多线程实践—Python多线程编程

多线程实践

前面的一些文章和脚本都是只能做学习多线程的原理使用，实际上什么有用的事情也没有做。接下来进行多线程的实践，看一看在实际项目中是怎么使用多线程的。

图书排名示例

Bookrank.py：

该脚本通过单线程进行下载图书排名信息的调用

​
from atexit import register
from re import compile
from threading import Thread
from time import sleep, ctime
import requests
​
REGEX = compile('#([\d,]+) in Books')
AMZN = 'https://www.amazon.com/dp/'
ISBNS = {
    '0132269937': 'Core Python Programming',
    '0132356139': 'Python Web Development with Django',
    '0137143419': 'Python Fundamentals',
}
​
def getRanking(isbn):
    url = '%s%s' % (AMZN, isbn)
    page = requests.get(url)
    data = page.text
    return REGEX.findall(data)[0]
​
def _showRanking(isbn):
    print '- %r ranked %s' % (
        ISBNS[isbn], getRanking(isbn))
​
def _main():
    print 'At', ctime(), 'on Amazon'
    for isbn in ISBNS:
        _showRanking(isbn)
​
@register
def _atexit():
    print 'all DONE at:', ctime()
​
if __name__ == '__main__':
    _main()
​

输出结果为：

/usr/bin/python ~/Test_Temporary/bookrank.py
At Sat Jul 28 17:16:51 2018 on Amazon
- 'Core Python Programming' ranked 322,656
- 'Python Fundamentals' ranked 4,739,537
- 'Python Web Development with Django' ranked 1,430,855
all DONE at: Sat Jul 28 17:17:08 2018

引入线程

上面的例子只是一个单线程程序，下面引入线程，并使用多线程再执行程序对比各自所需的时间。

​ 将上面脚本中 _main() 函数的 _showRanking(isbn) 修改以下代码：

​ Thread(target=_showRanking, args=(isbn,)).start()

再次执行查看返回结果：

/usr/bin/python ~/Test_Temporary/bookrank.py
At Sat Jul 28 17:39:16 2018 on Amazon
- 'Python Fundamentals' ranked 4,739,537
- 'Python Web Development with Django' ranked 1,430,855
- 'Core Python Programming' ranked 322,656
all DONE at: Sat Jul 28 17:39:19 2018

从两个的输出结果中可以看出，使用单线程时总体完成的时间为 7s ，而使用多线程时，总体完成时间为 3s 。另外一个需要注意的是，单线程版本是按照变量的顺序输出，而多线程版本按照完成的顺序输出。

同步原语

一般在多线程代码中，总会有一些特定的函数或代码块不希望（或不应该）被多个线程同时执行，通常包括修改数据库、更新文件或其它会产生竟态条件的类似情况。这就是需要使用同步的情况。

• 当任意数量的线程可以访问临界区的代码，但给定的时刻只有一个线程可以通过时，就是使用同步的时候了；

• 程序员选择适合的同步原语，或者线程控制机制来执行同步；

• 进程同步有不同的类型【参见：https://en.wikipedia.org/wiki/Synchronization_(computer_science) 】

• 同步原语有：锁/互斥、信号量。锁是最简单、最低级的机制，而信号量用于多线程竞争有限资源的情况。

锁示例

锁有两种状态：锁定和未锁定。而且它也只支持两个函数：获得锁和释放锁。

• 当多线程争夺锁时，允许第一个获得锁的线程进入临界区，并执行代码；

• 所有之后到达的线程将被阻塞，直到第一个线程结束退出临界区并释放锁；

• 锁被释放后，其它等待的线程可以继续争夺锁，并进入临界区；

• 被阻塞的线程没有顺序，不会先到先得，胜出的线程是不确定的。

代码示例（mtsleepF.py）：

*注：该脚本派生了随机数量的线程，每个线程执行结束时会进行输出

# -*- coding=utf-8 -*-
from atexit import register
from random import randrange
from threading import Thread, currentThread
from time import sleep, ctime
​
class CleanOutputSet(set):
    def __str__(self):
        return ', '.join(x for x in self)
​
loops = (randrange(2, 5) for x in range(randrange(3, 7)))
remaining = CleanOutputSet()
​
def loop(nsec):
    myname = currentThread().name
    remaining.add(myname)
    print('这个是目前线程池中的线程：', remaining)
    print('[%s] Started %s' % (ctime(), myname))
    sleep(nsec)
    remaining.remove(myname)
    print('[%s] Completed %s (%d secs)' % (ctime(), myname, nsec))
    print(' (remaining: %s)' % (remaining or 'None'))
​
def _main():
    for pause in loops:
        Thread(target=loop, args=(pause,)).start()
​
@register
def _atexit():
    print('all DONE at:%s' % ctime())
​
if __name__ == '__main__':
    _main()
​

执行后的输出结果：

/usr/local/bin/python3.6 /Users/zhenggougou/Project/Test_Temporary/mtsleepF.py
这个是目前线程池中的线程： Thread-1
[Sat Jul 28 21:09:44 2018] Started Thread-1
这个是目前线程池中的线程： Thread-2, Thread-1
[Sat Jul 28 21:09:44 2018] Started Thread-2
这个是目前线程池中的线程： Thread-3, Thread-2, Thread-1
[Sat Jul 28 21:09:44 2018] Started Thread-3
这个是目前线程池中的线程： Thread-3, Thread-2, Thread-4, Thread-1
[Sat Jul 28 21:09:44 2018] Started Thread-4
这个是目前线程池中的线程： Thread-5, Thread-4, Thread-3, Thread-2, Thread-1
[Sat Jul 28 21:09:44 2018] Started Thread-5
这个是目前线程池中的线程： Thread-5, Thread-6, Thread-4, Thread-3, Thread-2, Thread-1
[Sat Jul 28 21:09:44 2018] Started Thread-6
[Sat Jul 28 21:09:46 2018] Completed Thread-2 (2 secs)
[Sat Jul 28 21:09:46 2018] Completed Thread-1 (2 secs)
[Sat Jul 28 21:09:46 2018] Completed Thread-3 (2 secs)
 (remaining: Thread-5, Thread-6, Thread-4)
[Sat Jul 28 21:09:46 2018] Completed Thread-6 (2 secs)
 (remaining: Thread-5, Thread-4)
[Sat Jul 28 21:09:46 2018] Completed Thread-4 (2 secs)
 (remaining: Thread-5)
 (remaining: Thread-5)
[Sat Jul 28 21:09:46 2018] Completed Thread-5 (2 secs)
 (remaining: None)
 (remaining: None)
all DONE at:Sat Jul 28 21:09:46 2018

从执行结果中可以看出，有的时候可能会存在多个线程并行执行操作删除 remaining 集合中数据的情况。比如上面结果中，线程1、2、3 就是同时执行去删除集合中数据的。所以为了避免这种情况需要加锁，通过引入 Lock （或 RLock），然后创建一个锁对象来保证数据的修改每次只有一个线程能操作。

1. 首先先导入锁类，然后创建锁对象

   from threading import Thread, Lock, currentThread

   lock = Lock()

2. 然后使用创建的锁，将上面 mtsleepF.py 脚本中 loop() 函数做以下改变：

   def loop(nsec):
       myname = currentThread().name
       lock.acquire() # 获取锁
       remaining.add(myname)
       print('这个是目前线程池中的线程：', remaining)
       print('[%s] Started %s' % (ctime(), myname))
       lock.release() # 释放锁
       sleep(nsec)
       lock.acquire() # 获取锁
       remaining.remove(myname)
       print('[%s] Completed %s (%d secs)' % (ctime(), myname, nsec))
       print(' (remaining: %s)' % (remaining or 'None'))
       lock.release() # 释放锁

在操作变量的前后需要进行获取锁和释放锁的操作，以保证在修改变量时只有一个线程进行。上面的代码有两处修改变量，一是：remaining.add(myname) ，二是：remaining.remove(myname)。 所以上面代码中有两次获取锁和释放锁的操作。其实还有一种方案可以不再调用锁的 acquire() 和 release() 方法，二是使用上下文管理，进一步简化代码。代码如下：

def loop(nesc):
    myname = currentThread().name
    with lock:
        remaining.add(myname)
        print('[{0}] Started {1}'.format(ctime(), myname))
    sleep(nesc)
    with lock:
        remaining.remove(myname)
        print('[{0}] Completed {1} ({2} secs)'.format(ctime(), myname, nesc))
        print(' (remaining: {0})'.format(remaining or 'None'))

信号量示例

锁非常易于理解和实现，也很容易决定何时需要它们，然而，如果情况更加复杂，可能需要一个更强大的同步原语来代替锁。

信号量是最古老的同步原语之一。它是一个计数器，当资源消耗时递减，当资源释放时递增。可以认为信号量代表它们的资源可用或不可用。信号量比锁更加灵活，因为可以有多个线程，每个线程都拥有有限资源的一个实例。

• 消耗资源使计数器递减的操作习惯上称为 P() —— acquire ；

• 当一个线程对一个资源完成操作时，该资源需要返回资源池中，这个操作一般称为 V() —— release 。

示例，糖果机和信号量（candy.py）：

*注：该脚本使用了锁和信号量来模拟一个糖果机

# -*- coding=utf-8 -*-
from atexit import register
from random import randrange
from threading import BoundedSemaphore, Lock, Thread
from time import sleep, ctime
​
lock = Lock()
MAX = 5
candytray = BoundedSemaphore(MAX)
​
def refill():
    lock.acquire()
    print('Refilling candy')
    try:
        candytray.release() # 释放资源
    except ValueError:
        print('full, skipping')
    else:
        print('OK')
    lock.release()
​
def buy():
    lock.acquire()
    print('Buying candy...')
    if candytray.acquire(False): # 消耗资源
        print('OK')
    else:
        print('empty, skipping')
    lock.release()
​
def producer(loops):
    for i in range(loops):
        refill()
        sleep(randrange(3))
​
def consumer(loops):
    for i in range(loops):
        buy()
        sleep(randrange(3))
​
def _main():
    print('starting at:{0}'.format(ctime()))
    nloops = randrange(2, 6)
    print('THE CANDY MACHINE (full with %d bars)!' % MAX)
    Thread(target=consumer, args=(randrange(nloops, nloops+MAX+2),)).start()
    Thread(target=producer, args=(nloops,)).start()
​
@register
def _atexit():
    print('all DONE at:{0}'.format(ctime()))
​
if __name__ == '__main__':
    _main()

执行结果为：

/usr/local/bin/python3.6 ~/Test_Temporary/candy.py
starting at:Sun Jul 29 21:12:50 2018
THE CANDY MACHINE (full with 5 bars)!
Buying candy...
OK
Refilling candy
OK
Refilling candy
full, skipping
Buying candy...
OK
Buying candy...
OK
all DONE at:Sun Jul 29 21:12:52 2018