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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爭勾效。
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)測的和線程每次運(yùn)行出的不同結(jié)果。
聲明：從這里開始忘掉你聽到過的關(guān)于GIL的東西，因?yàn)镚IL不會(huì)影響到我想要展示的東西争便。
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)較長的時(shí)間断医，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)滞乙。
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)鉴嗤，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)求斩启。
- 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醉锅。
- 線程運(yùn)行意味著執(zhí)行類里的
run()方法兔簇。 - 無論如何我們想每個(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()方法硬耍，這告訴了cpu可以執(zhí)行線程中的run()方法了垄琐。 - 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()方法经柴。 -
join()可以通知主線程等待這個(gè)線程結(jié)束后狸窘，才可以執(zhí)行下一條指令。 - 每個(gè)線程我們都調(diào)用了
join()方法口锭，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()方法介杆。 - 你不能確定
run()在不同線程建間的執(zhí)行順序鹃操。 - 對(duì)于單獨(dú)的一個(gè)線程，可以保證
run()方法里的語句是按照順序執(zhí)行的春哨。 - 這就是因?yàn)榫€程內(nèi)的url會(huì)首先被請(qǐng)求荆隘，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爭赴背，并修復(fù)這個(gè)問題椰拒。
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)果凰荚。
解釋：
- 有一個(gè)全局變量燃观，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 便瑟。
- 有50個(gè)線程缆毁，最后這個(gè)數(shù)值應(yīng)該變成50，但是它卻沒有到涂。
為什么沒有達(dá)到50脊框？
- 在
some_var是15的時(shí)候颁督，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浇雹。 -
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
t1t2兩個(gè)線程使some_var + 2變成17 - 在這里就有了資源競爭沉御。
- 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的情況昭灵。
解決資源競爭
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)程序吠裆，達(dá)到了我們預(yù)期的結(jié)果。
解釋：
- Lock 用來防止競爭條件
- 如果在執(zhí)行一些操作之前虎锚，線程
t1獲得了鎖硫痰。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窜护，直到t1完成了修改some_var效斑，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）柱徙。
time.sleep()可以使一個(gè)線程掛起缓屠，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)并沒有打印出爭取的結(jié)果护侮。當(dāng)一個(gè)線程正在打印的時(shí)候敌完，cpu切換到了另一個(gè)線程，所以產(chǎn)生了不正確的結(jié)果羊初。我們需要確保print self.entries是個(gè)邏輯上的原子操作吗氏，以防打印時(shí)被其他線程打斷。
我們使用了Lock()骑祟，來看下邊的例子逛犹。
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()
這次我們看到了正確的結(jié)果。證明了一個(gè)線程不可以修改其他線程內(nèi)部的變量（非全局變量）
