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理解Python中的线程

来源：动视网责编：小采时间：2020-11-27 14:15:00

理解Python中的线程

理解Python中的线程: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

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导读理解Python中的线程: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

　　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

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）。

　　原文出处： Akshar Raaj