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。 python
示例1 git
咱们将要请求五个不一样的url： github
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： 网络
|
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： 多线程
- 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。
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： app
|
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： ui
- 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： google
- 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。
实例2
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。 url
屡次运行这个程序，你会看到多种不一样的结果。 spa
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。
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。
实例3
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。
|
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()
|
运行几回后发现并无打印出争取的结果。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。
咱们使用了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()
|
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）。