python 多线程编程之使用进程和全局解释器锁GIL
本文主要介绍如何在python中使用线程。
全局解释器锁:
python代码的执行是由python虚拟机(又名解释器主循环)进行控制的。python中,主循环中同时只能有一个控制线程在执行,就像单核CPU系统中的多线程一样——内存中可以有很多程序,但是在任意给定时刻只有有一个程序在执行。同理,虽然python解释器中可以运行多个线程,但是在任意给定的时刻,只能有一个线程被解释器执行。
上述对python解释器的访问是由全局解释器锁(GIL)控制的。这个锁的核心作用就是用来保证同时只有能一个线程运行。
多线程环境中,python虚拟机将按照一下方式顺序执行:
- 设置GIL
- 切换进一个线程去
- 执行下面操作之一:
- 指定数量的字节码指令
- 线程主动让出控制权(可以调用time.sleep(0)来完成)
- 把线程设置回睡眠模式(切换出线程)
- 解锁GIL
- 重复上述步骤
当调用外部代码(即,任意C/C++扩展的内置函数)时,GIL会保持锁定,直到函数执行结束,这是因为在此期间没有python字节码计数。
例如,对于任意面向IO的python例程(指调用了内置的操作系统C代码的那种),GIL会在IO调用前被释放,以允许其他线程在IO执行的时候运行。而对于那些没有太多的IO操作的代码来说,更倾向于在该线程整个整个时间片内始终占有处理器和GIL。换句话说,IO密集型的python程序要比计算密集型的代码更好的利用多线程机制。
退出线程
当一个线程完成函数的执行时,就会退出。另外,我们也可以通过调用类似thread.exit()的方法,或者是类似sys.exit()的方法直接退出进程,还可以通过抛出SystemExit的异常来迫使线程退出。你并不能直接‘终止’一个线程。
python 中关于线程提供了多个相关的模块,thread(后改为_thread)、threading和Queue等。_thread提供了基本的线程和锁定支持,threading提供了更高级别、功能更全面的线程管理,可以说后者是对对前者进行了封装后的高级体现,一般建议使用后者。使用Queue模块,可以创建一个队列数据,用于在多线程之间进行共享。
可以通过尝试导入threading模块的方式,确认解释器是否支持线程(如果导入成功,则说明解释器支持线程)。
首先通过一个不使用线程例子来演示线程是如何工作的。这里要借用time.sleep()函数,以指定的秒数进行‘睡眠’(即程序会暂时停止指定的时间):
#!/usr/bin/env/ python
from time import sleep,ctime
def loop0():
print('开始循环0次在:',ctime())
sleep(4)
print('结束循环0次在:',ctime()) def loop1():
print('开始循环1次在:',ctime())
sleep(2)
print('结束循环1次在:',ctime()) def main():
print('开始于:',ctime())
loop0()
loop1()
print('所有的任务都完成于:',ctime()) if __name__ == '__main__':
main()
下面是执行结果:
PS C:\Users\WC> python E:\Python3.6.3\workspace\onethr.py
开始于: Mon Mar 26 21:13:29 2018
开始循环0次在: Mon Mar 26 21:13:29 2018
结束循环0次在: Mon Mar 26 21:13:33 2018
开始循环1次在: Mon Mar 26 21:13:33 2018
结束循环1次在: Mon Mar 26 21:13:35 2018
所有的任务都完成于: Mon Mar 26 21:13:35 2018
该脚本在一个单线程中连续执行两个循环,一个循环必须是在另一个开始前结束,总共的消耗时间是每个循环所用时间之和。
接下来的章节我们分别具体介绍thread、threading和Queue模块。
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