千与千寻-Python并发编程之多线程详解

Python并发编程之多线程详解

1、多线程的理解

多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少（不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快），缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。

2、Python多线程创建

在Python中，同样可以实现多线程，有两个标准模块thread和threading，不过我们主要使用更高级的threading模块。使用例子：

import threading
import time


def target():
    print 'the curent threading  %s is running' % threading.current_thread().name
    time.sleep(1)
    print 'the curent threading  %s is ended' % threading.current_thread().name


print 'the curent threading  %s is running' % threading.current_thread().name
t = threading.Thread(target=target)

t.start()
t.join()
print 'the curent threading  %s is ended' % threading.current_thread().name

输出：
the curent threading  MainThread is running
the curent threading  Thread-1 is running
the curent threading  Thread-1 is ended
the curent threading  MainThread is ended

start是启动线程，join是阻塞当前线程，即使得在当前线程结束时，不会退出。从结果可以看到，主线程直到Thread-1结束之后才结束。
Python中，默认情况下，如果不加join语句，那么主线程不会等到当前线程结束才结束，但却不会立即杀死该线程。如不加join输出如下：

the curent threading  MainThread is running
the curent threading  Thread-1 is running
 the curent threading  MainThread is ended
the curent threading  Thread-1 is ended

但如果为线程实例添加t.setDaemon(True)之后，如果不加join语句，那么当主线程结束之后，会杀死子线程。代码：

import threading
import time

def target():
    print 'the curent threading  %s is running' % threading.current_thread().name
    time.sleep(4)
    print 'the curent threading  %s is ended' % threading.current_thread().name

print 'the curent threading  %s is running' % threading.current_thread().name

t = threading.Thread(target=target)
t.setDaemon(True)

t.start()

#t.join()

print 'the curent threading  %s is ended' % threading.current_thread().name
输出如下：
the curent threading  MainThread is running
the curent threading  Thread-1 is runningthe curent threading  MainThread is ended

如果加上join,并设置等待时间，就会等待线程一段时间再退出：

import threading
import time

def target():
    print 'the curent threading  %s is running' % threading.current_thread().name
    time.sleep(4)
    print 'the curent threading  %s is ended' % threading.current_thread().name

print 'the curent threading  %s is running' % threading.current_thread().name

t = threading.Thread(target=target)
t.setDaemon(True)

t.start()

t.join(1)

输出：
the curent threading  MainThread is running
the curent threading  Thread-1 is running
the curent threading  MainThread is ended

主线程等待1秒，就自动结束，并杀死子线程。如果join不加等待时间，t.join(),就会一直等待，一直到子线程结束，输出如下：
the curent threading  MainThread is running
the curent threading  Thread-1 is running
the curent threading  Thread-1 is ended
the curent threading  MainThread is ended

3、线程锁和ThreadLocal

（1）线程锁

对于多线程来说，最大的特点就是线程之间可以共享数据，那么共享数据就会出现多线程同时更改一个变量，使用同样的资源，而出现死锁、数据错乱等情况。

假设有两个全局资源，a和b，有两个线程thread1，thread2. thread1占用a，想访问b，但此时thread2占用b，想访问a，两个线程都不释放此时拥有的资源，那么就会造成死锁。

对于该问题，出现了Lock。当访问某个资源之前，用Lock.acquire()锁住资源,访问之后，用Lock.release()释放资源。

a = 3
lock = threading.Lock()

def target():
    print 'the curent threading  %s is running' % threading.current_thread().name
    time.sleep(4)
    global a
    lock.acquire()
    try:
        a += 3
    finally:
        lock.release()
    print 'the curent threading  %s is ended' % threading.current_thread().name
    print 'yes'

用finally的目的是防止当前线程无线占用资源。

(2)ThreadLocal

介绍完线程锁，接下来出场的是ThreadLocal。当不想将变量共享给其他线程时，可以使用局部变量，但在函数中定义局部变量会使得在函数之间传递特别麻烦。ThreadLocal是非常牛逼的东西，它解决了全局变量需要枷锁，局部变量传递麻烦的两个问题。通过在线程中定义：
local_school = threading.local()
此时这个local_school就变成了一个全局变量，但这个全局变量只在该线程中为全局变量，对于其他线程来说是局部变量，别的线程不可更改。

def process_thread(name):# 绑定ThreadLocal的student:
    local_school.student = name

这个student属性只有本线程可以修改，别的线程不可以。代码：

local = threading.local()
def func(name):
    print 'current thread:%s' % threading.currentThread().name
    local.name = name
    print "%s in %s" % (local.name,threading.currentThread().name)

t1 = threading.Thread(target=func,args=('haibo',))
t2 = threading.Thread(target=func,args=('lina',))


t1.start()
t2.start()

t1.join()
t2.join()

从代码中也可以看到，可以将ThreadLocal理解成一个dict,可以绑定不同变量。
ThreadLocal用的最多的地方就是每一个线程处理一个HTTP请求，在Flask框架中利用的就是该原理，它使用的是基于Werkzeug的LocalStack。

4、Map实现多线程：

对于多线程的使用，我们经常是用thread来创建，比较繁琐：

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self):
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        lock.acquire()
        print threading.currentThread().getName()
        lock.release()


def build_worker(num):
    workers = []
    for t in range(num):
        work = MyThread()
        work.start()
        workers.append(work)
    return workers


def producer():
    threads = build_worker(4)
    for w in threads:
        w.join()
    print 'Done'

如果要创建更多的线程，那就要一一加到里面，操作麻烦，代码可读性也变差。在Python中，可以使用map函数简化代码。map可以实现多任务的并发，简单示例：

urls = ['http://www.baidu.com','http://www.sina.com','http://www.qq.com']
results=map(urllib2.urlopen,urls)

map将urls的每个元素当做参数分别传给urllib2.urlopen函数，并最后把结果放到results列表中，map 函数一手包办了序列操作、参数传递和结果保存等一系列的操作。其原理：

map函数负责将线程分给不同的CPU。

在 Python 中有个两个库包含了 map 函数： multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.dummy.dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 dummy 模块作用于线程。代码：

import urllib2

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool


urls = ['http://www.baidu.com','http://www.sina.com','http://www.qq.com']

pool = ThreadPool()

results = pool.map(urllib2.urlopen,urls)
print results
pool.close()
pool.join()

print 'main ended'

pool = ThreadPool()创建了线程池，其默认值为当前机器 CPU 的核数，可以指定线程池大小，不是越多越好，因为越多的话，线程之间的切换也是很消耗资源的。
results = pool.map(urllib2.urlopen,urls) 该语句将不同的url传给各自的线程，并把执行后结果返回到results中。

代码清晰明了，巧妙得完成Threading模块完成的功能。

在Python3中有concurrent包，提供了线程池，类似于Java的ThreadPoolExecutor。

import time
from concurrent import futures
import requests

def run(url):
    return requests.get(url).text

start = time.time()
with futures.ThreadPoolExecutor(10) as executor:
    ret = [executor.submit(run,url) for url in  ['http://httpbin.org', 'http://example.com/', 'https://api.github.com/']]
    for i in futures.as_completed(ret):
        print(i.result())

print("it cost:" + str(time.time()-start))

5、Python多线程的缺陷：

上面说了那么多关于多线程的用法，但Python多线程并不能真正能发挥作用，因为在Python中，有一个GIL，即全局解释锁，该锁的存在保证在同一个时间只能有一个线程执行任务，也就是多线程并不是真正的并发，只是交替得执行。假如有10个线程炮在10核CPU上，当前工作的也只能是一个CPU上的线程。

6、Python多线程的应用场景。

虽然Python多线程有缺陷，总被人说成是鸡肋，但也不是一无用处，它很适合用在IO密集型任务中。I/O密集型执行期间大部分是时间都用在I/O上，如数据库I/O，较少时间用在CPU计算上。因此该应用场景可以使用Python多线程，当一个任务阻塞在IO操作上时，我们可以立即切换执行其他线程上执行其他IO操作请求。

总结：Python多线程在IO密集型任务中还是很有用处的，而对于计算密集型任务，应该使用Python多进程。

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Python并发编程之多线程详解

Python并发编程之多线程详解

1、多线程的理解

2、Python多线程创建

3、线程锁和ThreadLocal

（1）线程锁

(2)ThreadLocal

4、Map实现多线程：

5、Python多线程的缺陷：

6、Python多线程的应用场景。

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