理解 Python 中的多线程

时间 2019-11-15

原文原文链接

咱们将会看到一些在 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屡次，以即可以注意到线程是不可预测的和线程每次运行出的不一样结果。声明：从这里开始忘掉你听到过的关于 GIL 的东西，由于 GIL 不会影响到我想要展现的东西。
html

示例1，咱们将要请求五个不一样的url：

一、单线程

import time
import urllib2
 
def get_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()
    for url in urls:
        print url
        resp = urllib2.urlopen(url)
        print resp.getcode()
    print "Elapsed time: %s" % (time.time()-start)
 
get_responses()

输出是：

http://www.google.com 200
http://www.amazon.com 200
http://www.ebay.com 200
http://www.alibaba.com 200
http://www.reddit.com 200
python

Elapsed time: 3.0814409256 git

解释：程序员

url顺序的被请求
除非cpu从一个url得到了回应，不然不会去请求下一个url
网络请求会花费较长的时间，因此cpu在等待网络请求的返回时间内一直处于闲置状态。
github

二、多线程

import urllib2
import time
from threading import Thread
 
class GetUrlThread(Thread):
    def __init__(self, url):
        self.url = url 
        super(GetUrlThread, self).__init__()
 
    def run(self):
        resp = urllib2.urlopen(self.url)
        print self.url, resp.getcode()
 
def get_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 = []
    for url in urls:
        t = GetUrlThread(url)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    print "Elapsed time: %s" % (time.time()-start)
 
get_responses()

输出：
http://www.reddit.com 200
http://www.google.com 200
http://www.amazon.com 200
http://www.alibaba.com 200
http://www.ebay.com 200
编程

Elapsed time: 0.689890861511 安全

解释：
意识到了程序在执行时间上的提高
咱们写了一个多线程程序来减小cpu的等待时间，当咱们在等待一个线程内的网络请求返回时，这时cpu能够切换到其余线程去进行其余线程内的网络请求。
咱们指望一个线程处理一个url，因此实例化线程类的时候咱们传了一个url。
线程运行意味着执行类里的run()方法。
不管如何咱们想每一个线程必须执行run()。
为每一个url建立一个线程而且调用start()方法，这告诉了cpu能够执行线程中的run()方法了。
咱们但愿全部的线程执行完毕的时候再计算花费的时间，因此调用了join()方法。
join()能够通知主线程等待这个线程结束后，才能够执行下一条指令。
每一个线程咱们都调用了join()方法，因此咱们是在全部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()后立刻执行run()方法。
你不能肯定run()在不一样线程建间的执行顺序。
对于单独的一个线程，能够保证run()方法里的语句是按照顺序执行的。
这就是由于线程内的url会首先被请求，而后打印出返回的结果。
网络

示例2，全局变量的线程安全问题（race condition）

一、BUG 版

咱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。多线程

from threading import Thread
 
#define a global variable
some_var = 0
 
class IncrementThread(Thread):
    def run(self):
        #we want to read a global variable
        #and then increment it
        global some_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)
 
def use_increment_thread():
    threads = []
    for i in range(50):
        t = IncrementThread()
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        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()

屡次运行这个程序，你会看到多种不一样的结果。
解释：
有一个全局变量，全部的线程都想修改它。
全部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，可是它却没有。
为何没有达到50？
在some_var是15的时候，线程t1读取了some_var，这个时刻cpu将控制权给了另外一个线程t2。
t2线程读到的some_var也是15
t1和t2都把some_var加到16
当时咱们指望的是t1 t2两个线程使some_var + 2变成17
在这里就有了资源竞争。
相同的状况也可能发生在其它的线程间，因此出现了最后的结果小于50的状况。 app

二、解决资源竞争

from threading import Lock, Thread
lock = Lock()
some_var = 0
 
class IncrementThread(Thread):
    def run(self):
        #we want to read a global variable
        #and then increment it
        global some_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()
 
def use_increment_thread():
    threads = []
    for i in range(50):
        t = IncrementThread()
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        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，达到了咱们预期的结果。
解释：
Lock 用来防止竞争条件
若是在执行一些操做以前，线程t1得到了锁。其余的线程在t1释放Lock以前，不会执行相同的操做
咱们想要肯定的是一旦线程t1已经读取了some_var，直到t1完成了修改some_var，其余的线程才能够读取some_var
这样读取和修改some_var成了逻辑上的原子操做。

示例3，多线程环境下的原子操做

让咱们用一个例子来证实一个线程不能影响其余线程内的变量（非全局变量）。
time.sleep()可使一个线程挂起，强制线程切换发生。

一、BUG 版

from threading import Thread
import time
 
class CreateListThread(Thread):
    def run(self):
        self.entries = []
        for i in range(10):
            time.sleep(0.01)
            self.entries.append(i)
        print self.entries
 
def use_create_list_thread():
    for i in range(3):
        t = CreateListThread()
        t.start()
 
use_create_list_thread()

运行几回后发现并无打印出正确的结果。当一个线程正在打印的时候，cpu切换到了另外一个线程，因此产生了不正确的结果。咱们须要确保print self.entries是个逻辑上的原子操做，以防打印时被其余线程打断。

二、加锁保证操做的原子性

咱们使用了Lock()，来看下边的例子。

from threading import Thread, Lock
import time
 
lock = Lock()
 
class CreateListThread(Thread):
    def run(self):
        self.entries = []
        for i in range(10):
            time.sleep(0.01)
            self.entries.append(i)
        lock.acquire()
        print self.entries
        lock.release()
 
def use_create_list_thread():
    for i in range(3):
        t = CreateListThread()
        t.start()
 
use_create_list_thread()

此次咱们看到了正确的结果。证实了一个线程不能够修改其余线程内部的变量（非全局变量）。

示例4，Python多线程简易版：线程池 threadpool

上面的多线程代码看起来有点繁琐，下面咱们用 treadpool 将案例 1 改写下：

import threadpool
import time
import urllib2

urls = [
    'http://www.google.com', 
    'http://www.amazon.com', 
    'http://www.ebay.com', 
    'http://www.alibaba.com', 
    'http://www.reddit.com'
]

def myRequest(url):
    resp = urllib2.urlopen(url)
    print url, resp.getcode()


def timeCost(request, n):
  print "Elapsed time: %s" % (time.time()-start)

start = time.time()
pool = threadpool.ThreadPool(5)
reqs = threadpool.makeRequests(myRequest, urls, timeCost)
[ pool.putRequest(req) for req in reqs ]
pool.wait()

解释关键代码：