理解 Python 中的线程

以下为在Python中使用线程的实例和如何避免线程之间的竞争。

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()

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

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()

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

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()

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()

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()

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()

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）。