对于Python中线程问题的简单讲解

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通过本文主要向大家介绍了python 多线程,python多线程编程,python 线程,python多线程实例,python创建线程等相关知识,希望对您有所帮助,也希望大家支持linkedu.com www.linkedu.com

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

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()

</div>

输出是：

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

</div>

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 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()

</div>

输出：

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

</div>

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 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()

</div>

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

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()

</div>

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 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()

</div>

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, 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()<

对于Python中线程问题的简单讲解

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