有一個任務，需要在另外一個線程運行結束之後才能開始執行。要想要實現這一點，就必須對線程的狀態有所感知，需要其他線程傳遞出信號來纔行。我們可以使用threading中的Event工具來實現這一點。Event工具就是可以用來傳遞信號的，就好像是一個開關，當一個線程執行完成之後，會去啓動這個開關。而這個開關控制着另外一段邏輯的運行。
我們來看下樣例代碼：
import time
from threading import Thread, Event
def run_in_thread():
time.sleep(1)
print('Thread is running')
t = Thread(target=run_in_thread)
t.start()
print('Main thread print')我們在線程裏面就只做了輸出一行提示符，沒有其他任何邏輯。由於我們在run_in_thread函數當中沉睡了1s，所以一定是先輸出Main thread print再輸出的Thread is running。假設這個線程是一個很重要的任務，我們希望主線程能夠等待它運行到一個階段再往下執行，我們應該怎麼辦呢？
注意，這裏說的是運行到一個階段，並不是運行結束。運行結束我們很好處理，可以通過join來完成。但如果不是運行結束，而是運行完成了某一個階段，當然通過join也可以，但是會損害整體的效率。這個時候我們就必須要用上Event了。加上Event之後，我們再來看下代碼：
import time
from threading import Thread, Event
def run_in_thread(event):
time.sleep(1)
print('Thread is running')
# set一下event，這樣外面wait的部分就會被啓動
event.set()
# 初始化Event
event = Event()
t = Thread(target=run_in_thread, args=(event, ))
t.start()
# event等待set
event.wait()
print('Main thread print')整體的邏輯沒有太多的修改，主要的是增加了幾行關於Event的使用代碼。
我們如果要用到Event，最好在代碼當中只使用一次。當然通過Event中的clear方法我們可以重置Event的值，但問題是我們沒辦法保證重置的這個邏輯會在wait之前執行。如果是在之後執行的，那麼就會問題，並且在debug的時候會異常痛苦，因爲bug不是必現的，而是有時候會出現有時候不會出現。這種情況往往都是因爲多線程的使用問題。
所以如果要多次使用開關和信號的話，不要使用Event，可以使用信號量。
信號量
Event的問題在於如果多個線程在等待Event的發生，當它一旦被set的時候，那麼這些線程都會同時執行。但有時候我們並不希望這樣，我們希望可以控制這些線程一個一個地運行。如果想要做到這一點，Event就無法滿足了，而需要使用信號量。
信號量和Event的使用方法類似，不同的是，信號量可以保證每次只會啓動一個線程。因爲這兩者的底層邏輯不太一致，對於Event來說，它更像是一個開關。一旦開關啓動，所有和這個開關關聯的邏輯都會同時執行。而信號量則像是許可證，只有拿到許可證的線程才能執行工作，並且許可證一次只發一張。
想要使用信號量並不需要自己開發，thread庫當中爲我們提供了現成的工具——Semaphore，我們來看它的使用代碼：
# 工作線程
def worker(n, sema):
# 等待信號量
sema.acquire()
print('Working', n)
# 初始化
sema = threading.Semaphore(0)
nworkers = 10
for n in range(nworkers):
t = threading.Thread(target=worker, args=(n, sema,))
t.start()在上面的代碼當中我們創建了10個線程，雖然這些線程都被啓動了，但是都不會執行邏輯，因爲sema.acquire是一個阻塞方法，沒有監聽到信號量是會一直掛起等待。
當我們釋放信號量之後，線程被啓動，纔開始了執行。我們每釋放一個信號，則會多啓動一個線程。這裏面的邏輯應該不難理解。
總結
在併發場景當中，多線程的使用絕不是多啓動幾個線程做不同的任務而已，我們需要線程間協作，需要同步、獲取它們的狀態，這是非常不容易的。一不小心就會出現幽靈bug，時顯時隱，這也是併發問題讓人頭疼的主要原因。
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原文發佈時間：2020-07-16
本文作者：承志
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