python的多线程编程

其他 2018-12-22 23:21:16 阅读次数: 0 
1，python中一个线程对应于c语言中的一个线程
gil使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码, 无法将多个线程映射到多个cpu上执行
gil会根据执行的字节码行数以及时间片释放gil，gil在遇到io的操作时候主动释放
total = 0

def add():
    #1. dosomething1
    #2. io操作
    # 1. dosomething3
    global total
    for i in range(1000000):
        total += 1
def desc():
    global total
    for i in range(1000000):
        total -= 1

import threading
thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)
thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()
print(total)

每一次运行的结果都会不一样，所以有GIL的python线程也不是安全的，但是python遇到io操作的话，会等到io操作时候主动释放GIL,

2，多线程编程

①对于io操作来说，多线程和多进程性能差别不大

----------------------------------------------------

方式1：

通过Thread类来实例化

import time
import threading

def get_detail_html(url):
    print("get detail html started")
    time.sleep(2)
    print("get detail html end")


def get_detail_url(url):
    print("get detail url started")
    time.sleep(4)
    print("get detail url end")


if __name__ =="__main__":
    thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))
    start_time = time.time()
    thread1.start()
    thread2.start()
    print("last time {}".format(time.time()-start_time))
get detail html started
get detail url started
last time 0.0010006427764892578
get detail html end
get detail url end

运行时间居然是0，两个线程并行时间不应该是2秒吗？其实实际上这是有3个线程，可以通过pycharm的IDE中进行debug

可以看得到其实是三个线程的

那就意味着三个线程并行，2个线程睡2秒，但第三个线程依旧可以继续向下进行，因为他们是并行的，因此，时间才会接近于0，

但是此时虽然主线程结束了，但是并没有退出！子线程依旧可以执行，如何设置主线程退出之后立即kill掉子线程呢？

thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))
    start_time = time.time()
    thread1.setDaemon(True)  # setDaemon 设置为True是将其设置为守护线程
    thread2.setDaemon(True)
    thread1.start()
    thread2.start()

但是如何让这个主线程等待其余2个子线程结束之后再去执行呢？

thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))
    start_time = time.time()
    thread1.start()
    thread2.start()
    thread1.join()
    thread2.join()

join()就是设置主线程必须等待子线程结束之后才能够退出，注意：必须在start()之后写

那如何简化多线程编程呢？（继承Thread类）

②通过继承Thread来实现多线程

class GetDetailHtml(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)

    def run(self):  重载run方法
        print("get detail html started")
        time.sleep(2)
        print("get detail html end")


class GetDetailUrl(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)

    def run(self):
        print("get detail url started")
        time.sleep(4)
        print("get detail url end")
if __name__ == "__main__":
    thread1 = GetDetailHtml("get_detail_html")
    thread2 = GetDetailUrl("get_detail_url")
    start_time = time.time()
    thread1.start()
    thread2.start()

    thread1.join()
    thread2.join()

    # 当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print("last time: {}".format(time.time() - start_time))

那归根到底就能够自定义很多复杂的逻辑了

---------------------------------------------------------

线程间的通信和共享变量

从第一个例子中我们就公用了同一个total变量

但是共享变量会导致变量被反复修改

# 通过queue的方式进行线程间同步
from queue import Queue
import time
import threading


def get_detail_html(queue):
    # 爬取文章详情页
    while True:
        url = queue.get()  # queue是一个阻塞方法，队列中没有值得时候他会一直阻塞
        # for url in detail_url_list:
        print("get detail html started")
        time.sleep(2)
        print("get detail html end")


def get_detail_url(queue):
    # 爬取文章列表页
    while True:
        print("get detail url started")
        time.sleep(4)
        for i in range(20):
            queue.put("http://projectsedu.com/{id}".format(id=i))  # 队列满了也会阻塞住
        print("get detail url end")


# 1. 线程通信方式- 共享变量

if __name__ == "__main__":
    detail_url_queue = Queue(maxsize=1000)  # 声明最大值的消息队列，线程是安全的

    thread_detail_url = threading.Thread(target=get_detail_url, args=(detail_url_queue,))
    for i in range(10):
        html_thread = threading.Thread(target=get_detail_html, args=(detail_url_queue,))
        html_thread.start()
    # # thread2 = GetDetailUrl("get_detail_url")
    start_time = time.time()
    # thread_detail_url.start()
    # thread_detail_url1.start()
    #
    # thread1.join()
    # thread2.join()
    detail_url_queue.task_done()  # 必须调用
    detail_url_queue.join()  # 和线程一致

    # 当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print("last time: {}".format(time.time() - start_time))

因此，当涉及到共享变量的时候，首先推荐采用queue来完成

1，线程安全

2，对于可以采用task_done 随时停止

-----------------------------------------------------------------------------------------

4，线程同步：（锁机制）

# -*- coding:UTF-8 -*-
__autor__ = 'zhouli'
__date__ = '2018/12/18 21:44'


from threading import Lock


total = 0
lock = RLock()


def add():
    # 1. dosomething1
    # 2. io操作
    # 1. dosomething3
    global lock
    global total
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        total += 1
        lock.release()


def desc():
    global total
    global lock
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        total -= 1
        lock.release()


import threading

thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)
thread1.start()
thread2.start()

#
thread1.join()
thread2.join()
print(total)

# 1. 用锁会影响性能
# 2. 锁会引起死锁
# 死锁的情况 A（a，b）

加锁一定要释放！！否则死锁!!

因为使用锁的情况下会很绕，所以python给我们重新定义了一个Rlock（可重入的锁）

# 在同一个线程里面，可以连续调用多次acquire， 一定要注意acquire的次数要和release的次数相等

代码修改如下：

from threading import Lock, RLock, Condition  # 可重入的锁

# 在同一个线程里面，可以连续调用多次acquire， 一定要注意acquire的次数要和release的次数相等
total = 0
lock = RLock()


def add():
    # 1. dosomething1
    # 2. io操作
    # 1. dosomething3
    global lock
    global total
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        lock.acquire()
        total += 1
        lock.release()
        lock.release()


def desc():
    global total
    global lock
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        total -= 1
        lock.release()


import threading

thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)
thread1.start()
thread2.start()

#
thread1.join()
thread2.join()
print(total)

# 1. 用锁会影响性能
# 2. 锁会引起死锁
# 死锁的情况 A（a，b）
"""
A(a、b)
acquire (a)
acquire (b)

B(a、b)
acquire (a)
acquire (b)
"""

在同一个线程里面才是如此，不同线程之间还是一个互相竞争的关系！

多线程的难点：condition（条件变量）

他是多线程中用于复杂的多线程通信中的锁，条件变量

通过源码可知其中的wait和notify方法

其中wait()方法是等待线程的的启动，notify去通知另一个线程的启动

import threading


# 条件变量， 用于复杂的线程间同步
# class XiaoAi(threading.Thread):
#     def __init__(self, lock):
#         super().__init__(name="小爱")
#         self.lock = lock
#
#     def run(self):
#         self.lock.acquire()
#         print("{} : 在 ".format(self.name))
#         self.lock.release()
#
#         self.lock.acquire()
#         print("{} : 好啊 ".format(self.name))
#         self.lock.release()
#
#
# class TianMao(threading.Thread):
#     def __init__(self, lock):
#         super().__init__(name="天猫精灵")
#         self.lock = lock
#
#     def run(self):
#         self.lock.acquire()
#         print("{} : 小爱同学 ".format(self.name))
#         self.lock.release()
#
#         self.lock.acquire()
#         print("{} : 我们来对古诗吧 ".format(self.name))
#         self.lock.release()


# 通过condition完成协同读诗

class XiaoAi(threading.Thread):
    def __init__(self, cond):
        super().__init__(name="小爱")
        self.cond = cond

    def run(self):
        with self.cond:  # 一定要使用with语句
            self.cond.wait()  # 后说话使用先要等待
            print("{} : 在 ".format(self.name))
            self.cond.notify()  # 去通知

            self.cond.wait()
            print("{} : 好啊 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 君住长江尾 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 共饮长江水 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 此恨何时已 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 定不负相思意 ".format(self.name))
            self.cond.notify()


class TianMao(threading.Thread):
    def __init__(self, cond):
        super().__init__(name="天猫精灵")
        self.cond = cond

    def run(self):
        with self.cond:
            print("{} : 小爱同学 ".format(self.name))
            self.cond.notify()  # 先去通知
            self.cond.wait()  # 等待

            print("{} : 我们来对古诗吧 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 我住长江头 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 日日思君不见君 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 此水几时休 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 只愿君心似我心 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()


if __name__ == "__main__":
    from concurrent import futures

    cond = threading.Condition()
    xiaoai = XiaoAi(cond)
    tianmao = TianMao(cond)

    # 启动顺序很重要
    # 在调用with cond之后才能调用wait或者notify方法
    # condition有两层锁， 一把底层锁会在线程调用了wait方法的时候释放， 上面的锁会在每次调用wait的时候分配一把并放入到cond的等待队列中，等到notify方法的唤醒
    xiaoai.start()
    tianmao.start()

 5,Semaphore的使用

# Semaphore 是用于控制进入数量的锁
# 文件， 读、写， 写一般只是用于一个线程写，读可以允许有多个

# 做爬虫
import threading
import time


class HtmlSpider(threading.Thread):
    def __init__(self, url, sem):
        super().__init__()
        self.url = url
        self.sem = sem

    def run(self):
        time.sleep(2)
        print("got html text success")
        self.sem.release()  # 一定要注意锁的释放的位置，一旦锁被释放sem就会增加1


class UrlProducer(threading.Thread):
    def __init__(self, sem):
        super().__init__()
        self.sem = sem

    def run(self):
        for i in range(20):
            self.sem.acquire()
            html_thread = HtmlSpider("https://baidu.com/{}".format(i), self.sem)
            html_thread.start()


if __name__ == "__main__":
    sem = threading.Semaphore(3)
    url_producer = UrlProducer(sem)
    url_producer.start()

6，线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

为什么要线程池？

主线程中可以获取某一个线程的状态或者某一个任务的状态，以及返回值

当一个线程完成的时候我们主线程能立即知道

 futures可以让多线程和多进程编码接口一致

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait, FIRST_COMPLETED


# 未来对象，task的返回容器


# 线程池， 为什么要线程池
# 主线程中可以获取某一个线程的状态或者某一个任务的状态，以及返回值
# 当一个线程完成的时候我们主线程能立即知道
# futures可以让多线程和多进程编码接口一致
import time


def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {} success".format(times))
    return times


executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 通过submit函数提交执行的函数到线程池中, submit 是立即返回
task1 = executor.submit(get_html, (3,))  # 第一个参数是函数名称，第二个参数是参数
task2 = executor.submit(get_html, (2,))  # submit的返回时是非常重要，用于判断是否执行成功等
print(task1.done)  # 判断任务是否完成

结果

当然task1.result()方法也是可以的，查看task的结果

实际上我们也可以将某一个任务关闭掉，但是要注意，任务在执行中或者是执行完成时是无法取消的，只有未开始执行才会被cancel()掉

# 要获取已经成功的task的返回
urls = [3, 2, 4]
all_task = [executor.submit(get_html, (url,)) for url in urls]

for future in as_completed(all_task):  # as_completed 实际上是一个生成器，将已经完成的返回
    data = future.result()
    print("get {} page".format(data))

这个执行结果顺序是谁先完成任务谁先出来

或者

# 要获取已经成功的task的返回
urls = [3, 2, 4]
all_task = [executor.submit(get_html, (url,)) for url in urls]
# for future in as_completed(all_task):  # as_completed 实际上是一个生成器，将已经完成的返回
#     data = future.result()
#     print("get {} page".format(data))
# 通过executor的map获取已经完成的task的值
for data in executor.map(get_html, urls):  # map方法更加简单
    print("get {} page".format(data))

但是这样和上面的不一样的是，这边直接返回的就是结果了，也就是data = future.result()这一步被省略了

而且map方法返回的顺序是列表的顺序

wait 方法：（让主线程进行阻塞）

# 要获取已经成功的task的返回
urls = [3, 2, 4]
all_task = [executor.submit(get_html, (url,)) for url in urls]
wait(all_task, return_when=FIRST_COMPLETED)  # 让主线程阻塞，如果没有return_when参数 默认是等待全部任务结束放行
print("main")
# for future in as_completed(all_task):  # as_completed 实际上是一个生成器，将已经完成的返回
#     data = future.result()
#     print("get {} page".format(data))
# 通过executor的map获取已经完成的task的值
for data in executor.map(get_html, urls):  # map方法更加简单
    print("get {} page".format(data))

放上完整版

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait, FIRST_COMPLETED
from concurrent.futures import Future
from multiprocessing import Pool

# 未来对象，task的返回容器


# 线程池， 为什么要线程池
# 主线程中可以获取某一个线程的状态或者某一个任务的状态，以及返回值
# 当一个线程完成的时候我们主线程能立即知道
# futures可以让多线程和多进程编码接口一致
import time


def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {} success".format(times))
    return times


executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 通过submit函数提交执行的函数到线程池中, submit 是立即返回
task1 = executor.submit(get_html, (3,))  # 第一个参数是函数名称，第二个参数是参数
task2 = executor.submit(get_html, (2,))  # submit的返回时是非常重要，用于判断是否执行成功等


# 要获取已经成功的task的返回
urls = [3, 2, 4]
all_task = [executor.submit(get_html, (url,)) for url in urls]
wait(all_task, return_when=FIRST_COMPLETED)  # 让主线程阻塞，如果没有return_when参数 默认是等待全部任务结束放行
print("main")
# for future in as_completed(all_task):  # as_completed 实际上是一个生成器，将已经完成的返回
#     data = future.result()
#     print("get {} page".format(data))
# 通过executor的map获取已经完成的task的值
for data in executor.map(get_html, urls):  # map方法更加简单
    print("get {} page".format(data))


# #done方法用于判定某个任务是否完成
# print(task1.done())
# print(task2.cancel())
# time.sleep(3)
# print(task1.done())
#
# #result方法可以获取task的执行结果
# print(task1.result())

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转载自www.cnblogs.com/zhoulixiansen/p/10134723.html
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