對(duì)于Python中線程問(wèn)題的簡(jiǎn)單講解

我們將會(huì)看到一些在Python中使用線程的實(shí)例和如何避免線程之間的競(jìng)爭(zhēng)。你應(yīng)當(dāng)將下邊的例子運(yùn)行多次，以便可以注意到線程是不可預(yù)測(cè)的和線程每次運(yùn)行出的不同結(jié)果。聲明：從這里開(kāi)始忘掉你聽(tīng)到過(guò)的關(guān)于GIL的東西，因?yàn)镚IL不會(huì)影響到我想要展示的東西。

示例1
我們將要請(qǐng)求五個(gè)不同的url：
單線程    
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()

輸出是：    
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

解釋：

        url順序的被請(qǐng)求
        除非cpu從一個(gè)url獲得了回應(yīng)，否則不會(huì)去請(qǐng)求下一個(gè)url
        網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求會(huì)花費(fèi)較長(zhǎng)的時(shí)間，所以cpu在等待網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的返回時(shí)間內(nèi)一直處于閑置狀態(tài)。

多線程    
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()

輸出：    
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

解釋：

        意識(shí)到了程序在執(zhí)行時(shí)間上的提升
        我們寫了一個(gè)多線程程序來(lái)減少cpu的等待時(shí)間，當(dāng)我們?cè)诘却粋€(gè)線程內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求返回時(shí)，這時(shí)cpu可以切換到其他線程去進(jìn)行其他線程內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求。
        我們期望一個(gè)線程處理一個(gè)url，所以實(shí)例化線程類的時(shí)候我們傳了一個(gè)url。
        線程運(yùn)行意味著執(zhí)行類里的run()方法。
        無(wú)論如何我們想每個(gè)線程必須執(zhí)行run()。
        為每個(gè)url創(chuàng)建一個(gè)線程并且調(diào)用start()方法，這告訴了cpu可以執(zhí)行線程中的run()方法了。
        我們希望所有的線程執(zhí)行完畢的時(shí)候再計(jì)算花費(fèi)的時(shí)間，所以調(diào)用了join()方法。
        join()可以通知主線程等待這個(gè)線程結(jié)束后，才可以執(zhí)行下一條指令。
        每個(gè)線程我們都調(diào)用了join()方法，所以我們是在所有線程執(zhí)行完畢后計(jì)算的運(yùn)行時(shí)間。

關(guān)于線程：

        cpu可能不會(huì)在調(diào)用start()后馬上執(zhí)行run()方法。
        你不能確定run()在不同線程建間的執(zhí)行順序。
        對(duì)于單獨(dú)的一個(gè)線程，可以保證run()方法里的語(yǔ)句是按照順序執(zhí)行的。
        這就是因?yàn)榫€程內(nèi)的url會(huì)首先被請(qǐng)求，然后打印出返回的結(jié)果。
實(shí)例2
我們將會(huì)用一個(gè)程序演示一下多線程間的資源競(jìng)爭(zhēng)，并修復(fù)這個(gè)問(wèn)題。    
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()

多次運(yùn)行這個(gè)程序，你會(huì)看到多種不同的結(jié)果。

解釋：

        有一個(gè)全局變量，所有的線程都想修改它。
        所有的線程應(yīng)該在這個(gè)全局變量上加 1 。
        有50個(gè)線程，最后這個(gè)數(shù)值應(yīng)該變成50，但是它卻沒(méi)有。

為什么沒(méi)有達(dá)到50？

        在some_var是15的時(shí)候，線程t1讀取了some_var，這個(gè)時(shí)刻cpu將控制權(quán)給了另一個(gè)線程t2。
        t2線程讀到的some_var也是15
        t1和t2都把some_var加到16
        當(dāng)時(shí)我們期望的是t1 t2兩個(gè)線程使some_var + 2變成17
        在這里就有了資源競(jìng)爭(zhēng)。
        相同的情況也可能發(fā)生在其它的線程間，所以出現(xiàn)了最后的結(jié)果小于50的情況。

解決資源競(jìng)爭(zhēng)    
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()
再次運(yùn)行這個(gè)程序，達(dá)到了我們預(yù)期的結(jié)果。
解釋：
        Lock 用來(lái)防止競(jìng)爭(zhēng)條件
        如果在執(zhí)行一些操作之前，線程t1獲得了鎖。其他的線程在t1釋放Lock之前，不會(huì)執(zhí)行相同的操作
        我們想要確定的是一旦線程t1已經(jīng)讀取了some_var，直到t1完成了修改some_var，其他的線程才可以讀取some_var
        這樣讀取和修改some_var成了邏輯上的原子操作。
實(shí)例3
讓我們用一個(gè)例子來(lái)證明一個(gè)線程不能影響其他線程內(nèi)的變量（非全局變量）。
time.sleep()可以使一個(gè)線程掛起，強(qiáng)制線程切換發(fā)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()
運(yùn)行幾次后發(fā)現(xiàn)并沒(méi)有打印出爭(zhēng)取的結(jié)果。當(dāng)一個(gè)線程正在打印的時(shí)候，cpu切換到了另一個(gè)線程，所以產(chǎn)生了不正確的結(jié)果。我們需要確保print self.entries是個(gè)邏輯上的原子操作，以防打印時(shí)被其他線程打斷。
我們使用了Lock()，來(lái)看下邊的例子。    
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()