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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
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:

1
2
3
4
5
6
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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
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:

1
2
3
4
5
6
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。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
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?

  • some_var15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
  • t1t2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

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
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。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
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。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
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)。

理解 Python 中的线程的更多相关文章

  1. 深入理解Python中的GIL(全局解释器锁)

    深入理解Python中的GIL(全局解释器锁) Python是门古老的语言,要想了解这门语言的多线程和多进程以及协程,以及明白什么时候应该用多线程,什么时候应该使用多进程或协程,我们不得不谈到的一个东 ...

  2. 【转】你真的理解Python中MRO算法吗?

    你真的理解Python中MRO算法吗? MRO(Method Resolution Order):方法解析顺序. Python语言包含了很多优秀的特性,其中多重继承就是其中之一,但是多重继承会引发很多 ...

  3. [译]线程生命周期-理解Java中的线程状态

    线程生命周期-理解Java中的线程状态 在多线程编程环境下,理解线程生命周期和线程状态非常重要. 在上一篇教程中,我们已经学习了如何创建java线程:实现Runnable接口或者成为Thread的子类 ...

  4. python中的线程技术

    #!/user/bin/env python # @Time :2018/7/7 11:42 # @Author :PGIDYSQ #@File :DaemonTest.py import threa ...

  5. 理解 Python 中的可变参数 *args 和 **kwargs:

    默认参数:  Python是支持可变参数的,最简单的方法莫过于使用默认参数,例如: def getSum(x,y=5): print "x:", x print "y:& ...

  6. [转]深刻理解Python中的元类(metaclass)以及元类实现单例模式

    使用元类 深刻理解Python中的元类(metaclass)以及元类实现单例模式 在看一些框架源代码的过程中碰到很多元类的实例,看起来很吃力很晦涩:在看python cookbook中关于元类创建单例 ...

  7. Python中的线程和进程

    引入进程和线程的概念及区别 threading模块提供的类:   Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, l ...

  8. 深入理解Python中的yield和send

    send方法和next方法唯一的区别是在执行send方法会首先把上一次挂起的yield语句的返回值通过参数设定,从而实现与生成器方法的交互. 但是需要注意,在一个生成器对象没有执行next方法之前,由 ...

  9. 如何理解python中的if __name__=='main'的作用

    一. 一个浅显易懂的比喻 我们在学习python编程时,不可避免的会遇到if __name__=='main'这样的语句,它到底有什么作用呢? <如何简单地理解Python中的if __name ...

随机推荐

  1. Python 3语法小记(四)字典 dictionary

    字典是Python里面一种无序存储结构,存储的是键值对 key - value.关键字应该为不可变类型,如字符串.整数.包含不可变对象的元组. 字典的创建很简单,用 d = {key1 : value ...

  2. 谈论Java原子变量和同步的效率 -- 颠覆你的生活

    我们认为,由于思维定式原子变量总是比同步运行的速度更快,我想是这样也已经,直到实现了ID在第一次测试过程生成器不具有在这样一个迷迷糊糊的东西. 测试代码: import java.util.Array ...

  3. EasyUI - Tabs 选项卡标签

    基本效果: 效果图: html代码: <div id="tab"> <div title="tab1" > <p>tab1& ...

  4. Delphi中多标签页面的实现

    unit uMain; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms ...

  5. boost::asio async_write也不能保证一次发完所有数据 二

    只有看boost源码才能弄明白发生了什么.首先我是将vector里面写入了数据,然后用boost::asio::buffer将vector构造成了mutable_buffer_1对象. 参考该文档的重 ...

  6. html5的自定义data-*属性和jquery的data()方法的使用

    人们总喜欢往HTML标签上添加自定义属性来存储和操作数据.但这样做的问题是,你不知道将来会不会有其它脚本把你的自定义属性给重置掉,此外,你这样做也会导致html语法上不符合Html规范,以及一些其它副 ...

  7. HDU 4839 The Game of Coins _(:зゝ∠)_

    The Game of Coins mark: #include"cstdio" #include"iostream" #include"queue& ...

  8. Effective C++_笔记_条款07_为多态基类声明virtual析构函数

    (整理自Effctive C++,转载请注明.整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 这个规则只适用于polymorphic(带多态性质的)base ...

  9. 纯win32实现PNG图片透明窗体

    #include <windows.h> #include <gdiplus.h> /*  GDI+ startup token */ ULONG_PTR gdiplusSta ...

  10. SVN权限解析规则详解(转)

    首先创建一个版本库后,会生成最初的目录结构和基本的配置文件,本文主要分析“authz”文件的内容:我们先抛开alias和groups不谈,将重点放在路径的权限配置上. 一. 权限格式 svn权限的基本 ...