"threading" --- Thread-based parallelism
****************************************

**Código fuente:** Lib/threading.py

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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, *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, Solaris.

   Added in version 3.8.

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

   Distinto en la versión 3.15: Added support for Solaris.

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, context=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.

   *context* is the "Context" value to use when starting the thread.
   The default value is "None" which indicates that the
   "sys.flags.thread_inherit_context" flag controls the behaviour.  If
   the flag is true, threads will start with a copy of the context of
   the caller of "start()".  If false, they will start with an empty
   context.  To explicitly start with an empty context, pass a new
   instance of "Context()".  To explicitly start with a copy of the
   current context, pass the value from "copy_context()". The flag
   defaults true on free-threaded builds and false otherwise.

   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*.

   Distinto en la versión 3.14: Added the *context* parameter.

   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.

      If supported, set the operating system thread name to
      "threading.Thread.name". The name can be truncated depending on
      the operating system thread name limits.

      Distinto en la versión 3.14: Set the operating system thread
      name.

   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 real 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.

      If an attempt is made to join a running daemonic thread in late
      stages of *Python finalization* "join()" raises a
      "PythonFinalizationError".

      Distinto en la versión 3.14: May raise
      "PythonFinalizationError".

      Distinto en la versión 3.15: Accepts any real number as
      *timeout*, not only integer or float.

   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.

      On some platforms, the thread name is set at the operating
      system level when the thread starts, so that it is visible in
      task managers. This name may be truncated to fit in a system-
      specific limit (for example, 15 bytes on Linux or 63 bytes on
      macOS).

      Changes to *name* are only reflected at the OS level when the
      currently running thread is renamed. (Setting the *name*
      attribute of a different thread only updates the Python Thread
      object.)

   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".

      When invoked with the *timeout* argument set to a positive
      value, block for at most the number of seconds specified by
      *timeout* and as long as the lock cannot be acquired.  A
      *timeout* argument of "-1" specifies an unbounded wait.  It is
      forbidden to specify a *timeout* when *blocking* is "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.

      Distinto en la versión 3.14: Lock acquisition can now be
      interrupted by signals on Windows.

      Distinto en la versión 3.15: Accepts any real number as
      *timeout*, not only integer or float.

   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 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.

      Distinto en la versión 3.15: Accepts any real number as
      *timeout*, not only integer or float.

   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.

   locked()

      Return a boolean indicating whether this object is locked right
      now.

      Added in version 3.14.


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.

   locked()

      Return a boolean indicating whether this object is locked right
      now.

      Added in version 3.14.

   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 real 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.

      Distinto en la versión 3.15: Accepts any real number as
      *timeout*, not only integer or float.

   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 real 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".


Iterator synchronization
========================

By default, Python iterators do not support concurrent access. Most
iterators make no guarantees when accessed simultaneously from
multiple threads. Generator iterators, for example, raise "ValueError"
if one of their iterator methods is called while the generator is
already executing. The tools in this section allow reliable
concurrency support to be added to ordinary iterators and iterator-
producing callables.

The "serialize_iterator" wrapper lets multiple threads share a single
iterator and take turns consuming from it. While one thread is running
"__next__()", the others block until the iterator becomes available.
Each value produced by the underlying iterator is delivered to exactly
one caller.

The "concurrent_tee()" function lets multiple threads each receive the
full stream of values from one underlying iterator. It creates
independent iterators that all draw from the same source. Values are
buffered until consumed by all of the derived iterators.

class threading.serialize_iterator(iterable)

   Return an iterator wrapper that serializes concurrent calls to
   "__next__()" using a lock.

   If the wrapped iterator also defines "send()", "throw()", or
   "close()", those calls are serialized as well.

   This makes it possible to share a single iterator, including a
   generator iterator, between multiple threads. A lock ensures that
   calls are handled one at a time. No values are duplicated or
   skipped by the wrapper itself. Each item from the underlying
   iterator is given to exactly one caller.

   This wrapper does not copy or buffer values. Threads that call
   "next()" while another thread is already advancing the iterator
   will block until the active call completes.

   Example:

      import threading

      def squares(n):
          for x in range(n):
              yield x * x

      def consume(name, iterable):
          for item in iterable:
              print(name, item)

      source = threading.serialize_iterator(squares(5))

      t1 = threading.Thread(target=consume, args=("left", source))
      t2 = threading.Thread(target=consume, args=("right", source))
      t1.start()
      t2.start()
      t1.join()
      t2.join()

   In this example, each number is printed exactly once, but the work
   is shared between the two threads.

   Added in version 3.15.

threading.synchronized_iterator(func)

   Wrap an iterator-producing callable so that each iterator it
   returns is automatically passed through "serialize_iterator".

   This is especially useful as a *decorator* for generator functions,
   allowing their generator-iterators to be consumed from multiple
   threads.

   Example:

      import threading

      @threading.synchronized_iterator
      def squares(n):
          for x in range(n):
              yield x * x

      def consume(name, iterable):
          for item in iterable:
              print(name, item)

      source = squares(5)

      t1 = threading.Thread(target=consume, args=("left", source))
      t2 = threading.Thread(target=consume, args=("right", source))
      t1.start()
      t2.start()
      t1.join()
      t2.join()

   The returned wrapper preserves the metadata of *func*, such as its
   name and wrapped function reference.

   Added in version 3.15.

threading.concurrent_tee(iterable, n=2)

   Return *n* independent iterators from a single input *iterable*,
   with guaranteed behavior when the derived iterators are consumed
   concurrently.

   This function is similar to "itertools.tee()", but is intended for
   cases where the source iterator may feed consumers running in
   different threads. Each returned iterator yields every value from
   the underlying iterable, in the same order.

   Internally, values are buffered until every derived iterator has
   consumed them.

   The returned iterators share the same underlying synchronization
   lock. Each individual derived iterator is intended to be consumed
   by one thread at a time. If a single derived iterator must itself
   be shared by multiple threads, wrap it with "serialize_iterator".

   If *n* is "0", return an empty tuple. If *n* is negative, raise
   "ValueError".

   Example:

      import threading

      def squares(n):
          for x in range(n):
              yield x * x

      def consume(name, iterable):
          for item in iterable:
              print(name, item)

      source = squares(5)
      left, right = threading.concurrent_tee(source)

      t1 = threading.Thread(target=consume, args=("left", left))
      t2 = threading.Thread(target=consume, args=("right", right))
      t1.start()
      t2.start()
      t1.join()
      t2.join()

   In this example, both consumer threads see the full sequence of
   squares from a single generator expression.

   Added in version 3.15.
