多线程

多线程

多任务可以有多进程完成,也可以有一个进程内的多线程完成。我们前面提到了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:_thread和threading,_thread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。

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 = 0
	while n < 5:
		n = n + 1
		print('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)

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,Python的threading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-1,Thread-2……

Lock

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。

如果我们要确保变量计算正确,就要给函数上一把锁,当某个线程开始执行函数时,我们说,该线程因为获得了锁,因此其他线程不能同时执行该函数,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。

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。

Author face

徐静

数据科学从业者,数据分析师. 善于用数据科学的工具透析业务,模型的线上化部署,网络爬虫及前端可视化. 喜欢研究机器学习,深度学习及相关软件实现.目前自己还是小白一个,希望多多学习.

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