# `threading` — Thread-based parallelism

Código fuente: Lib/threading.py

Este módulo construye interfaces de hilado de alto nivel sobre el módulo de más bajo nivel `_thread`.

Availability: not WASI.

This module does not work or is not available on WebAssembly. See Plataformas WebAssembly for more information.

## Introduction

The `threading` module provides a way to run multiple threads (smaller units of a process) concurrently within a single process. It allows for the creation and management of threads, making it possible to execute tasks in parallel, sharing memory space. Threads are particularly useful when tasks are I/O bound, such as file operations or making network requests, where much of the time is spent waiting for external resources.

A typical use case for `threading` includes managing a pool of worker threads that can process multiple tasks concurrently. Here’s a basic example of creating and starting threads using `Thread`:

    import threading
    import time

    def crawl(link, delay=3):
        print(f"crawl started for {link}")
        time.sleep(delay)  # Blocking I/O (simulating a network request)
        print(f"crawl ended for {link}")

    links = [
        "https://python.org",
        "https://docs.python.org",
        "https://peps.python.org",
    ]

    # Start threads for each link
    threads = []
    for link in links:
        # Using `args` to pass positional arguments and `kwargs` for keyword arguments
        t = threading.Thread(target=crawl, args=(link,), kwargs={"delay": 2})
        threads.append(t)

    # Start each thread
    for t in threads:
        t.start()

    # Wait for all threads to finish
    for t in threads:
        t.join()

Distinto en la versión 3.7: Este módulo solía ser opcional, ahora está siempre disponible.

Ver también

`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` ofrece una interfaz a mas alto nivel para enviar tareas a un hilo en segundo plano sin bloquear la ejecución del hilo de llamada, pero manteniendo la capacidad de recuperar sus resultados cuando sea necesario.

`queue` proporciona una interfaz segura a nivel de hilos intercambiar datos entre hilos en ejecución.

`asyncio` ofrece un enfoque alternativo para lograr la concurrencia a nivel de tarea sin requerir el uso de múltiples subprocesos del sistema operativo.

Nota

En la serie Python 2.x, este módulo contenía nombres `camelCase` para algunos métodos y funciones. Estos están obsoletos a partir de Python 3.10, pero aún son compatibles por compatibilidad con Python 2.5 y versiones anteriores.

En CPython, debido al Candado de intérprete global, solo un hilo puede ejecutar código Python a la vez (aunque ciertas bibliotecas orientadas al rendimiento pueden superar esta limitación). Si desea que su aplicación haga un mejor uso de los recursos computacionales de las máquinas multinúcleo, se recomienda utilizar `multiprocessing` o `concurrent.futures.ProcessPoolExecutor`. Sin embargo, el subproceso sigue siendo un modelo apropiado si desea ejecutar varias tareas vinculadas a E/S simultáneamente.

## GIL and performance considerations

Unlike the `multiprocessing` module, which uses separate processes to bypass the global interpreter lock (GIL), the threading module operates within a single process, meaning that all threads share the same memory space. However, the GIL limits the performance gains of threading when it comes to CPU-bound tasks, as only one thread can execute Python bytecode at a time. Despite this, threads remain a useful tool for achieving concurrency in many scenarios.

As of Python 3.13, experimental free-threaded builds can disable the GIL, enabling true parallel execution of threads, but this feature is not available by default (see PEP 703).

## Reference

Este módulo define las siguientes funciones:

threading.active_count()

  Retorna el número de objetos `Thread` actualmente con vida. La cuenta retornada es igual al largo de la lista retornada por `enumerate()`.

  La función `activeCount` es un alias obsoleto para esta función.

threading.current_thread()

  Return the current `Thread` object, corresponding to the caller’s thread of control. If the caller’s thread of control was not created through the `threading` module, a dummy thread object with limited functionality is returned.

  La función `currentThread` es un alias obsoleto para esta función.

threading.excepthook(args, /)

  Gestiona una excepción lanzada por `Thread.run()`.

  El argumento args posee los siguientes atributos:

  - exc_type: Tipo de excepción.

  - exc_value: Valor de la excepción, puede ser `None`.

  - exc_traceback: Rastreo de la excepción, puede ser `None`.

  - thread: El hilo que ha lanzado la excepción, puede ser `None`.

  Si exc_type es `SystemExit`, la excepción es silenciosamente ignorada. De otro modo, la excepción se imprime en `sys.stderr`.

  Si esta función lanza una excepción, se llama a `sys.excepthook()` para manejarla.

  `threading.excepthook()` se puede sobrescribir para controlar cómo se gestionan las excepciones levantadas por `Thread.run()`.

  Guarda exc_value usando un hook personalizado puede crear un ciclo de referencias. Debe ser aclarado explícitamente que se rompa el ciclo de referencias cuando la excepción ya no se necesite.

  Guardando thread usando un hook personalizado puede resucitarlo si se asigna a un objeto que esté siendo finalizado. Evítese que thread sea almacenado después de que el hook personalizado se complete para evitar resucitar objetos.

  Ver también

  `sys.excepthook()` gestiona excepciones no capturadas.

  Added in version 3.8.

threading.__excepthook__

  Mantiene el valor original de `threading.excepthook()`. Se guarda para que se pueda restaurar el valor original en caso de que se reemplacen con objetos rotos o alternativos.

  Added in version 3.10.

threading.get_ident()

  Retorna el “identificador de hilo” del hilo actual. Éste es un entero distinto de cero. Su valor no tiene un significado directo; ha sido pensado como una cookie mágica para usarse, por ejemplo, en indexar un diccionario con datos específicos del hilo. Los identificadores de hilo pueden ser reciclados cuando se abandona un hilo y se crea otro hilo.

  Added in version 3.3.

threading.get_native_id()

  Retorna la ID de Hilo (Thread ID) nativo integral del hilo actual asignado por el kernel. Este es un entero distinto de cero. Su valor puede utilizarse para identificar de forma única a este hilo en particular a través de todo el sistema (hasta que el hilo termine, luego de lo cual el valor puede ser reciclado por el SO).

  Availability: Windows, FreeBSD, Linux, macOS, OpenBSD, NetBSD, AIX, DragonFlyBSD, GNU/kFreeBSD.

  Added in version 3.8.

  Distinto en la versión 3.13: Added support for GNU/kFreeBSD.

threading.enumerate()

  Retorna una lista de todos los objetos `Thread` actualmente activos. La lista incluye subprocesos demoníacos y objetos de subprocesos ficticios creados por `current_thread()`. Excluye los subprocesos terminados y los subprocesos que aún no se han iniciado. Sin embargo, el hilo principal siempre es parte del resultado, incluso cuando se termina.

threading.main_thread()

  Retorna el objeto `Thread` principal. En condiciones normales, el hilo principal es el hilo desde el que fue inicializado el intérprete de Python.

  Added in version 3.4.

threading.settrace(func)

  Set a trace function for all threads started from the `threading` module. The func will be passed to `sys.settrace()` for each thread, before its `run()` method is called.

threading.settrace_all_threads(func)

  Set a trace function for all threads started from the `threading` module and all Python threads that are currently executing.

  La func será pasada a `sys.settrace()` para cada hilo, antes de que su método `run()` sea invocado.

  Added in version 3.12.

threading.gettrace()

  Obtiene la función de rastreo según lo establecido por `settrace()`.

  Added in version 3.10.

threading.setprofile(func)

  Set a profile function for all threads started from the `threading` module. The func will be passed to `sys.setprofile()` for each thread, before its `run()` method is called.

threading.setprofile_all_threads(func)

  Set a profile function for all threads started from the `threading` module and all Python threads that are currently executing.

  La func se pasará a `sys.setprofile()` para cada hilo, antes de que se llame a su método `run()`.

  Added in version 3.12.

threading.getprofile()

  Obtiene la función de generador de perfiles establecida por `setprofile()`.

  Added in version 3.10.

threading.stack_size([size])

  Retorna el tamaño de pila usado para crear nuevos hilos. El argumento opcional size (tamaño) especifica el tamaño de pila a ser utilizado para hilos creados posteriormente, y debe ser 0 (usar el valor por defecto de la plataforma o el configurado) o un valor entero positivo de al menos 32.768 (32KiB). Si no se especifica size, se usará 0. Si no existe soporte para cambiar el tamaño de pila, se lanzará un `RuntimeError`. Si el tamaño de pila especificado es inválido, se lanzará un `ValueError` y el tamaño de pila no será modificado. El tamaño mínimo de pila actualmente soportado es de 32KiB para garantizar suficiente espacio de pila para el intérprete mismo. Nótese que algunas plataformas pueden tener restricciones particulares de valores para tamaños de pila, como requerir un tamaño de pila > 32KiB, o requerir una asignación en múltiplos del tamaño de página de la memoria del sistema. Debe consultarse la documentación de cada plataforma para mayor información (páginas de 4KiB son comunes; se recomienda el uso de múltiplos de 4096 para el tamaño de pila en ausencia de información más específica)

  Availability: Windows, pthreads.

  Plataformas Unix con soporte para subprocesos POSIX.

Este módulo también define la siguiente constante:

threading.TIMEOUT_MAX

  El máximo valor permitido para el parámetro timeout de las funciones bloqueantes (`Lock.acquire()`, `RLock.acquire()`, `Condition.wait()`, etc.). La especificación de un tiempo de espera mayor a este valor lanzará un `OverflowError`.

  Added in version 3.2.

Este módulo define un número de clases, las cuales son detalladas en las siguientes secciones.

El diseño de este módulo está vagamente basado en el modelo de hilos de Java. Sin embargo, donde Java hace que los bloqueos y las variables de condición sean comportamientos básicos de cada objeto, en Python son objetos separados. La clase `Thread` de Python soporta un subconjunto del comportamiento de la clase Thread de Java; actualmente, no hay prioridades, no hay grupos de hilos, y los hilos no pueden ser destruidos, detenidos, suspendidos, reanudados o interrumpidos. Los métodos estáticos de la clase Thread de Java, cuando se implementan, se asignan a funciones de nivel de módulo.

Todos los métodos descritos abajo son ejecutados de manera atómica.

### Thread-local data

Thread-local data is data whose values are thread specific. If you have data that you want to be local to a thread, create a `local` object and use its attributes:

    >>> mydata = local()
    >>> mydata.number = 42
    >>> mydata.number
    42

You can also access the `local`-object’s dictionary:

    >>> mydata.__dict__
    {'number': 42}
    >>> mydata.__dict__.setdefault('widgets', [])
    []
    >>> mydata.widgets
    []

If we access the data in a different thread:

    >>> log = []
    >>> def f():
    ...     items = sorted(mydata.__dict__.items())
    ...     log.append(items)
    ...     mydata.number = 11
    ...     log.append(mydata.number)

    >>> import threading
    >>> thread = threading.Thread(target=f)
    >>> thread.start()
    >>> thread.join()
    >>> log
    [[], 11]

we get different data. Furthermore, changes made in the other thread don’t affect data seen in this thread:

    >>> mydata.number
    42

Of course, values you get from a `local` object, including their `__dict__` attribute, are for whatever thread was current at the time the attribute was read. For that reason, you generally don’t want to save these values across threads, as they apply only to the thread they came from.

You can create custom `local` objects by subclassing the `local` class:

    >>> class MyLocal(local):
    ...     number = 2
    ...     def __init__(self, /, **kw):
    ...         self.__dict__.update(kw)
    ...     def squared(self):
    ...         return self.number ** 2

This can be useful to support default values, methods and initialization. Note that if you define an `__init__()` method, it will be called each time the `local` object is used in a separate thread. This is necessary to initialize each thread’s dictionary.

Now if we create a `local` object:

    >>> mydata = MyLocal(color='red')

we have a default number:

    >>> mydata.number
    2

an initial color:

    >>> mydata.color
    'red'
    >>> del mydata.color

And a method that operates on the data:

    >>> mydata.squared()
    4

As before, we can access the data in a separate thread:

    >>> log = []
    >>> thread = threading.Thread(target=f)
    >>> thread.start()
    >>> thread.join()
    >>> log
    [[('color', 'red')], 11]

without affecting this thread’s data:

    >>> mydata.number
    2
    >>> mydata.color
    Traceback (most recent call last):
    ...
    AttributeError: 'MyLocal' object has no attribute 'color'

Note that subclasses can define __slots__, but they are not thread local. They are shared across threads:

    >>> class MyLocal(local):
    ...     __slots__ = 'number'

    >>> mydata = MyLocal()
    >>> mydata.number = 42
    >>> mydata.color = 'red'

So, the separate thread:

    >>> thread = threading.Thread(target=f)
    >>> thread.start()
    >>> thread.join()

affects what we see:

    >>> mydata.number
    11

class threading.local

  Una clase que representa datos locales de hilo.

### Thread objects

La clase `Thread` representa una actividad que corre en un hilo de control separado. Hay dos manera de especificar la actividad: pasando un objeto invocable al constructor, o sobrescribiendo el método `run()` en una subclase. Ningún otro método (a excepción del constructor) deberá ser sobrescrito en una subclase. En otras palabras, solo sobrescribir los métodos `__init__()` y `run()` de esta clase.

Una vez que un objeto thread es creado, su actividad debe ser iniciada llamando al método `start()` del hilo. Ésto invoca el método `run()` en un hilo de control separado.

Una vez que la actividad del hilo ha sido iniciada, el hilo se considerará “vivo”. Deja de estar vivo cuando su método `run()` termina – ya sea normalmente, o por lanzar una excepción no manejada. El método `is_alive()` verifica si acaso el hilo está vivo.

Otras hilos pueden llamar al método `join()`. Esto bloquea el hilo que llama hasta que el hilo cuyo método `join()` es llamado termina.

Un hilo tiene un nombre. El nombre puede ser pasado al constructor y leído o cambiado a través del atributo `name`.

Si el método `run()` lanza una excepción, se llama a `threading.excepthook()` para gestionarla. Por defecto, `threading.excepthook()` ignora silenciosamente a `SystemExit`.

Un hilo puede ser marcado como un «hilo demonio». El significado de esta marca es que la totalidad del programa de Python finalizará cuando solo queden hilos demonio. El valor inicial es heredado del hilo creador. La marca puede ser establecida a través de la propiedad `daemon` o del argumento daemon en el constructor.

Nota

Los hilos demonio son detenidos abruptamente al momento del cierre. Sus recursos (tales como archivos abiertos, transacciones con bases de datos, etc.) pueden no ser liberados adecuadamente. Si se requiere que los hilos se detengan con gracia, háganse no-demoníacos y úsese un mecanismo de señalización adecuado tal como un `Event`.

Existe un objeto «hilo principal»; éste corresponde al hilo de control inicial del programa de Python. No es un hilo demonio.

Existe la posibilidad de crear «objetos de hilos dummy». Estos son objetos hilo correspondientes a «hilos extranjeros», que son hilos de control iniciados afuera del modulo threading, por ejemplo directamente de código en C. Los objetos de hilos dummy tienen funcionalidad limitada; siempre se consideran vivos y demoníacos, y no pueden se les puede aplicar el método joined. Nunca son eliminados, ya que es imposible detectar la terminación de hilos extranjeros.

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

  Este constructor siempre debe ser llamado con argumentos de palabra clave. Los argumentos son:

  group debe ser None; reservado para una futura extensión cuando se implemente una clase `ThreadGroup`.

  target es el objeto invocable a ser invocado por el método `run()`. Por defecto es `None`, lo que significa que nada es llamado.

  name es el nombre del hilo. De forma predeterminada, se construye un nombre único con el formato «Hilo-N», donde N es un número decimal pequeño, o «Hilo-N (target)» donde «target» es `target.__name__` si se especifica el argumento target.

  args es una lista o tupla de argumentos para la invocación de destino. Por defecto es `()`.

  kwargs es un diccionario de argumentos de palabra clave para la invocación objetivo. Por defecto es `{}`.

  Si no es `None`, daemon establece explícitamente si el hilo es demoníaco. Si es `None` (el valor por defecto), la propiedad demoníaca es heredada del hilo actual.

  Si la subclase sobrescribe el constructor, debe asegurarse de invocar al constructor de la clase base (`Thread.__init__()`) antes de hacer cualquier otra cosa al hilo.

  Distinto en la versión 3.3: Added the daemon parameter.

  Distinto en la versión 3.10: Utilice el nombre target si se omite el argumento name.

  start()

    Inicia la actividad del hilo.

    Debe ser llamada máximo una vez por objeto hilo. Se encarga de que el método `run()` del objeto sea invocado en un hilo de control separado.

    Este método lanzará un `RuntimeError` si se llama más de una vez en el mismo objeto hilo.

  run()

    Método que representa la actividad del hilo.

    Se puede sobrescribir este método en una subclase. El método estándar `run()` invoca el objeto invocable pasado al constructor del objeto como argumento target, si lo hay, con argumentos posicionales y de palabra clave tomados de los argumentos args y kwargs, respectivamente.

    Usar una lista o tupla como el argumento args que se pasa a `Thread` podría lograr el mismo efecto.

    Ejemplo:

        >>> from threading import Thread
        >>> t = Thread(target=print, args=[1])
        >>> t.run()
        1
        >>> t = Thread(target=print, args=(1,))
        >>> t.run()
        1

  join(timeout=None)

    Espera a que el hilo termine. Esto bloquea el hilo llamador hasta que el hilo cuyo método `join()` es llamado finalice – ya sea normalmente o a través de una excepción no gestionada – o hasta que el tiempo de espera opcional caduque.

    When the timeout argument is present and not `None`, it should be a floating-point number specifying a timeout for the operation in seconds (or fractions thereof). As `join()` always returns `None`, you must call `is_alive()` after `join()` to decide whether a timeout happened – if the thread is still alive, the `join()` call timed out.

    Cuando el argumento timeout no se presenta o es `None`, la operación bloqueará hasta que el hilo termine.

    Un hilo puede unirse varias veces.

    `join()` lanza un `RuntimeError` si se intenta unir el hilo actual ya que ello generaría un punto muerto. También es un error aplicar `join()` a un hilo antes de que haya sido iniciado y los intentos de hacerlo lanzaran la misma excepción.

  name

    Un string utilizado con propósitos de identificación. No posee semántica. Se puede dar el mismo nombre a múltiples hilos. El nombre inicial es establecido por el constructor.

  getName()
  setName()

    API getter/setter obsoleta para `name`; utilícelo directamente como una propiedad en su lugar.

    Obsoleto desde la versión 3.10.

  ident

    El “identificador de hilo” de este hilo o `None` si el hilo no ha sido iniciado. Es un entero distinto de cero. Ver la función `get_ident()`. Los identificadores de hilos pueden ser reciclados cuando un hilo finaliza y otro hilo es creado. El identificador está disponible incuso después de que el hilo ha abandonado.

  native_id

    El ID de subproceso (`TID`) de este subproceso, según lo asignado por el sistema operativo (kernel). Este es un número entero no negativo, o `None` si el hilo no se ha iniciado. Consulte la función `get_native_id()`. Este valor se puede usar para identificar de forma única este hilo en particular en todo el sistema (hasta que el hilo termine, después de lo cual el sistema operativo puede reciclar el valor).

    Nota

    Similar a las Process IDs, las Thread IDs sólo son válidas (garantizadas como únicas a través de todo el sistema) desde el momento en que se crea el hilo hasta que el hilo es finalizado.

    Availability: Windows, FreeBSD, Linux, macOS, OpenBSD, NetBSD, AIX, DragonFlyBSD.

    Added in version 3.8.

  is_alive()

    Retornar si acaso el hilo está vivo.

    Este método retorna `True` desde justo antes de que el método `run()` inicie hasta junto antes de que el método `run()` termine. La función `enumerate()` del módulo retorna una lista de todos los hilos vivos.

  daemon

    Un valor booleano que indica si este hilo es un hilo demonio (True) o no (False). Debe ser establecido antes de que se llame a `start()`, de lo contrario se lanzará un `RuntimeError`. Su valor inicial se hereda del hilo creador; el hilo principal no es un hilo demonio y por lo tanto todos los hilos creados en el hilo principal tienen por defecto un valor `daemon` = `False`.

    El programa de Python en su totalidad finaliza cuando no queda ningún hilo no-demonio vivo.

  isDaemon()
  setDaemon()

    API getter/setter obsoleta para `daemon`; utilícelo directamente como una propiedad en su lugar.

    Obsoleto desde la versión 3.10.

### Lock objects

Una primitiva lock, es una primitiva de sincronización que no pertenece a ningún hilo en particular cuando está cerrado. En Python, es la primitiva de sincronización de más bajo nivel actualmente disponible, implementado directamente por el módulo de extensión `_thread`.

Una primitiva lock está en uno de dos estados, «cerrado» o «abierto» (locked/unlocked). Se crea en estado abierto. Tiene dos métodos básicos, `acquire()` (adquirir) y `release()` (liberar). Cuando el estado es abierto, `acquire()` cambia el estado a cerrado y retorna inmediatamente. Cuando el estado es cerrado, `acquire()` bloquea hasta que una llamada a `release()` en otro hilo lo cambie a abierto, luego la llamada a `acquire()` lo restablece a cerrado y retorna. El método `release()` sólo debe ser llamado en el estado cerrado; cambia el estado a abierto y retorna inmediatamente. Si se realiza un intento de liberar un lock abierto, se lanzará un `RuntimeError`.

Los locks también soportan el protocolo de gestión de contexto.

Cuando más de un hilo está bloqueado en `acquire()` esperando que el estado sea abierto, sólo un hilo procederá cuando una llamada a `release()` restablezca el estado a abierto; cuál de los hilos en espera procederá no está definido, y puede variar a través de las implementaciones.

Todos los métodos se ejecutan de manera atómica.

class threading.Lock

  La clase que implemente los objetos de la primitiva lock. Una vez que un hilo ha adquirido un lock, intentos subsecuentes por adquirirlo bloquearán, hasta que sea liberado; cualquier hilo puede liberarlo.

  Distinto en la versión 3.13: `Lock` is now a class. In earlier Pythons, `Lock` was a factory function which returned an instance of the underlying private lock type.

  acquire(blocking=True, timeout=-1)

    Adquirir un lock, bloqueante o no bloqueante.

    Cuando se invoca con el argumento blocking establecido como `True` (el valor por defecto), bloquea hasta que el lock se abra, luego lo establece como cerrado y retorna `True`.

    Cuando es invocado con el argumento blocking como `False`, no bloquea. Si una llamada con blocking establecido como `True` bloqueara, retorna `Falso` inmediatamente; de otro modo, cierra el lock y retorna `True`.

    Cuando se invoca con el argumento de punto flotante timeout fijado a un valor positivo, bloquea por a lo más el número de segundos especificado en timeout y mientras el lock no pueda ser adquirido. Un argumento timeout de «-1» especifica una espera ilimitada. No está admitido especificar un timeout cuando blocking es `False`.

    El valor de retorno es `True` si el lock es adquirido con éxito, `Falso` si no (por ejemplo si timeout expiró).

    Distinto en la versión 3.2: El parámetro timeout es nuevo.

    Distinto en la versión 3.2: La adquisición de un lock ahora puede ser interrumpida por señales en POSIX si la implementación de hilado subyacente lo soporta.

  release()

    Libera un lock. Puede ser llamado desde cualquier hilo, no solo el hilo que ha adquirido el lock.

    Cuando el lock está cerrado, lo restablece a abierto, y retorna. Si cualquier otro hilo está bloqueado esperando que el lock se abra, permite que exactamente uno de ellos proceda.

    Cuando se invoca en un lock abierto, se lanza un `RuntimeError`.

    No hay valor de retorno.

  locked()

    Retorna `True` si se adquiere el bloqueo.

### RLock objects

Un lock reentrante es una primitiva de sincronización que puede ser adquirido múltiples veces por el mismo hilo. Internamente, utiliza el concepto de «hilo dueño» y «nivel de recursividad» además del estado abierto/cerrado utilizado por las primitivas locks. Si está en estado cerrado, algún hilo es dueño del lock; si está en estado abierto, ningún hilo es dueño.

Threads call a lock’s `acquire()` method to lock it, and its `release()` method to unlock it.

Nota

Reentrant locks support the context management protocol, so it is recommended to use `with` instead of manually calling `acquire()` and `release()` to handle acquiring and releasing the lock for a block of code.

RLock’s `acquire()`/`release()` call pairs may be nested, unlike Lock’s `acquire()`/`release()`. Only the final `release()` (the `release()` of the outermost pair) resets the lock to an unlocked state and allows another thread blocked in `acquire()` to proceed.

`acquire()`/`release()` must be used in pairs: each acquire must have a release in the thread that has acquired the lock. Failing to call release as many times the lock has been acquired can lead to deadlock.

class threading.RLock

  Esta clase implementa objetos tipo lock reentrantes. Un lock reentrante debe ser liberado por el hilo que lo adquirió. Una vez que un hilo ha adquirido un lock reentrante, el mismo hilo puede adquirirlo otra vez sin bloquearse; el hilo debe liberarlo una vez por vez que lo adquiere.

  Nótese que `RLock` en realidad es una función fábrica que retorna una instancia de la versión más eficiente de la clase RLock concreta que sea soportada por la plataforma.

  acquire(blocking=True, timeout=-1)

    Adquirir un lock, bloqueante o no bloqueante.

    Ver también

    Using RLock as a context manager

      Recommended over manual `acquire()` and `release()` calls whenever practical.

    When invoked with the blocking argument set to `True` (the default):

    > - If no thread owns the lock, acquire the lock and return immediately.

    > - If another thread owns the lock, block until we are able to acquire lock, or timeout, if set to a positive float value.

    > - If the same thread owns the lock, acquire the lock again, and return immediately. This is the difference between `Lock` and `RLock`; `Lock` handles this case the same as the previous, blocking until the lock can be acquired.

    When invoked with the blocking argument set to `False`:

    > - If no thread owns the lock, acquire the lock and return immediately.

    > - If another thread owns the lock, return immediately.

    > - If the same thread owns the lock, acquire the lock again and return immediately.

    In all cases, if the thread was able to acquire the lock, return `True`. If the thread was unable to acquire the lock (i.e. if not blocking or the timeout was reached) return `False`.

    If called multiple times, failing to call `release()` as many times may lead to deadlock. Consider using `RLock` as a context manager rather than calling acquire/release directly.

    Distinto en la versión 3.2: El parámetro timeout es nuevo.

  release()

    Libera un lock, disminuyendo el nivel de recursividad. Si después de la disminución es cero, restablece el lock a abierto (no perteneciente a ningún hilo), y si cualquier otro hilo está bloqueado esperando que se abra el lock, permite que exactamente uno de ellos proceda. Si luego de la disminución el nivel de recursividad todavía no es cero, el lock permanece cerrado y perteneciente al hilo llamador.

    Only call this method when the calling thread owns the lock. A `RuntimeError` is raised if this method is called when the lock is not acquired.

    No hay valor de retorno.

### Condition objects

Una condición variable siempre va asociada a algún tipo de lock. éste puede ser provisto o se creará uno por defecto. Proveer uno es útil cuando varias variables de condición deben compartir el mismo lock. El lock es parte del objeto condicional: no es necesario rastrearlo por separado.

Una condición variable obedece el protocolo de gestión de contexto: al usar la declaración `with` se adquiere el lock asociado por la duración del bloque contenido. Los métodos `acquire()` y `release()` también llaman los métodos correspondientes del lock asociado.

Otros métodos deben llamarse con el lock asociado conservado. El método `wait()` libera el lock, y luego bloquea hasta que otro hilo lo despierte llamando `notify()` o `notify_all()`. Una vez que ha sido despertado, `wait()` re-adquiere el lock y retorna. También es posible especificar un tiempo de espera.

El método `notify()` despierta a uno de los hilos que esperan a la condición variable, si es que alguno espera. El método `notify_all()` despierta a todos los hilos que estén esperando a la condición variable.

Nota: Los métodos `notify()` y `notify_all()` no liberan el lock; esto significa que el hilo o los hilos que han sido despertados no retornaran de su llamada de `wait()` inmediatamente, sino solo una vez que el hilo que haya llamado a `notify()` o `notify_all()` renuncie finalmente a la propiedad del lock.

El estilo típico de programación con variables condicionales utiliza el lock para sincronizar el acceso a algún estado compartido; hilos que estén interesados en un cambio de estado en particular llamarán a `wait()` reiteradamente hasta que vean el estado deseado, mientras que los hilos que modifiquen el estado llamarán a `notify()` o a `notify_all()` cuando cambien el estado de modo que pudiera ser que el el estado sea el deseado por alguno de los hilos en espera. Por ejemplo, el siguiente código es una situación genérica de productor-consumidor con capacidad de búfer ilimitada:

    # Consume one item
    with cv:
        while not an_item_is_available():
            cv.wait()
        get_an_available_item()

    # Produce one item
    with cv:
        make_an_item_available()
        cv.notify()

El bucle `while` que verifica la condición de la aplicación es necesario porque `wait()` puede retornar después de una cantidad arbitraria de tiempo, y la condición que dio pie a la llamada de `notify()` puede ya no ser verdadera. Esto es inherente a la programación multi-hilo. El método `wait_for()` puede usarse para automatizar la revisión de condiciones, y facilita la computación de tiempos de espera:

    # Consume an item
    with cv:
        cv.wait_for(an_item_is_available)
        get_an_available_item()

Para elegir entre `notify()` y `notify_all()`, considérese si un cambio de estado puede ser interesante para uno o varios hilos en espera. Por ejemplo en una típica situación productor-consumidor, agregar un elemento al búfer sólo necesita despertar un hilo consumidor.

class threading.Condition(lock=None)

  Esta clase implementa objetos de condición variable. Una condición variable permite que uno o más hilos esperen hasta que sean notificados por otro hilo.

  Si se provee un argumento lock distinto de `None`, debe ser un objeto `Lock` o `RLock`, y se utiliza como el lock subyacente. De otro modo, se crea un nuevo objeto `RLock` y se utiliza como el lock subyacente.

  Distinto en la versión 3.3: cambiado de función de fábrica a una clase.

  acquire(*args)

    Adquiere el lock subyacente. Este método llama al método correspondiente sobre el lock subyacente; el valor de retorno es lo que retorne aquel método.

  release()

    Libera el lock subyacente. Este método llama al método correspondiente en el lock subyacente; no tiene valor de retorno.

  wait(timeout=None)

    Espera hasta ser notificado o hasta que el tiempo de espera caduque. Si el hilo invocador no ha adquirido el lock cuando este método es llamado, se lanza un `RuntimeError`.

    Este método libera el lock subyacente, y luego bloquea hasta ser despertado por una llamada a `notify()` o `notify_all()` para la misma condición variable en otro hilo, o hasta que el tiempo de espera opcional se cumpla. Una vez que ha sido despertado o el tiempo de espera ha pasado, re-adquiere el lock y retorna.

    When the timeout argument is present and not `None`, it should be a floating-point number specifying a timeout for the operation in seconds (or fractions thereof).

    Cuando el lock subyacente es un `RLock`, no se libera utilizando su método `release()`, ya que esto podría no abrir realmente el lock cuando haya sido adquirido múltiples veces recursivamente. En cambio, se usa una interfaz interna de la clase `RLock`, que lo abre realmente incluso cuando haya sido adquirido múltiples veces recursivamente. Otra interfaz interna se usa luego para restablecer el nivel de recursividad cuando el lock es readquirido.

    El valor de retorno es `True` a menos que un timeout dado haya expirado, en cuyo caso será `False`.

    Distinto en la versión 3.2: Previamente, el método siempre retornaba `None`.

  wait_for(predicate, timeout=None)

    Espera a que una condición se evalúe como verdadera. predicate debe ser un invocable cuyo resultado se interpretará como un valor booleano. Se puede proveer un timeout que especifique el máximo tiempo de espera.

    Este método utilitario puede llamar a `wait()` reiteradas veces hasta que se satisfaga el predicado, o hasta que la espera caduque. El valor de retorno es el último valor de retorno del predicado y se evaluará a `False` si el método ha caducado.

    Al ignorar la propiedad feature, llamar a este método equivale vagamente a escribir:

        while not predicate():
            cv.wait()

    Por ende, aplican las mismas reglas que con `wait()`: El lock debe ser conservado cuando se llame y es re-adquirido al momento del retorno. El predicado se evalúa con el lock conservado.

    Added in version 3.2.

  notify(n=1)

    Por defecto, despierta a un hilo que esté esperando por esta condición, si lo existe. Si el hilo llamador no ha adquirido el lock cuando se llama este método, se lanza un `RuntimeError`.

    Este método despierta como máximo n de los hilos que estén esperando por la condición variable; no es una opción si no hay hilos esperando.

    La implementación actual despierta exactamente n hilos, si hay por lo menos n hilos esperando. Sin embargo, no es seguro apoyarse en este comportamiento. A futuro, una implementación optimizada podría ocasionalmente despertar a más de n hilos.

    Nota: un hilo que ha sido despertado no retorna realmente de su llamada a `wait()` hasta que pueda readquirir el lock. Ya que `notify()` no libera el lock, su llamador debiera hacerlo.

  notify_all()

    Despierta a todos los hilos que esperen por esta condición. Este método actúa como `notify()`, pero despierta a todos los hilos en espera en vez de a uno. Si el hilo llamador no ha adquirido el lock cuando se llama a este método, se lanza un `RuntimeError`.

    El método `notifyAll` es un alias obsoleto para este método.

### Semaphore objects

Éste es uno de las primitivas de sincronización más antiguos en la historia de las ciencias de la computación, inventado por el pionero en ciencias de la computación holandés Edsger W. Dijkstra (él utilizó los nombres `P()` y `V()` en lugar de `acquire()` y `release()`)

Un semáforo administra un contador interno que se disminuye por cada llamada a `acquire()` y se incrementa por cada llamada a `release()`. El contador no puede bajar de cero; cuando `acquire()` lo encuentra en cero, bloquea, esperando hasta que otro hilo llame `release()`.

Los semáforos también tienen soporte para el protocolo de gestión de contexto.

class threading.Semaphore(value=1)

  Esta clase implementa los objetos semáforo. Un semáforo gestiona un contador atómico que representa el número de llamadas a `release()` menos el número de llamadas a `acquire()`, más un valor inicial. El método `acquire()` bloquea si es necesario, hasta que pueda retornar sin volver el contador negativo. Si no es provisto, el valor por defecto de value será 1.

  El argumento opcional da el value inicial al contador interno; por defecto es `1`. Si el value provisto es menor a 0; se lanza un `ValueError`.

  Distinto en la versión 3.3: cambiado de función de fábrica a una clase.

  acquire(blocking=True, timeout=None)

    Adquirir un semáforo.

    Cuando se invoca sin argumentos:

    - Si el contador interno es mayor a cero de entrada, lo disminuye en uno y retorna `True` inmediatamente.

    - Si el contador interno es cero de entrada, bloquea hasta ser despertado por una llamada a `release()`. Una vez despierto (y el contador sea mayor a 0), disminuye el contador en 1 y retorna `True`. Se despertará exactamente un hilo por cada llamada a `release()`. No debiese confiarse en el orden en que los hilos sean despertados.

    Cuando se invoca con blocking fijado en `False`, no bloquea. Si una llamada sin un argumento bloquease, retorna `False` inmediatamente; de otro modo, hace lo mismo que cuando se llama sin argumentos, y retorna `True`.

    Cuando se invoca con timeout distinto de `None`, bloqueará por un tiempo máximo en segundos fijados en timeout. Si acquire no se completa exitosamente en ese intervalo, retorna `False`. De otro modo retorna `True`.

    Distinto en la versión 3.2: El parámetro timeout es nuevo.

  release(n=1)

    Suelta un semáforo, incrementando el contador interno por n. Cuando era cero en la entrada y otros subprocesos están esperando que vuelva a ser mayor que cero, active n de esos subprocesos.

    Distinto en la versión 3.9: Se agregó el parámetro n para liberar varios subprocesos en espera a la vez.

class threading.BoundedSemaphore(value=1)

  Clase que implementa objetos de semáforo delimitados. Un semáforo delimitado verifica que su valor actual no exceda su valor inicial. Si lo hace, se lanza un `ValueError`. En la mayoría de las situaciones se utilizan los semáforos para cuidar recursos con capacidad limitada. Si se libera el semáforo demasiadas veces es signo de un bug. Si no se provee, el valor por defecto de value será 1.

  Distinto en la versión 3.3: cambiado de función de fábrica a una clase.

### `Semaphore` example

Los semáforos suelen utilizarse para cuidar recursos con capacidad limitada, por ejemplo, un servidor de base de datos. En cualquier situación en que el tamaño de los recursos sea fijo, se debe usar un semáforo delimitado. Antes de generar cualquier hilo de trabajo, tu hilo principal debe inicializar el semáforo:

    maxconnections = 5
    # ...
    pool_sema = BoundedSemaphore(value=maxconnections)

Una vez que han sido generados, los hilos de trabajo llaman a los métodos acquire y release cuando necesitan conectarse al servidor:

    with pool_sema:
        conn = connectdb()
        try:
            # ... use connection ...
        finally:
            conn.close()

El uso de semáforos delimitados reduce la posibilidad de que pase inadvertido un error de programación que cause que el semáforo sea liberado más veces de las que sea adquirido.

### Event objects

Éste es uno de los mecanismos más simples de comunicación entre hilos: un hilo señala un evento y otro hilo lo espera.

Un objeto de evento maneja una marca interna que puede ser establecida como verdadera mediante el método `set()` y restablecida a falsa mediante el método `clear()`. El método `wait()` bloquea hasta que la marca sea true.

class threading.Event

  Clase que implementa los objetos de evento. Un evento gestiona un indicador que puede ser establecido a verdadero mediante el método `set()` y restablecido a falso con el método `clear()`. El método `wait()` bloquea hasta que el indicador sea verdadero. El indicador es inicialmente falso.

  Distinto en la versión 3.3: cambiado de función de fábrica a una clase.

  is_set()

    Retorna `True` exclusivamente si el indicador interno es verdadero.

    El método `isSet` es un alias obsoleto para este método.

  set()

    Establece el indicador interno a verdadero. Todos los hilos que estén esperando que se vuelva verdadero serán despertados. Los hilos que llaman a `wait()` una vez que el indicador marca verdadero no bloquearán.

  clear()

    Restablece el indicador a falso. Posteriormente, los hilos que llamen a `wait()` bloquearán hasta que se llame a `set()` para establecer el indicador interno a verdadero nuevamente.

  wait(timeout=None)

    Block as long as the internal flag is false and the timeout, if given, has not expired. The return value represents the reason that this blocking method returned; `True` if returning because the internal flag is set to true, or `False` if a timeout is given and the internal flag did not become true within the given wait time.

    When the timeout argument is present and not `None`, it should be a floating-point number specifying a timeout for the operation in seconds, or fractions thereof.

    Distinto en la versión 3.1: Previamente, el método siempre retornaba `None`.

### Timer objects

Esta clase representa una acción que sólo debe ejecutarse luego de que una cierta cantidad de tiempo transcurra — un temporizador. `Timer` es una subclase de `Thread` y en tanto tal también funciona como un ejemplo de creación de hilos personalizados.

Los temporizadores son iniciados, tal como los hilos, al llamarse su método `Timer.start`. El temporizador puede ser detenido (antes de que su acción haya comenzado) al llamar al método `cancel()`. El intervalo que el temporizador esperará antes de ejecutar su acción puede no ser exactamente el mismo que el intervalo especificado por el usuario.

Por ejemplo:

    def hello():
        print("hello, world")

    t = Timer(30.0, hello)
    t.start()  # after 30 seconds, "hello, world" will be printed

class threading.Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)

  Crear un temporizador que ejecutará function con los argumentos args y los argumentos de palabra clave kwargs, luego de que una cantidad interval de segundos hayan transcurrido. Si args es `None` (por defecto) se utilizará una lista vacía. Si kwargs es `None` (por defecto) se utilizará un dict vacío.

  Distinto en la versión 3.3: cambiado de función de fábrica a una clase.

  cancel()

    Detiene el temporizador, y cancela la ejecución de la acción del temporizador. Esto sólo funcionará si el temporizador está en etapa de espera.

### Barrier objects

Added in version 3.2.

Esta clase provee una primitiva de sincronización simple para ser usado por un número fijo de hilos que necesitan esperarse entre ellos. Cada uno de los hilos intenta pasar la barrera llamando al método `wait()` y bloqueará hasta que todos los hilos hayan hecho sus respectivas llamadas a `wait()`. En este punto, los hilos son liberados simultáneamente.

La barrera puede ser reutilizada cualquier número de veces para el mismo número de hilos.

Como ejemplo, aquí hay una manera simple de sincronizar un hilo cliente con uno servidor:

    b = Barrier(2, timeout=5)

    def server():
        start_server()
        b.wait()
        while True:
            connection = accept_connection()
            process_server_connection(connection)

    def client():
        b.wait()
        while True:
            connection = make_connection()
            process_client_connection(connection)

class threading.Barrier(parties, action=None, timeout=None)

  Crear un objeto de barrera para un número parties de hilos. Una action, si es provista, es un invocable a ser llamado por uno de los hilos cuando sean liberados. timeout es el valor de tiempo de espera máximo por defecto si no se especifica uno en el método `wait()`.

  wait(timeout=None)

    Pasa la barrera. Cuando todos los hilos involucrados en el objeto barrera han llamado esta función, se liberan todos simultáneamente. Si se provee un valor timeout, se utilizará con preferencia sobre cualquiera que haya sido suministrado al constructor de la clase.

    El valor de retorno es un entero en el rango desde 0 hasta parties – 1, diferente para cada hilo. Puede ser utilizado para seleccionar a un hilo para que haga alguna limpieza especial, por ejemplo:

        i = barrier.wait()
        if i == 0:
            # Only one thread needs to print this
            print("passed the barrier")

    Se se provee una action al constructor, uno de los hilos la habrá llamado antes de ser liberado. Si acaso esta llamada lanzara un error, la barrera entra en estado broken (roto).

    Si se agota el tiempo de llamada, la barrera pasa al estado roto.

    Este método podría lanzar una excepción `BrokenBarrierError` si la barrera está rota o si se reinicia mientras el hilo está esperando.

  reset()

    Retorna la barrera al estado por defecto, vacío. Cualquier hilo que esté a su espera recibirá la excepción `BrokenBarrierError`.

    Nótese que utilizar esta función podría requerir alguna sincronización externa si existen otros hilos cuyos estados sean desconocidos. Si una barrera se rompe puede ser mejor abandonarla y crear una nueva.

  abort()

    Coloca la barrera en estado roto. Esto causa que cualquier llamada activa o futura a `wait()` falle con el error `BrokenBarrierError`. Úsese por ejemplo si uno de los hilos necesita abortar, para evitar que la aplicación quede en punto muerto.

    Puede ser preferible simplemente crear la barrera con un valor timeout sensato para cuidarse automáticamente de que uno de los hilos falle.

  parties

    El número de hilos requeridos para pasar la barrera.

  n_waiting

    El número de hilos actualmente esperando en la barrera.

  broken

    Un valor booleano que será `True` si la barrera está en el estado roto.

exception threading.BrokenBarrierError

  Esta excepción, una subclase de `RuntimeError`, se lanza cuando el objeto `Barrier` se restablece o se rompe.

## Uso de locks, condiciones y semáforos en la declaración `with`

Todos los objetos provistos por este módulo que tienen métodos `acquire` y `release` pueden ser utilizados como administradores de contexto para una declaración `with`. El método `acquire` será llamado cuando se ingresa al bloque y el método `release` será llamado cuando se abandona el bloque. De ahí que, el siguiente fragmento:

    with some_lock:
        # do something...

sea equivalente a:

    some_lock.acquire()
    try:
        # do something...
    finally:
        some_lock.release()

Actualmente, los objetos `Lock`, `RLock`, `Condition`, `Semaphore`, y `BoundedSemaphore` pueden ser utilizados como gestores de contexto con declaraciones `with`.