深入理解 Python 中的多线程 新手必看

示例1我们将要请求五个不同的url:单线程

import timeimport urllib2 defget_responses():  urls=[    ‘http://www.baidu.com',    ‘http://www.amazon.com',    ‘http://www.ebay.com',    ‘http://www.alibaba.com',    ‘http://www.jb51.net'  ]  start=time.time()  forurlinurls:    printurl    resp=urllib2.urlopen(url)    printresp.getcode()  print”Elapsed time: %s”%(time.time()-start) get_responses()

输出是: http://www.baidu.com200 http://www.amazon.com200 http://www.ebay.com200 http://www.alibaba.com200 http://www.jb51.net200 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

import urllib2import timefrom threading import Thread 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.baidu.com',    ‘http://www.amazon.com',    ‘http://www.ebay.com',    ‘http://www.alibaba.com',    ‘http://www.jb51.net'  ]  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: http://www.jb51.net200 http://www.baidu.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。

from threading import Thread #define a global variablesome_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15t1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

from threading import Lock, Threadlock=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。

from threading import Threadimport time 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。

from threading import Thread, Lockimport time 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)。为我祈祷平安就好。我的旅行,会有你们的故事陪伴,所以我不会孤单。放心吧。

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