快速了解Python并发编程的工程实现(上)

关于我

一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任team lead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。

Github：https://github.com/hylinux1024

微信公众号：终身开发者(angrycode)

0x00 前言

在前面的文章中对Python协程的概念和实现做了简单地介绍。为了对Python并发编程有更加全面地认识，我也对Python线程和进程的概念和相关技术的使用进行了学习，于是有了这篇文字。

0x01 线程与进程

当我们在手机或者PC上打开一个应用时，操作系统就会创建一个进程实例，并开始执行进程里的主线程，它有独立的内存空间和数据结构。线程是轻量级的进程。在同一个进程里，多个线程共享内存和数据结构，线程间的通信也更加容易。

0x02 使用线程实现并发

熟悉Java编程的同学就会发现Python中的线程模型与Java非常类似。下文我们将主要使用Python中的线程模块threading包。（对于低级别的API模块thread不推荐初学者使用。本文所有代码将使用Python 3.7的环境）

threading

要使用线程我们要导入threading包，这个包是在_thread包（即上文提到的低级别thread模块）的基础上封装了许多高级的API，在开发中应当首选threading包。

常见地，有两种方式构建一个线程：通过Thread的构造函数传递一个callable对象，或继承Thread类并重写run方法。

import threading

import time

def do_in_thread(arg):

    print('do in thread {}'.format(arg))

    time.sleep(2)

if __name__ == '__main__':

    start_time = time.time()

    t1 = threading.Thread(target=do_in_thread, args=(1,), name='t1')

    t2 = threading.Thread(target=do_in_thread, args=(2,), name='t2')

    t1.start()

    t2.start()

    # join方法让主线程等待子线程执行完毕

    t1.join()

    t2.join()

    print("\nduration {} ".format(time.time() - start_time))

# do in thread 1

# do in thread 2

# duration 2.001628875732422

还可以通过继承threading.Thread类定义线程

import threading

import time

def do_in_thread(arg):

    print('do in thread {}'.format(arg))

    time.sleep(2)

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self, arg):

        super().__init__()

        self.arg = arg

    def run(self):

        start_time = time.time()

        do_in_thread(self.arg)

        print("duration {} ".format(time.time() - start_time))

def start_thread_2():

    start_time = time.time()

    print("duration {} ".format(time.time() - start_time))

if __name__ == '__main__':

    mt1 = MyThread(3)

    mt2 = MyThread(4)

    mt1.start()

    mt2.start()

    # join方法让主线程等待子线程执行完毕

    mt1.join()

    mt2.join() 

# do in thread 3

# do in thread 4

# duration 2.004937171936035

join方法的作用是让调用它的线程等待其执行完毕。

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

定义线程时可以通过指定构造方法的name参数设置线程名称。

target用于指定callable对象，将在run方法中被调用。

args设置target对象被调用时的参数，类型是元组()，例如上文中的do_in_thread(arg)方法的参数。

kwargs是一个字典类型的参数，也用于target对象的参数。

daemon设置守护线程的标识，如果设置为True那么这个线程就是守护线程，此时如果主线程结束了，那么守护线程也会立即被杀死。所以当有在守护线程中打开文件、数据库等资源操作时，释放资源就有可能出错。

线程池

程序中若有大量的线程创建和销毁，则对性能影响较大。我们可以使用线程池。同样地，它的API与Java极为相似。

Executor

concurrent.futures.Executor

这是一个抽象类，定义了线程池的接口。

submit(fn, *args, **kwargs)

执行fn(args,kwargs) 并会返回一个future对象，通过future可获取到执行结果
map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)

这个方法与map(func,*iterables)类似
shutdown(wait=True)

关闭线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 使用max_workers参数指定线程池中线程的最大数量为2

with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:

    # 提交任务到线程池

    future = executor.submit(pow, 2, 31) # 计算2^31

    future2 = executor.submit(pow, 1024, 2)

    # 使用future 获取执行结果

    print(future.result())

    print(future2.result())

# 执行结果

# 2147483648

# 1048576

同步

若有多个线程对同一个资源或内存进行访问或操作就有会产生竞争条件。

Python提供了锁、信号量、条件和事件等同步原语可帮忙我们实现线程的同步机制。

Lock

Lock有两种状态：locked和unlocked。它有两个基本方法：acquire()和release()，且都是原子操作的。

一个线程通过acquire()获取到锁，Lock的状态变成locked，而其它线程调用acquire()时只能等待锁被释放。当线程调用了release()时Lock的状态就变成了unlocked,此时其它等待线程中只有一个线程将获得锁。

import threading

share_mem_lock = 0

share_mem = 0

count = 1000000

locker = threading.Lock()

def add_in_thread_with_lock():

    global share_mem_lock

    for i in range(count):

        locker.acquire()

        share_mem_lock += 1

        locker.release()

def minus_in_thread_with_lock():

    global share_mem_lock

    for i in range(count):

        locker.acquire()

        share_mem_lock -= 1

        locker.release()

def add_in_thread():

    global share_mem

    for i in range(count):

        share_mem += 1

def minus_in_thread():

    global share_mem

    for i in range(count):

        share_mem -= 1

if __name__ == '__main__':

    t1 = threading.Thread(target=add_in_thread_with_lock)

    t2 = threading.Thread(target=minus_in_thread_with_lock)

    t3 = threading.Thread(target=add_in_thread)

    t4 = threading.Thread(target=minus_in_thread)

    t1.start()

    t2.start()

    t3.start()

    t4.start()

    t1.join()

    t2.join()

    t3.join()

    t4.join()

    print("share_mem_lock : ", share_mem_lock)

    print("share_mem : ", share_mem)

# 执行结果

# share_mem_lock :  0

# share_mem :  51306

没有使用锁机制的代码执行后最后的值很有可能就不为0。而有锁的代码则可以保证同步。

RLock

RLock即Reentrant Lock，就是可以重复进入的锁，也叫递归锁。它有3个特点：

谁获取锁谁释放。如A线程获取了锁，那么只有A线程才能释放该锁
同一线程可重复多次获取该锁。即可以调用acquire多次
acquire多少次，对应release就多少次，且最后一次release才会释放锁。

Condition

条件是另一种同步原语机制。其实它的内部是封装了RLock,它的acquire()和release()方法就是RLock的方法。

Condition常用的API还有wait()、notify()和notify_all()方法。 wait()方法会释放锁，然后进入阻塞状态直到其它线程通过notify()或notify_all()唤醒自己。wait()方法重新获取到锁就会返回。

notify()会唤醒其中一个等待的线程，而notify_all()会唤醒所有等待的线程。

需要注意的是notify()或notify_all()执行后并不会释放锁，只有调用了release()方法后锁才会释放。

让我们看一个来自于《Python并行编程手册》中的一个生产者与消费者例子

from threading import Thread, Condition

import time

items = []

condition = Condition()

class consumer(Thread):

    def __init__(self):

        Thread.__init__(self)

    def consume(self):

        global condition

        global items

        # 获取锁

        condition.acquire()

        if len(items) == 0:

            # 当items为空时，释放了锁，并等待生产者notify

            condition.wait()

            print("Consumer notify : no item to consume")

        # 开始消费

        items.pop()

        print("Consumer notify : consumed 1 item")

        print("Consumer notify : items to consume are " + str(len(items)))

        # 消费之后notify唤醒生产者，因为notify不会释放锁，所以还要调用release释放锁

        condition.notify()

        condition.release()

    def run(self):

        for i in range(0, 10):

            time.sleep(2)

            self.consume()

class producer(Thread):

    def __init__(self):

        Thread.__init__(self)

    def produce(self):

        global condition

        global items

        condition.acquire()

        if len(items) == 5:

            # 若items时满的，则执行wait，释放锁，并等待消费者notify

            condition.wait()

            print("Producer notify : items producted are " + str(len(items)))

            print("Producer notify : stop the production!!")

        # 开始生产

        items.append(1)

        print("Producer notify : total items producted " + str(len(items)))

        # 生产后notify消费者，因为notify不会释放锁，所以还执行了release释放锁。

        condition.notify()

        condition.release()

    def run(self):

        for i in range(0, 10):

            time.sleep(1)

            self.produce()

if __name__ == "__main__":

    producer = producer()

    consumer = consumer()

    producer.start()

    consumer.start()

    producer.join()

    consumer.join()

Semaphore

信号量内部维护一个计数器。acquire()会减少这个计数，release()会增加这个计数，这个计数器永远不会小于0。当计数器等于0时，acquire()方法就会等待其它线程调用release()。

还是借助一个生产者与消费者的例子来理解

# -*- coding: utf-8 -*-

"""Using a Semaphore to synchronize threads"""

import threading

import time

import random

# 默认情况内部计数为1，这里设置为0。

# 若设置为负数则会抛出ValueError

semaphore = threading.Semaphore(0)

def consumer():

    print("consumer is waiting.")

    # 获取一个信号量，因为初始化时内部计数设置为0，所以这里一开始时是处于等待状态

    semaphore.acquire()

    # 开始消费

    print("Consumer notify : consumed item number %s " % item)

def producer():

    global item

    time.sleep(2)

    # create a random item

    item = random.randint(0, 1000)

    # 开始生产

    print("producer notify : produced item number %s" % item)

    # 释放信号量, 内部计数器+1。当有等待的线程发现计数器大于0时，就会唤醒并从acquire方法中返回

    semaphore.release()

if __name__ == '__main__':

    for i in range(0, 5):

        t1 = threading.Thread(target=producer)

        t2 = threading.Thread(target=consumer)

        t1.start()

        t2.start()

        t1.join()

        t2.join()

    print("program terminated")

信号量经常会用于资源容量确定的场景，比如数据库连接池等。

Event

事件在线程间的通信方式非常简单。一个线程发送事件另一个线程等待接收。

Event对象内部维护了一个bool变量flag。通过set()方法设置该变量为True，clear()方法设置flag为False。wait()方法会一直等待直到flag变成True

结合例子

# -*- coding: utf-8 -*-

import time

from threading import Thread, Event

import random

items = []

event = Event()

class consumer(Thread):

    def __init__(self, items, event):

        Thread.__init__(self)

        self.items = items

        self.event = event

    def run(self):

        while True:

            time.sleep(2)

            # 等待事件

            self.event.wait()

            # 开始消费

            item = self.items.pop()

            print('Consumer notify : %d popped from list by %s' % (item, self.name))

class producer(Thread):

    def __init__(self, integers, event):

        Thread.__init__(self)

        self.items = items

        self.event = event

    def run(self):

        global item

        while True:

            time.sleep(2)

            # 开始生产

            item = random.randint(0, 256)

            self.items.append(item)

            print('Producer notify : item N° %d appended to list by %s' % (item, self.name))

            print('Producer notify : event set by %s' % self.name)

            # 发送事件通知消费者消费

            self.event.set()

            print('Produce notify : event cleared by %s ' % self.name)

            # 设置事件内部变量为False，随后消费者线程调用wait()方法时，进入阻塞状态

            self.event.clear()

if __name__ == '__main__':

    t1 = producer(items, event)

    t2 = consumer(items, event)

    t1.start()

    t2.start()

    t1.join()

    t2.join()

Timer

定时器Timer是Thread的子类。用于处理定时执行的任务。启动定时器使用start()，取消定时器使用cancel()。

from threading import Timer

def hello():

    print("hello, world")

t = Timer(3.0, hello)

t.start()  # 3秒后 打印 "hello, world"

with语法

Lock、RLock、Condition和Semaphore可以使用with语法。

这几个对象都实现拥有acquire()和release()方法，且都实现了上下文管理协议。

with some_lock:

    # do something...

等价于

some_lock.acquire()

try:

    # do something...

finally:

    some_lock.release()

0x03 小结

本文主要介绍Python中线程的使用，主要是对threading模块中Thread对象、线程池Executor常见用法的展示。还了解了线程的同步原语Lock、RLock、Condition、Semaphore、Event以及Timer等API的使用。

0x04 引用