一.关于Python多线程

  Python解释器中可以同时运行多个线程,但是再任意时刻只能有一个线程在解释器运行。

Python虚拟机的访问是由全局解锁器(GIL)控制的,由GIL保证同时只有一个线程的运行。

执行方式如下:

1.设置GIL

2.切换进一个进程执行

3.执行下面操作中的一个

  a.运行指定数量的字节码(操作系统中是由时钟控制的)

  b.线程主动出让控制权

4.把线程设置为睡眠状态,即切换出线程

5.解锁GIL

6.重复以上步骤

注意:1.调用外部代码时(C/C++扩展的内置函数),GIL保持锁定,因为外部代码没有Python字节码.

   2.I/O密集型的Python程序要比计算密集型的程序更好的利用多线程。

二.关于thead模块的多线程:

示例1,当没有使用多线程时:

 from time import sleep, ctime

 def loop():
print('start loop0 at:', ctime())
sleep(4)
print('loop 0 done at:', ctime()) def loop1():
print('start loop1 at:', ctime())
sleep(2)
print('loop1 done at:', ctime()) def main():
print('starting at:', ctime())
loop()
loop1()
print('loop1 done at:', ctime()) if __name__ == '__main__':
main()

输出结果为:

starting at: Mon Dec 19 22:17:42 2016
start loop0 at: Mon Dec 19 22:17:42 2016
loop 0 done at: Mon Dec 19 22:17:46 2016
start loop1 at: Mon Dec 19 22:17:46 2016
loop1 done at: Mon Dec 19 22:17:48 2016
loop1 done at: Mon Dec 19 22:17:48 2016

从结果可以看出loop0和loop按照顺序执行,耗时一共6s

thread模块的核心函数是:start_new_thread()

用法:_thread.start_new_thread(func, *arg, **kwargs)

示例2,当使用多线程时候:

 import _thread
from time import sleep, ctime def loop0():
print('start loop0 at:', ctime())
sleep(4)
print('loop0 done at:', ctime()) def loop1():
print('start loop1 at:', ctime())
sleep(2)
print('loop1 done at:', ctime()) def main():
print('starting at:', ctime())
_thread.start_new_thread(loop0, ())
_thread.start_new_thread(loop1, ())
sleep(6)
print('all done at:', ctime()) if __name__ == '__main__':
main()

结果为:

starting at: Mon Dec 19 22:27:57 2016
start loop0 at: Mon Dec 19 22:27:57 2016
start loop1 at: Mon Dec 19 22:27:57 2016
loop1 done at: Mon Dec 19 22:27:59 2016
loop0 done at: Mon Dec 19 22:28:01 2016
all done at: Mon Dec 19 22:28:03 2016

从结果可以看出,1.结果不是按照顺序输出的,loop0后结束

        2.loop0和loop1的运行时间一共是4s,比没有使用多线程快了2s

        3.sleep(6)是针对主线程的,预计loop0和loop1会在6s前执行完毕。

如果我们把主线程的执行时间设定为3s,那么结果就有意思了

starting at: Mon Dec 19 22:33:01 2016
start loop0 at: Mon Dec 19 22:33:01 2016
start loop1 at: Mon Dec 19 22:33:01 2016
loop1 done at: Mon Dec 19 22:33:03 2016
all done at: Mon Dec 19 22:33:04 2016

  从这个结果哦可以看出,loop0没有执行完毕就被迫退出!!!原因是主线程的切出时间为3s,3s

过后主线程继续执行,loop0即使没运行完毕,被迫退出!!

  从这里也可以看出,对主线程执行sleep()来达到同步的目的不可靠,所以引入锁的概念。

示例3,使用锁的多线程:

 import _thread
from time import sleep, ctime loops = [4, 2] def loop(nloop, nsec, lock):
print('start loop', nloop, 'at:', ctime())
sleep(nsec)
print('loop', nloop, 'done at', ctime())
lock.release() #释放锁 def main():
print('starting at:', ctime())
locks = [] for i in range(len(loops)):
lock = _thread.allocate_lock()
lock.acquire()                #锁上锁
locks.append(lock)              #保存锁 for i in range(len(loops)):
_thread.start_new_thread(loop, (i, loops[i], locks[i])) for i in range(len(loops)):
while locks[i].locked(): pass      #使用忙等待暂停主线程,直到所有的锁都被释放继续主线程, print('all done at', ctime()) if __name__ == '__main__':
main()

结果:

starting at: Mon Dec 19 22:52:02 2016
start loop 0 at: Mon Dec 19 22:52:02 2016
start loop 1 at: Mon Dec 19 22:52:02 2016
loop 1 done at Mon Dec 19 22:52:04 2016
loop 0 done at Mon Dec 19 22:52:06 2016
all done at Mon Dec 19 22:52:06 2016

  从结果可以看出,使用所的多线程,运行时间为4s,而且不用人为的设置主线程切出时间。

参考资料:Python核心编程.第四章.Wesley Chun著

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