python多線程超詳細詳解

python中的多線程是一個非常重要的知識點,今天為大傢對多線程進行詳細的說明,代碼中的註釋有多線程的知識點還有測試用的實例。

import threading
from threading import Lock,Thread
import time,os


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          python多線程詳解
  什麼是線程?
  線程也叫輕量級進程,是操作系統能夠進行運算調度的最小單位,它被包涵在進程之中,是進程中的實際運作單位。
  線程自己不擁有系統資源,隻擁有一點兒在運行中必不可少的資源,但它可與同屬一個進程的其他線程共享進程所
  擁有的全部資源。一個線程可以創建和撤銷另一個線程,同一個進程中的多個線程之間可以並發執行
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 為什麼要使用多線程?
 線程在程序中是獨立的、並發的執行流。與分隔的進程相比,進程中線程之間的隔離程度要小,它們共享內存、文件句柄
 和其他進程應有的狀態。
 因為線程的劃分尺度小於進程,使得多線程程序的並發性高。進程在執行過程之中擁有獨立的內存單元,而多個線程共享
 內存,從而極大的提升瞭程序的運行效率。
 線程比進程具有更高的性能,這是由於同一個進程中的線程都有共性,多個線程共享一個進程的虛擬空間。線程的共享環境
 包括進程代碼段、進程的共有數據等,利用這些共享的數據,線程之間很容易實現通信。
 操作系統在創建進程時,必須為改進程分配獨立的內存空間,並分配大量的相關資源,但創建線程則簡單得多。因此,使用多線程
 來實現並發比使用多進程的性能高得要多。
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 總結起來,使用多線程編程具有如下幾個優點:
 進程之間不能共享內存,但線程之間共享內存非常容易。
 操作系統在創建進程時,需要為該進程重新分配系統資源,但創建線程的代價則小得多。因此使用多線程來實現多任務並發執行比使用多進程的效率高
 python語言內置瞭多線程功能支持,而不是單純地作為底層操作系統的調度方式,從而簡化瞭python的多線程編程。
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 普通創建方式
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# def run(n):
#  print('task',n)
#  time.sleep(1)
#  print('2s')
#  time.sleep(1)
#  print('1s')
#  time.sleep(1)
#  print('0s')
#  time.sleep(1)
#
# if __name__ == '__main__':
#  t1 = threading.Thread(target=run,args=('t1',))  # target是要執行的函數名(不是函數),args是函數對應的參數,以元組的形式存在
#  t2 = threading.Thread(target=run,args=('t2',))
#  t1.start()
#  t2.start()


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 自定義線程:繼承threading.Thread來定義線程類,其本質是重構Thread類中的run方法
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# class MyThread(threading.Thread):
#  def __init__(self,n):
#   super(MyThread,self).__init__() #重構run函數必須寫
#   self.n = n
#
#  def run(self):
#   print('task',self.n)
#   time.sleep(1)
#   print('2s')
#   time.sleep(1)
#   print('1s')
#   time.sleep(1)
#   print('0s')
#   time.sleep(1)
#
# if __name__ == '__main__':
#  t1 = MyThread('t1')
#  t2 = MyThread('t2')
#  t1.start()
#  t2.start()


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 守護線程
 下面這個例子,這裡使用setDaemon(True)把所有的子線程都變成瞭主線程的守護線程,
 因此當主線程結束後,子線程也會隨之結束,所以當主線程結束後,整個程序就退出瞭。
 所謂'線程守護',就是主線程不管該線程的執行情況,隻要是其他子線程結束且主線程執行完畢,主線程都會關閉。也就是說:主線程不等待該守護線程的執行完再去關閉。
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# def run(n):
#  print('task',n)
#  time.sleep(1)
#  print('3s')
#  time.sleep(1)
#  print('2s')
#  time.sleep(1)
#  print('1s')
#
# if __name__ == '__main__':
#  t=threading.Thread(target=run,args=('t1',))
#  t.setDaemon(True)
#  t.start()
#  print('end')
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 通過執行結果可以看出,設置守護線程之後,當主線程結束時,子線程也將立即結束,不再執行
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 主線程等待子線程結束
 為瞭讓守護線程執行結束之後,主線程再結束,我們可以使用join方法,讓主線程等待子線程執行
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# def run(n):
#  print('task',n)
#  time.sleep(2)
#  print('5s')
#  time.sleep(2)
#  print('3s')
#  time.sleep(2)
#  print('1s')
# if __name__ == '__main__':
#  t=threading.Thread(target=run,args=('t1',))
#  t.setDaemon(True) #把子線程設置為守護線程,必須在start()之前設置
#  t.start()
#  t.join()  #設置主線程等待子線程結束
#  print('end')


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 多線程共享全局變量
 線程時進程的執行單元,進程時系統分配資源的最小執行單位,所以在同一個進程中的多線程是共享資源的
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# g_num = 100
# def work1():
#  global g_num
#  for i in range(3):
#   g_num+=1
#  print('in work1 g_num is : %d' % g_num)
#
# def work2():
#  global g_num
#  print('in work2 g_num is : %d' % g_num)
#
# if __name__ == '__main__':
#  t1 = threading.Thread(target=work1)
#  t1.start()
#  time.sleep(1)
#  t2=threading.Thread(target=work2)
#  t2.start()


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  由於線程之間是進行隨機調度,並且每個線程可能隻執行n條執行之後,當多個線程同時修改同一條數據時可能會出現臟數據,
 所以出現瞭線程鎖,即同一時刻允許一個線程執行操作。線程鎖用於鎖定資源,可以定義多個鎖,像下面的代碼,當需要獨占
 某一個資源時,任何一個鎖都可以鎖定這個資源,就好比你用不同的鎖都可以把這個相同的門鎖住一樣。
  由於線程之間是進行隨機調度的,如果有多個線程同時操作一個對象,如果沒有很好地保護該對象,會造成程序結果的不可預期,
 我們因此也稱為“線程不安全”。
  為瞭防止上面情況的發生,就出現瞭互斥鎖(Lock)
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# def work():
#  global n
#  lock.acquire()
#  temp = n
#  time.sleep(0.1)
#  n = temp-1
#  lock.release()
#
#
# if __name__ == '__main__':
#  lock = Lock()
#  n = 100
#  l = []
#  for i in range(100):
#   p = Thread(target=work)
#   l.append(p)
#   p.start()
#  for p in l:
#   p.join()


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 遞歸鎖:RLcok類的用法和Lock類一模一樣,但它支持嵌套,在多個鎖沒有釋放的時候一般會使用RLock類
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# def func(lock):
#  global gl_num
#  lock.acquire()
#  gl_num += 1
#  time.sleep(1)
#  print(gl_num)
#  lock.release()
#
#
# if __name__ == '__main__':
#  gl_num = 0
#  lock = threading.RLock()
#  for i in range(10):
#   t = threading.Thread(target=func,args=(lock,))
#   t.start()


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 信號量(BoundedSemaphore類)
 互斥鎖同時隻允許一個線程更改數據,而Semaphore是同時允許一定數量的線程更改數據,比如廁所有3個坑,
 那最多隻允許3個人上廁所,後面的人隻能等裡面有人出來瞭才能再進去
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# def run(n,semaphore):
#  semaphore.acquire() #加鎖
#  time.sleep(3)
#  print('run the thread:%s\n' % n)
#  semaphore.release() #釋放
#
#
# if __name__== '__main__':
#  num=0
#  semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允許5個線程同時運行
#  for i in range(22):
#   t = threading.Thread(target=run,args=('t-%s' % i,semaphore))
#   t.start()
#  while threading.active_count() !=1:
#   pass
#  else:
#   print('----------all threads done-----------')

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 python線程的事件用於主線程控制其他線程的執行,事件是一個簡單的線程同步對象,其主要提供以下的幾個方法:
  clear將flag設置為 False
  set將flag設置為 True
  is_set判斷是否設置瞭flag
  wait會一直監聽flag,如果沒有檢測到flag就一直處於阻塞狀態
 事件處理的機制:全局定義瞭一個Flag,當Flag的值為False,那麼event.wait()就會阻塞,當flag值為True,
 那麼event.wait()便不再阻塞
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event = threading.Event()
def lighter():
 count = 0
 event.set()   #初始者為綠燈
 while True:
  if 5 < count <=10:
   event.clear() #紅燈,清除標志位
   print("\33[41;lmred light is on...\033[0m]")
  elif count > 10:
   event.set() #綠燈,設置標志位
   count = 0
  else:
   print('\33[42;lmgreen light is on...\033[0m')

  time.sleep(1)
  count += 1


def car(name):
 while True:
  if event.is_set():  #判斷是否設置瞭標志位
   print('[%s] running.....'%name)
   time.sleep(1)
  else:
   print('[%s] sees red light,waiting...'%name)
   event.wait()
   print('[%s] green light is on,start going...'%name)


# startTime = time.time()
light = threading.Thread(target=lighter,)
light.start()

car = threading.Thread(target=car,args=('MINT',))
car.start()
endTime = time.time()
# print('用時:',endTime-startTime)

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       GIL 全局解釋器
  在非python環境中,單核情況下,同時隻能有一個任務執行。多核時可以支持多個線程同時執行。但是在python中,無論有多少個核
  同時隻能執行一個線程。究其原因,這就是由於GIL的存在導致的。
  GIL的全程是全局解釋器,來源是python設計之初的考慮,為瞭數據安全所做的決定。某個線程想要執行,必須先拿到GIL,我們可以
  把GIL看做是“通行證”,並且在一個python進程之中,GIL隻有一個。拿不到線程的通行證,並且在一個python進程中,GIL隻有一個,
  拿不到通行證的線程,就不允許進入CPU執行。GIL隻在cpython中才有,因為cpython調用的是c語言的原生線程,所以他不能直接操
  作cpu,而隻能利用GIL保證同一時間隻能有一個線程拿到數據。而在pypy和jpython中是沒有GIL的
  python在使用多線程的時候,調用的是c語言的原生過程。
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       python針對不同類型的代碼執行效率也是不同的
  1、CPU密集型代碼(各種循環處理、計算等),在這種情況下,由於計算工作多,ticks技術很快就會達到閥值,然後出發GIL的
  釋放與再競爭(多個線程來回切換當然是需要消耗資源的),所以python下的多線程對CPU密集型代碼並不友好。
  2、IO密集型代碼(文件處理、網絡爬蟲等設計文件讀寫操作),多線程能夠有效提升效率(單線程下有IO操作會進行IO等待,
  造成不必要的時間浪費,而開啟多線程能在線程A等待時,自動切換到線程B,可以不浪費CPU的資源,從而能提升程序的執行
  效率)。所以python的多線程對IO密集型代碼比較友好。
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 主要要看任務的類型,我們把任務分為I/O密集型和計算密集型,而多線程在切換中又分為I/O切換和時間切換。如果任務屬於是I/O密集型,
 若不采用多線程,我們在進行I/O操作時,勢必要等待前面一個I/O任務完成後面的I/O任務才能進行,在這個等待的過程中,CPU處於等待
 狀態,這時如果采用多線程的話,剛好可以切換到進行另一個I/O任務。這樣就剛好可以充分利用CPU避免CPU處於閑置狀態,提高效率。但是
 如果多線程任務都是計算型,CPU會一直在進行工作,直到一定的時間後采取多線程時間切換的方式進行切換線程,此時CPU一直處於工作狀態,
 此種情況下並不能提高性能,相反在切換多線程任務時,可能還會造成時間和資源的浪費,導致效能下降。這就是造成上面兩種多線程結果不能的解釋。
結論:I/O密集型任務,建議采取多線程,還可以采用多進程+協程的方式(例如:爬蟲多采用多線程處理爬取的數據);對於計算密集型任務,python此時就不適用瞭。
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