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分类: Python/Ruby

2016-06-07 14:07:12

理解Python中的线程

转自: 

字数1695
 阅读731 评论1 
郑重声明版权属于 http://agiliq.com/blog/2013/09/understanding-threads-in-python/

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. import time
  2. import urllib2
  3. def get_responses():
  4.     urls = [
  5.         '',
  6.         '',
  7.         '',
  8.         '',
  9.         ''
  10.     ]
  11.     start = time.time()
  12.     for url in urls:
  13.         print url
  14.         resp = urllib2.urlopen(url)
  15.         print resp.getcode()
  16.     print "Elapsed time: %s" % (time.time()-start)
  17. get_responses()

输出是:

点击(此处)折叠或打开

  1. http://www.google.com 200
  2. http://www.amazon.com 200
  3. http://www.ebay.com 200
  4. http://www.alibaba.com 200
  5. http://www.reddit.com 200
  6. 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

点击(此处)折叠或打开

  1. import urllib2
  2. import time
  3. from threading import Thread

  4. class GetUrlThread(Thread):
  5.     def __init__(self, url):
  6.         self.url = url
  7.         super(GetUrlThread, self).__init__()

  8.     def run(self):
  9.         resp = urllib2.urlopen(self.url)
  10.         print self.url, resp.getcode()

  11. def get_responses():
  12.     urls = [
  13.         '',
  14.         '',
  15.         '',
  16.         '',
  17.         ''
  18.     ]
  19.     start = time.time()
  20.     threads = []
  21.     for url in urls:
  22.         t = GetUrlThread(url)
  23.         threads.append(t)
  24.         t.start()
  25.     for t in threads:
  26.         t.join()
  27.     print "Elapsed time: %s" % (time.time()-start)

  28. get_responses()

输出:

点击(此处)折叠或打开

  1. http://www.reddit.com 200
  2. http://www.google.com 200
  3. http://www.amazon.com 200
  4. http://www.alibaba.com 200
  5. http://www.ebay.com 200
  6. 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。

点击(此处)折叠或打开

  1. from threading import Thread


  2. #define a global variable
  3. some_var = 0

  4. class IncrementThread(Thread):
  5.     def run(self):
  6.         #we want to read a global variable
  7.         #and then increment it
  8.         global some_var
  9.         read_value = some_var
  10.         print "some_var in %s is %d" % (self.name, read_value)
  11.         some_var = read_value + 1
  12.         print "some_var in %s after increment is %d" % (self.name, some_var)

  13. def use_increment_thread():
  14.     threads = []
  15.     for i in range(50):
  16.         t = IncrementThread()
  17.         threads.append(t)
  18.         t.start()
  19.     for t in threads:
  20.         t.join()
  21.     print "After 50 modifications, some_var should have become 50"
  22.     print "After 50 modifications, some_var is %d" % (some_var,)

  23. 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

点击(此处)折叠或打开

  1. from threading import Lock, Thread
  2. lock = Lock()
  3. some_var = 0


  4. class IncrementThread(Thread):
  5.     def run(self):
  6.         #we want to read a global variable
  7.         #and then increment it
  8.         global some_var
  9.         lock.acquire()
  10.         read_value = some_var
  11.         print "some_var in %s is %d" % (self.name, read_value)
  12.         some_var = read_value + 1
  13.         print "some_var in %s after increment is %d" % (self.name, some_var)
  14.         lock.release()

  15. def use_increment_thread():
  16.     threads = []
  17.     for i in range(50):
  18.         t = IncrementThread()
  19.         threads.append(t)
  20.         t.start()
  21.     for t in threads:
  22.         t.join()
  23.     print "After 50 modifications, some_var should have become 50"
  24.     print "After 50 modifications, some_var is %d" % (some_var,)

  25. 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。

点击(此处)折叠或打开

  1. from threading import Thread
  2. import time
  3. class CreateListThread(Thread):
  4.     def run(self):
  5.         self.entries = []
  6.         for i in range(10):
  7.             time.sleep(1)
  8.             self.entries.append(i)
  9.         print self.entries
  10. def use_create_list_thread():
  11.     for i in range(3):
  12.         t = CreateListThread()
  13.         t.start()
  14. 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。

点击(此处)折叠或打开

  1. from threading import Thread, Lock
  2. import time
  3. lock = Lock()
  4. class CreateListThread(Thread):
  5.     def run(self):
  6.         self.entries = []
  7.         for i in range(10):
  8.             time.sleep(1)
  9.             self.entries.append(i)
  10.         lock.acquire()
  11.         print self.entries
  12.         lock.release()
  13. def use_create_list_thread():
  14.     for i in range(3):
  15.         t = CreateListThread()
  16.         t.start()
  17. 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)

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