python编程:深入理解 Python 中的多线程 新手必看
我们将会看到一些在Python中使用线程的实例和如何避免线程之间的竞争。
你应当将下边的例子运行多次,以便可以注意到线程是不可预测的和线程每次运行出的不同结果。声明:从这里开始忘掉你听到过的关于GIL的东西,因为GIL不会影响到我想要展示的东西。
示例1
我们将要请求五个不同的url:
单线程
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
importtime
importurllib2
defget_responses():
urls=[
'http://www.google.com',
'http://www.amazon.com',
'http://www.ebay.com',
'http://www.alibaba.com',
'http://www.reddit.com'
]
start=time.time()
forurlinurls:
printurl
resp=urllib2.urlopen(url)
printresp.getcode()
print”Elapsed time: %s”%(time.time()-start)
get_responses()
|
输出是:
1
2
3
4
5
6
|
http://www.google.com200 http://www.amazon.com200 http://www.ebay.com200 http://www.alibaba.com200 http://www.reddit.com200
Elapsed time:3.0814409256
|
解释:
- url顺序的被请求
- 除非cpu从一个url获得了回应,否则不会去请求下一个url
- 网络请求会花费较长的时间,所以cpu在等待网络请求的返回时间内一直处于闲置状态。
多线程
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
|
importurllib2
importtime
fromthreadingimportThread
classGetUrlThread(Thread):
def__init__(self, url):
self.url=url
super(GetUrlThread,self).__init__()
defrun(self):
resp=urllib2.urlopen(self.url)
printself.url, resp.getcode()
defget_responses():
urls=[
'http://www.google.com',
'http://www.amazon.com',
'http://www.ebay.com',
'http://www.alibaba.com',
'http://www.reddit.com'
]
start=time.time()
threads=[]
forurlinurls:
t=GetUrlThread(url)
threads.append(t)
t.start()
fortinthreads:
t.join()
print”Elapsed time: %s”%(time.time()-start)
get_responses()
|
输出:
1
2
3
4
5
6
|
http://www.reddit.com200 http://www.google.com200 http://www.amazon.com200 http://www.alibaba.com200 http://www.ebay.com200
Elapsed time:0.689890861511
|
解释:
- 意识到了程序在执行时间上的提升
- 我们写了一个多线程程序来减少cpu的等待时间,当我们在等待一个线程内的网络请求返回时,这时cpu可以切换到其他线程去进行其他线程内的网络请求。
- 我们期望一个线程处理一个url,所以实例化线程类的时候我们传了一个url。
- 线程运行意味着执行类里的run()方法。
- 无论如何我们想每个线程必须执行run()。
- 为每个url创建一个线程并且调用start()方法,这告诉了cpu可以执行线程中的run()方法了。
- 我们希望所有的线程执行完毕的时候再计算花费的时间,所以调用了join()方法。
- join()可以通知主线程等待这个线程结束后,才可以执行下一条指令。
- 每个线程我们都调用了join()方法,所以我们是在所有线程执行完毕后计算的运行时间。
关于线程:
- cpu可能不会在调用start()后马上执行run()方法。
- 你不能确定run()在不同线程建间的执行顺序。
- 对于单独的一个线程,可以保证run()方法里的语句是按照顺序执行的。
- 这就是因为线程内的url会首先被请求,然后打印出返回的结果。
实例2
我们将会用一个程序演示一下多线程间的资源竞争,并修复这个问题。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
|
fromthreadingimportThread
#define a global variable
some_var=0
classIncrementThread(Thread):
defrun(self):
#we want to read a global variable
#and then increment it
globalsome_var
read_value=some_var
print”some_var in %s is %d”%(self.name, read_value)
some_var=read_value+1
print”some_var in %s after increment is %d”%(self.name, some_var)
defuse_increment_thread():
threads=[]
foriinrange(50):
t=IncrementThread()
threads.append(t)
t.start()
fortinthreads:
t.join()
print”After 50 modifications, some_var should have become 50″
print”After 50 modifications, some_var is %d”%(some_var,)
use_increment_thread()
|
多次运行这个程序,你会看到多种不同的结果。
解释:
- 有一个全局变量,所有的线程都想修改它。
- 所有的线程应该在这个全局变量上加 1 。
- 有50个线程,最后这个数值应该变成50,但是它却没有。
为什么没有达到50?
- 在some_var是15的时候,线程t1读取了some_var,这个时刻cpu将控制权给了另一个线程t2。
- t2线程读到的some_var也是15
- t1和t2都把some_var加到16
- 当时我们期望的是t1 t2两个线程使some_var + 2变成17
- 在这里就有了资源竞争。
- 相同的情况也可能发生在其它的线程间,所以出现了最后的结果小于50的情况。
解决资源竞争
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
|
fromthreadingimportLock, Thread
lock=Lock()
some_var=0
classIncrementThread(Thread):
defrun(self):
#we want to read a global variable
#and then increment it
globalsome_var
lock.acquire()
read_value=some_var
print”some_var in %s is %d”%(self.name, read_value)
some_var=read_value+1
print”some_var in %s after increment is %d”%(self.name, some_var)
lock.release()
defuse_increment_thread():
threads=[]
foriinrange(50):
t=IncrementThread()
threads.append(t)
t.start()
fortinthreads:
t.join()
print”After 50 modifications, some_var should have become 50″
print”After 50 modifications, some_var is %d”%(some_var,)
use_increment_thread()
|
再次运行这个程序,达到了我们预期的结果。
解释:
- Lock 用来防止竞争条件
- 如果在执行一些操作之前,线程t1获得了锁。其他的线程在t1释放Lock之前,不会执行相同的操作
- 我们想要确定的是一旦线程t1已经读取了some_var,直到t1完成了修改some_var,其他的线程才可以读取some_var
- 这样读取和修改some_var成了逻辑上的原子操作。
实例3
让我们用一个例子来证明一个线程不能影响其他线程内的变量(非全局变量)。
time.sleep()可以使一个线程挂起,强制线程切换发生。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
fromthreadingimportThread
importtime
classCreateListThread(Thread):
defrun(self):
self.entries=[]
foriinrange(10):
time.sleep(1)
self.entries.append(i)
printself.entries
defuse_create_list_thread():
foriinrange(3):
t=CreateListThread()
t.start()
use_create_list_thread()
|
运行几次后发现并没有打印出争取的结果。当一个线程正在打印的时候,cpu切换到了另一个线程,所以产生了不正确的结果。我们需要确保print self.entries是个逻辑上的原子操作,以防打印时被其他线程打断。
我们使用了Lock(),来看下边的例子。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
fromthreadingimportThread, Lock
importtime
lock=Lock()
classCreateListThread(Thread):
defrun(self):
self.entries=[]
foriinrange(10):
time.sleep(1)
self.entries.append(i)
lock.acquire()
printself.entries
lock.release()
defuse_create_list_thread():
foriinrange(3):
t=CreateListThread()
t.start()
use_create_list_thread()
|
这次我们看到了正确的结果。证明了一个线程不可以修改其他线程内部的变量(非全局变量)。
原文出处: Akshar Raaj
博主猜你喜欢: | ||||
python编程:ecmall 2.x通杀SQL注入漏洞利用exp |
python编程:python urllib2和httplib请求的速度比较实例测试 |
Python学习:python操作MySQL数据库 |
python编程:python Requests和urllib2获取百度搜索真实地址 |
Python学习:python+PyQT+Eric安装配置 python图形界面开发 |
无觅 |