python多线程编写

zz/2024/7/13 10:56:02

        多任务可以由多进程完成,也可以由一个进程内的多线程完成。进程是由若干线程组成的,一个进程至少有一个线程。由于线程是操作系统直接支持的执行单元,因此,高级语言通常都内置多线程的支持,Python也不例外,并且,Python的线程是真正的Posix Thread,而不是模拟出来的线程。

      Python的标准库提供了两个模块:threadthreadingthread是低级模块,threading是高级模块,对thread进行了封装。绝大多数情况下,我们只需要使用threading这个高级模块。

使用Thread创建线程

       启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例,然后调用start()开始执行:

import time, threading# 新线程执行的代码:
def loop():print ('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)n = 0while n < 5:n = n + 1print ('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))time.sleep(1)print ('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)print ('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()
print ('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
运行结果:

thread MainThread is running...
thread LoopThread is running...
thread LoopThread >>> 1
thread LoopThread >>> 2
thread LoopThread >>> 3
thread LoopThread >>> 4
thread LoopThread >>> 5
thread LoopThread ended.thread MainThread ended.
代码解读

     由于任何进程默认就会启动一个线程,我们把该线程称为主线程,主线程又可以启动新的线程,Pythonthreading模块有个current_thread()函数,它永远返回当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread子线程的名字在创建时指定,我们用LoopThread命名子线程。名字仅仅在打印时用来显示,完全没有其他意义,如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1Thread-2……

  LOCK的使用

多线程和多进程最大的不同在于,多进程中,同一个变量,各自有一份拷贝存在于每个进程中,互不影响,而多线程中,所有变量都由所有线程共享,所以,任何一个变量都可以被任何一个线程修改,因此,线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量,把内容给改乱了。

来看看多个线程同时操作一个变量怎么把内容给改乱了:

import time, threading# 假定这是你的银行存款:
balance = 0def change_it(n):# 先存后取,结果应该为0:global balancebalance = balance + nbalance = balance - ndef run_thread(n):for i in range(1000000):change_it(n)t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print (balance)

      我们定义了一个共享变量balance,初始值为0,并且启动两个线程,先存后取,理论上结果应该为0,但是,由于线程的调度是由操作系统决定的,当t1t2交替执行时,只要循环次数足够多,balance的结果就不一定是0了。原因是因为高级语言的一条语句在CPU执行时是若干条语句,即使一个简单的计算:balance = balance + n也分两步:

  1. 计算balance + n,存入临时变量中;
  2. 将临时变量的值赋给balance

也就是可以看成:

x = balance + n

balance = x

由于x是局部变量,两个线程各自都有自己的x,当代码正常执行时

初始值 balance = 0t1: x1 = balance + 5 # x1 = 0 + 5 = 5
t1: balance = x1     # balance = 5
t1: x1 = balance - 5 # x1 = 5 - 5 = 0
t1: balance = x1     # balance = 0t2: x2 = balance + 8 # x2 = 0 + 8 = 8
t2: balance = x2     # balance = 8
t2: x2 = balance - 8 # x2 = 8 - 8 = 0
t2: balance = x2     # balance = 0结果 balance = 0
但是t1和t2是交替运行的,如果操作系统以下面的顺序执行t1、t2:

初始值 balance = 0t1: x1 = balance + 5  # x1 = 0 + 5 = 5t2: x2 = balance + 8  # x2 = 0 + 8 = 8
t2: balance = x2      # balance = 8t1: balance = x1      # balance = 5
t1: x1 = balance - 5  # x1 = 5 - 5 = 0
t1: balance = x1      # balance = 0t2: x2 = balance - 5  # x2 = 0 - 5 = -5
t2: balance = x2      # balance = -5结果 balance = -5

究其原因,是因为修改balance需要多条语句,而执行这几条语句时,线程可能中断,从而导致多个线程把同一个对象的内容改乱了。

两个线程同时一存一取,就可能导致余额不对,你肯定不希望你的银行存款莫名其妙地变成了负数,所以,我们必须确保一个线程在修改balance的时候,别的线程一定不能改。

如果我们要确保balance计算正确,就要给change_it()上一把锁,当某个线程开始执行change_it()时,我们说,该线程因为获得了锁,因此其他线程不能同时执行change_it(),只能等待,直到锁被释放后,获得该锁以后才能改。由于锁只有一个,无论多少线程,同一时刻最多只有一个线程持有该锁,所以,不会造成修改的冲突。创建一个锁就是通过threading.Lock()来实现:

balance = 0
lock = threading.Lock()def run_thread(n):for i in range(100000):# 先要获取锁:lock.acquire()try:# 放心地改吧:change_it(n)finally:# 改完了一定要释放锁:lock.release()

     当多个线程同时执行lock.acquire()时,只有一个线程能成功地获取锁,然后继续执行代码,其他线程就继续等待直到获得锁为止。获得锁的线程用完后一定要释放锁,否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去,成为死线程。所以我们用try...finally来确保锁一定会被释放。

     锁的好处就是确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行,坏处当然也很多,首先是阻止了多线程并发执行,包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行,效率就大大地下降了。其次,由于可以存在多个锁,不同的线程持有不同的锁,并试图获取对方持有的锁时,可能会造成死锁,导致多个线程全部挂起,既不能执行,也无法结束,只能靠操作系统强制终止。

多核CPU

如果你不幸拥有一个多核CPU,你肯定在想,多核应该可以同时执行多个线程。如果写一个死循环的话,会出现什么情况呢?打开Mac OS X的Activity Monitor,或者Windows的Task Manager,都可以监控某个进程的CPU使用率。我们可以监控到一个死循环线程会100%占用一个CPU。如果有两个死循环线程,在多核CPU中,可以监控到会占用200%的CPU,也就是占用两个CPU核心。要想把N核CPU的核心全部跑满,就必须启动N个死循环线程。

试试用Python写个死循环:

import threading, multiprocessingdef loop():x = 0while True:x = x ^ 1for i in range(multiprocessing.cpu_count()):t = threading.Thread(target=loop)t.start()

启动与CPU核心数量相同的N个线程,在4核CPU上可以监控到CPU占用率仅有160%,也就是使用不到两核。即使启动100个线程,使用率也就170%左右,仍然不到两核。但是用C、C++或Java来改写相同的死循环,直接可以把全部核心跑满,4核就跑到400%,8核就跑到800%,为什么Python不行呢?

因为Python的线程虽然是真正的线程,但解释器执行代码时,有一个GIL锁:Global Interpreter Lock,任何Python线程执行前,必须先获得GIL锁,然后,每执行100条字节码,解释器就自动释放GIL锁,让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁,所以,多线程在Python中只能交替执行,即使100个线程跑在100核CPU上,也只能用到1个核。GIL是Python解释器设计的历史遗留问题,通常我们用的解释器是官方实现的CPython,要真正利用多核,除非重写一个不带GIL的解释器。

所以,在Python中,可以使用多线程,但不要指望能有效利用多核。如果一定要通过多线程利用多核,那只能通过C扩展来实现,不过这样就失去了Python简单易用的特点。不过,也不用过于担心,Python虽然不能利用多线程实现多核任务,但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁,互不影响。

总结:

多线程编程,模型复杂,容易发生冲突,必须用锁加以隔离,同时,又要小心死锁的发生。Python解释器由于设计时有GIL全局锁,导致了多线程无法利用多核。多线程的并发在Python中就是一个美丽的梦。





http://www.ngui.cc/zz/2762629.html

相关文章

xgboost特征工程--探索数据集的基本信息

知道数据集的基本信息对我们建模有用&#xff0c;那么如何分析数据集的特点呢&#xff1f; 我们以Kaggle2017年举办的Two Sigma Connect: Rental Listing Inquiries竞赛数据为例进行数据集探索分析。 可以参考kernel中更多数据分析示例&#xff1a;https://www.kaggle.com/c/…

sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix)

1、accuracy_score 分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解&#xff0c;但是它不能告诉你响应值的潜在分布&#xff0c;并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalizeTrue, …

hdoj2043 密码 字符串题--水题

分析&#xff1a;注意题目中应该满足的两个条件&#xff0c;第一个条件容易丢失。 (1).密码长度大于等于8&#xff0c;且不要超过16。 (2).密码中的字符应该来自下面“字符类别”中四组中的至少三组。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <m…

hdoj2111 Saving HDU --贪心

分析&#xff1a;题不难&#xff0c;直接贴代码吧&#xff01; #include <iostream> #include <algorithm> #include <map> #include <string> #没有这行会报错 using namespace std;struct treasure {int pi; //单价int pm; //体积 };int cmp(…

奇异值分解(SVD)和主成分分析(PCA)(讲解很清楚明了)

奇异值分解(SVD)原文链接&#xff1a;http://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html 主成分分析(PCA)原文链接&#xff1a;http://www.cnblogs.com/pinard/p/6239403.html

牛牛打响指--大数做除法

链接&#xff1a;https://www.nowcoder.com/questionTerminal/442cbe24e08447729543510c2eb47082 来源&#xff1a;牛客网 牛牛在地上捡到了一个手套&#xff0c;他带上手套发现眼前出现了很多个小人&#xff0c;当他打一下响指&#xff0c;这些小人的数量就会发生以下变化&…

xgboost相比传统gbdt有何不同?xgboost为什么快?如何支持并行?

传统GBDT以CART作为基分类器&#xff0c;xgboost还支持线性分类器&#xff0c;这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归&#xff08;分类问题&#xff09;或者线性回归&#xff08;回归问题&#xff09;。传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息&#xff0c;xgboost则…

markdown(md)文件的基本常用编辑语法

.md即markdown文件的基本常用编写语法&#xff08;图文并茂&#xff09; 原文&#xff1a;https://www.cnblogs.com/liugang-vip/p/6337580.html 起因&#xff1a; 因为现在的前端基本上都用上了前端构建工具&#xff0c;那就难免要写一些readme等等的说明性文件&#xff0c…

Ocpc 效果广告中对达成率较好的广告主出价提权重设想

一、背景 OCPC 是效果广告最近两年比较好的业务模式&#xff0c;目标是通过对广告主 ROI 进行优化&#xff0c;在满足广告主达成的情况下&#xff0c;提高平台整体收益。OCPC广告在实际的投放过程中存在&#xff1a; 1、个别广告主因为广告创意、媒体&#xff08;平台&#xf…

论文笔记:Few-Shot Lear With Graph Neural Networks

论文链接:Few shot learning with graph neural networks github代码链接:pytorch实现 1,INTRODUCTIION 1,元学习(新的监督学习):它的输入-输出对设置由图像集合的iid样本及其相关标签相似性代替了图像的iid样本和它相关标签. 2,探索利用相似样本的分布 代替 利用正则化取弥…