Python para todos

Python para todos
Para comprobar si un thread sigue ejecutándose, se puede utilizar el
método isAlive. También podemos asignar un nombre al hilo y consultar
su nombre con los métodos setName y getName, respectivamente.
Mediante la función threading.enumerate obtendremos una lista de
los objetos Thread que se están ejecutando, incluyendo el hilo principal
(podemos comparar el objeto Thread con la variable main_thread para
comprobar si se trata del hilo principal) y con threading.activeCount
podemos consultar el número de threads ejecutándose.
Los objetos Thread también cuentan con un método setDaemon que
toma un valor booleano indicando si se trata de un demonio. La utilidad
de esto es que si solo quedan threads de tipo demonio ejecutándose,
la aplicación terminará automáticamente, terminando estos threads
de forma segura.
Por último tenemos en el módulo threading una clase Timer que hereda
de Thread y cuya utilidad es la de ejecutar el código de su método
run después de un periodo de tiempo indicado como parámetro en
su constructor. También incluye un método cancel mediante el que
cancelar la ejecución antes de que termine el periodo de espera.
Sincronización
Uno de los mayores problemas a los que tenemos que enfrentarnos al
utilizar threads es la necesidad de sincronizar el acceso a ciertos recursos
por parte de los threads. Entre los mecanismos de sincronización
que tenemos disponibles en el módulo threading se encuentran los
locks, locks reentrantes, semáforos, condiciones y eventos.
Los locks, también llamados mutex (de mutual exclusion), cierres
de exclusión mutua, cierres o candados, son objetos con dos estados
posibles: adquirido o libre. Cuando un thread adquiere el candado, los
demás threads que lleguen a ese punto posteriormente y pidan adquirirlo
se bloquearán hasta que el thread que lo ha adquirido libere el
candado, momento en el cuál podrá entrar otro thread.
El candado se representa mediante la clase Lock. Para adquirir el
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