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分类: Python/Ruby

2011-12-03 21:08:56

对于 Python 来说,并不缺少并发选项,其标准库中包括了对线程、进程和异步 I/O 的支持。在许多情况下,通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块,Python 简化了各种并发方法的使用。除了标准库之外,还有一些第三方的解决方案,例如 Twisted、Stackless 和进程模块。本文重点关注于使用 Python 的线程,并使用了一些实际的示例进行说明。虽然有许多很好的联机资源详细说明了线程 API,但本文尝试提供一些实际的示例,以说明一些常见的线程使用模式。

全局解释器锁 (Global Interpretor Lock) 说明 Python 解释器并不是线程安全的。当前线程必须持有全局锁,以便对 Python 对象进行安全地访问。因为只有一个线程可以获得 Python 对象/C API,所以解释器每经过 100 个字节码的指令,就有规律地释放和重新获得锁。解释器对线程切换进行检查的频率可以通过 sys.setcheckinterval() 函数来进行控制。

此外,还将根据潜在的阻塞 I/O 操作,释放和重新获得锁。有关更详细的信息,请参见参考资料部分中的 Gil and Threading State和 Threading the Global Interpreter Lock

需要说明的是,因为 GIL,CPU 受限的应用程序将无法从线程的使用中受益。使用 Python 时,建议使用进程,或者混合创建进程和线程。

首先弄清进程和线程之间的区别,这一点是非常重要的。线程与进程的不同之处在于,它们共享状态、内存和资源。对于线程来说,这个简单的区别既是它的优势,又是它的缺点。一方面,线程是轻量级的,并且相互之间易于通信,但另一方面,它们也带来了包括死锁、争用条件和高复杂性在内的各种问题。幸运的是,由于 GIL 和队列模块,与采用其他的语言相比,采用 Python 语言在线程实现的复杂性上要低得多。

要继续学习本文中的内容,我假定您已经安装了 Python 2.5 或者更高版本,因为本文中的许多示例都将使用 Python 语言的新特性,而这些特性仅出现于 Python2.5 之后。要开始使用 Python 语言的线程,我们将从简单的 "Hello World" 示例开始:



import threading import datetime class ThreadClass(threading.Thread): def run(self): now = datetime.datetime.now() print "%s says Hello World at time: %s" % (self.getName(), now) for i in range(2): t = ThreadClass() t.start()

如果运行这个示例,您将得到下面的输出:

# python hello_threads.py Thread-1 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252069 Thread-2 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252576

仔细观察输出结果,您可以看到从两个线程都输出了 Hello World 语句,并都带有日期戳。如果分析实际的代码,那么将发现其中包含两个导入语句;一个语句导入了日期时间模块,另一个语句导入线程模块。类 ThreadClass 继承自 threading.Thread,也正因为如此,您需要定义一个 run 方法,以此执行您在该线程中要运行的代码。在这个 run 方法中唯一要注意的是,self.getName() 是一个用于确定该线程名称的方法。

最后三行代码实际地调用该类,并启动线程。如果注意的话,那么会发现实际启动线程的是t.start()。在设计线程模块时考虑到了继承,并且线程模块实际上是建立在底层线程模块的基础之上的。对于大多数情况来说,从 threading.Thread 进行继承是一种最佳实践,因为它创建了用于线程编程的常规 API。

如前所述,当多个线程需要共享数据或者资源的时候,可能会使得线程的使用变得复杂。线程模块提供了许多同步原语,包括信号量、条件变量、事件和锁。当这些选项存在时,最佳实践是转而关注于使用队列。相比较而言,队列更容易处理,并且可以使得线程编程更加安全,因为它们能够有效地传送单个线程对资源的所有访问,并支持更加清晰的、可读性更强的设计模式。

在下一个示例中,您将首先创建一个以串行方式或者依次执行的程序,获取网站的 URL,并显示页面的前 1024 个字节。有时使用线程可以更快地完成任务,下面就是一个典型的示例。首先,让我们使用 urllib2 模块以获取这些页面(一次获取一个页面),并且对代码的运行时间进行计时:



import urllib2 import time hosts = ["", "", "", "", ""] start = time.time() #grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page for host in hosts: url = urllib2.urlopen(host) print url.read(1024) print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)

在运行以上示例时,您将在标准输出中获得大量的输出结果。但最后您将得到以下内容:

Elapsed Time: 2.40353488922

让我们仔细分析这段代码。您仅导入了两个模块。首先,urllib2 模块减少了工作的复杂程度,并且获取了 Web 页面。然后,通过调用 time.time(),您创建了一个开始时间值,然后再次调用该函数,并且减去开始值以确定执行该程序花费了多长时间。最后分析一下该程序的执行速度,虽然“2.5 秒”这个结果并不算太糟,但如果您需要检索数百个 Web 页面,那么按照这个平均值,就需要花费大约 50 秒的时间。研究如何创建一种可以提高执行速度的线程化版本:



#!/usr/bin/env python import Queue import threading import urllib2 import time hosts = ["", "", "", "", ""] queue = Queue.Queue() class ThreadUrl(threading.Thread): """Threaded Url Grab""" def __init__(self, queue): threading.Thread.__init__(self) self.queue = queue def run(self): while True: #grabs host from queue host = self.queue.get() #grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page url = urllib2.urlopen(host) print url.read(1024) #signals to queue job is done self.queue.task_done() start = time.time() def main(): #spawn a pool of threads, and pass them queue instance for i in range(5): t = ThreadUrl(queue) t.setDaemon(True) t.start() #populate queue with data for host in hosts: queue.put(host) #wait on the queue until everything has been processed queue.join() main() print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)

对于这个示例,有更多的代码需要说明,但与第一个线程示例相比,它并没有复杂多少,这正是因为使用了队列模块。在 Python 中使用线程时,这个模式是一种很常见的并且推荐使用的方式。具体工作步骤描述如下:

  1. 创建一个 Queue.Queue() 的实例,然后使用数据对它进行填充。
  2. 将经过填充数据的实例传递给线程类,后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
  3. 生成守护线程池。
  4. 每次从队列中取出一个项目,并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
  5. 在完成这项工作之后,使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
  6. 对队列执行 join 操作,实际上意味着等到队列为空,再退出主程序。

在使用这个模式时需要注意一点:通过将守护线程设置为 true,将允许主线程或者程序仅在守护线程处于活动状态时才能够退出。这种方式创建了一种简单的方式以控制程序流程,因为在退出之前,您可以对队列执行 join 操作、或者等到队列为空。队列模块文档详细说明了实际的处理过程,请参见参考资料

join() 
保持阻塞状态,直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时,未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时,那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时,join() 就会结束阻塞状态。

因为上面介绍的模式非常有效,所以可以通过连接附加线程池和队列来进行扩展,这是相当简单的。在上面的示例中,您仅仅输出了 Web 页面的开始部分。而下一个示例则将返回各线程获取的完整 Web 页面,然后将结果放置到另一个队列中。然后,对加入到第二个队列中的另一个线程池进行设置,然后对 Web 页面执行相应的处理。这个示例中所进行的工作包括使用一个名为 Beautiful Soup 的第三方 Python 模块来解析 Web 页面。使用这个模块,您只需要两行代码就可以提取所访问的每个页面的 title 标记,并将其打印输出。



import Queue import threading import urllib2 import time from BeautifulSoup import BeautifulSoup hosts = ["", "", "", "", ""] queue = Queue.Queue() out_queue = Queue.Queue() class ThreadUrl(threading.Thread): """Threaded Url Grab""" def __init__(self, queue, out_queue): threading.Thread.__init__(self) self.queue = queue self.out_queue = out_queue def run(self): while True: #grabs host from queue host = self.queue.get() #grabs urls of hosts and then grabs chunk of webpage url = urllib2.urlopen(host) chunk = url.read() #place chunk into out queue self.out_queue.put(chunk) #signals to queue job is done self.queue.task_done() class DatamineThread(threading.Thread): """Threaded Url Grab""" def __init__(self, out_queue): threading.Thread.__init__(self) self.out_queue = out_queue def run(self): while True: #grabs host from queue chunk = self.out_queue.get() #parse the chunk soup = BeautifulSoup(chunk) print soup.findAll(['title']) #signals to queue job is done self.out_queue.task_done() start = time.time() def main(): #spawn a pool of threads, and pass them queue instance for i in range(5): t = ThreadUrl(queue, out_queue) t.setDaemon(True) t.start() #populate queue with data for host in hosts: queue.put(host) for i in range(5): dt = DatamineThread(out_queue) dt.setDaemon(True) dt.start() #wait on the queue until everything has been processed queue.join() out_queue.join() main() print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)

如果运行脚本的这个版本,您将得到下面的输出:

# python url_fetch_threaded_part2.py [Google] [Yahoo!] [Apple] [IBM United States] [Amazon.com: Online Shopping for Electronics, Apparel, Computers, Books, DVDs & more] Elapsed Time: 3.75387597084

分析这段代码时您可以看到,我们添加了另一个队列实例,然后将该队列传递给第一个线程池类ThreadURL。接下来,对于另一个线程池类 DatamineThread,几乎复制了完全相同的结构。在这个类的 run 方法中,从队列中的各个线程获取 Web 页面、文本块,然后使用 Beautiful Soup 处理这个文本块。在这个示例中,使用 Beautiful Soup 提取每个页面的 title 标记、并将其打印输出。可以很容易地将这个示例推广到一些更有价值的应用场景,因为您掌握了基本搜索引擎或者数据挖掘工具的核心内容。一种思想是使用 Beautiful Soup 从每个页面中提取链接,然后按照它们进行导航。

本文研究了 Python 的线程,并且说明了如何使用队列来降低复杂性和减少细微的错误、并提高代码可读性的最佳实践。尽管这个基本模式比较简单,但可以通过将队列和线程池连接在一起,以便将这个模式用于解决各种各样的问题。在最后的部分中,您开始研究如何创建更复杂的处理管道,它可以用作未来项目的模型。参考资料部分提供了很多有关常规并发性和线程的极好的参考资料。

最后,还有很重要的一点需要指出,线程并不能解决所有的问题,对于许多情况,使用进程可能更为合适。特别是,当您仅需要创建许多子进程并对响应进行侦听时,那么标准库子进程模块可能使用起来更加容易。有关更多的官方说明文档,请参考参考资料部分。

转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-threadingpython/

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