理解 Python 中的线程
原地址:http://blog.jobbole.com/52060/
本文由 伯乐在线 - acmerfight 翻译自 Akshar Raaj。欢迎加入技术翻译小组。转载请参见文章末尾处的要求。
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
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import time import urllib2 def get_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() for url in urls: print url resp = urllib2.urlopen(url) print resp.getcode() print "Elapsed time: %s" % (time.time() - start) get_responses() |
输出是:
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http: / / www.google.com 200 http: / / www.amazon.com 200 http: / / www.ebay.com 200 http: / / www.alibaba.com 200 http: / / www.reddit.com 200 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
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import urllib2 import time from threading import Thread class GetUrlThread(Thread): def __init__( self , url): self .url = url super (GetUrlThread, self ).__init__() def run( self ): resp = urllib2.urlopen( self .url) print self .url, resp.getcode() def get_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 = [] for url in urls: t = GetUrlThread(url) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() print "Elapsed time: %s" % (time.time() - start) get_responses() |
输出:
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http: / / www.reddit.com 200 http: / / www.google.com 200 http: / / www.amazon.com 200 http: / / www.alibaba.com 200 http: / / www.ebay.com 200 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。
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from threading import Thread #define a global variable some_var = 0 class IncrementThread(Thread): def run( self ): #we want to read a global variable #and then increment it global some_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) def use_increment_thread(): threads = [] for i in range ( 50 ): t = IncrementThread() threads.append(t) t.start() for t in threads: 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
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from threading import Lock, Thread lock = Lock() some_var = 0 class IncrementThread(Thread): def run( self ): #we want to read a global variable #and then increment it global some_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() def use_increment_thread(): threads = [] for i in range ( 50 ): t = IncrementThread() threads.append(t) t.start() for t in threads: 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。
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from threading import Thread import time class CreateListThread(Thread): def run( self ): self .entries = [] for i in range ( 10 ): time.sleep( 1 ) self .entries.append(i) print self .entries def use_create_list_thread(): for i in range ( 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。
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from threading import Thread, Lock import time lock = Lock() class CreateListThread(Thread): def run( self ): self .entries = [] for i in range ( 10 ): time.sleep( 1 ) self .entries.append(i) lock.acquire() print self .entries lock.release() def use_create_list_thread(): for i in range ( 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)。
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