python 多线程剖析

先来看个栗子：

下面来看一下I/O秘籍型的线程，举个栗子——爬虫，下面是爬下来的图片用4个线程去写文件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
import re
import urllib
import threading
import Queue
import timeit

def getHtml(url):
    html_page = urllib.urlopen(url).read()
    return html_page
 
# 提取网页中图片的URL
def getUrl(html):
    pattern = r'src="(http://img.*?)"'  # 正则表达式
    imgre = re.compile(pattern)
    imglist = re.findall(imgre, html)  # re.findall(pattern,string)  在string中寻找所有匹配成功的字符串，以列表形式返回值
    return imglist
 
class getImg(threading.Thread):
    def __init__(self, queue, thread_name=0):  # 线程公用一个队列
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.thread_name = thread_name
        self.start()  # 启动线程
 
    # 使用队列实现进程间通信
    def run(self):
        global count
        while (True):
            imgurl = self.queue.get() # 调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目
            urllib.urlretrieve(imgurl, 'E:mntgirls\%s.jpg' % count)
            count += 1
            if self.queue.empty():
                break
            self.queue.task_done()  # 当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。
imglist = []
def main():
    global imglist
    url = "http://huaban.com/favorite/beauty/"  # 要爬的网页地址
    html = getHtml(url)
    imglist = getUrl(html)
 
def main_1():
    global count
    threads = []
    count = 0
    queue = Queue.Queue()
    # 将所有任务加入队列
    for img in imglist:
        queue.put(img)
    # 多线程爬去图片
    for i in range(4):
        thread = getImg(queue, i)
        threads.append(thread)
    # 阻塞线程，直到线程执行完成
    for thread in threads:
        thread.join()
 
if __name__ == '__main__':
    main()
    t = timeit.Timer(main_1)
    print t.timeit(1)

4个线程的执行耗时为：0.421320716723秒

修改一下main_1换成单线程的：

def main_1():
    global count
    threads = []
    count = 0
    queue = Queue.Queue()
    # 将所有任务加入队列
    for img in imglist:
        queue.put(img)
    # 多线程爬去图片
    for i in range(1):
        thread = getImg(queue, i)
        threads.append(thread)
    # 阻塞线程，直到线程执行完成
    for thread in threads:
        thread.join()

单线程的执行耗时为：1.35626623274秒

再来看一个：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import timeit

def countdown(n):
    while n > 0:
        n -= 1

def task1():
    COUNT = 100000000
    thread1 = threading.Thread(target=countdown, args=(COUNT,))
    thread1.start()
    thread1.join()

def task2():
    COUNT = 100000000
    thread1 = threading.Thread(target=countdown, args=(COUNT // 2,))
    thread2 = threading.Thread(target=countdown, args=(COUNT // 2,))
    thread1.start()
    thread2.start()
    thread1.join()
    thread2.join()

if __name__ == '__main__':
    t1 = timeit.Timer(task1)
    print "countdown in one thread ", t1.timeit(1)
    t2 = timeit.Timer(task2)
    print "countdown in two thread ", t2.timeit(1)

task1是单线程，task2是双线程，在我的4核的机器上的执行结果：

countdown in one thread  3.59939150155

countdown in two thread  9.87704289712

天呐，双线程比单线程计算慢了2倍多，这是为什么呢，因为countdown是CPU密集型任务（计算嘛）

　　I/O密集型任务：线程做I/O处理的时候会释放GIL,其他线程获得GIL，当该线程再做I/O操作时，又会释放GIL，如此往复；

　　CPU密集型任务：在多核多线程比单核多线程更差，原因是单核多线程，每次释放GIL，唤醒的哪个线程都能获取到GIL锁，所以能够无缝执行（单核多线程的本质就是顺序执行），但多核，CPU0释放GIL后，其他CPU上的线程都会进行竞争，但GIL可能会马上又被CPU0（CPU0上可能不止一个线程）拿到，导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低。

作者：Andy
出处：http://www.cnblogs.com/onepiece-andy/
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