Python多線程 簡明例子

jopen 9年前發布 | 31K 次閱讀 多線程 Python開發
綜述
    多線程是程序設計中的一個重要方面，尤其是在服務器Deamon程序方面。無論何種系統，線程調度的開銷都比傳統的進程要快得多。
  Python可以方便地支持多線程。可以快速創建線程、互斥鎖、信號量等等元素，支持線程讀寫同步互斥。美中不足的是，Python的運行在Python 虛擬機上，創建的多線程可能是虛擬的線程，需要由Python虛擬機來輪詢調度，這大大降低了Python多線程的可用性。希望高版本的Python可以 解決這個問題，發揮多CPU的最大效率。
  網上有些朋友說要獲得真正多CPU的好處，有兩種方法：
  1.可以創建多個進程而不是線程，進程數和cpu一樣多。
  2.使用Jython 或 IronPython，可以得到真正的多線程。
  閑話少說，下面看看Python如何建立線程
  Python線程創建
  使用threading模塊的 Thread類
  類接口如下
class  Thread( group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
 需要關注的參數是target和args. target 是需要子線程運行的目標函數，args是函數的參數，以tuple的形式傳遞。
  以下代碼創建一個指向函數worker 的子線程
def worker(a_tid,a_account): 
     ... 
th = threading.Thread(target=worker,args=(i,acc) ) ;

啟動這個線程
th.start()
等待線程返回
threading.Thread.join(th) 
或者th.join()

如果你可以對要處理的數據進行很好的劃分，而且線程之間無須通信，那么你可以使用：創建=》運行=》回收的方式編寫你的多線程程序。但是如果線程之間需要訪問共同的對象，則需要引入互斥鎖或者信號量對資源進行互斥訪問。
 下面講講如何創建互斥鎖
創建鎖 
g_mutex = threading.Lock() 
  .... 
使用鎖 
     for  ... : 
        #鎖定，從下一句代碼到釋放前互斥訪問 
        g_mutex.acquire() 
        a_account.deposite(1) 
        #釋放 
        g_mutex.release()
最后，模擬一個公交地鐵IC卡繳車費的多線程程序
  有10個讀卡器，每個讀卡器收費器每次扣除用戶一塊錢進入總賬中，每讀卡器每天一共被刷10000000次。賬戶原有100塊。所以最后的總賬應該為10000100。先不使用互斥鎖來進行鎖定（注釋掉了鎖定代碼），看看后果如何。 
import time,datetime
import threading

def worker(a_tid,a_account):
    global g_mutex
    print("Str " , a_tid, datetime.datetime.now() )
    for i in range(1000000):
        #g_mutex.acquire()
        a_account.deposite(1)
        #g_mutex.release()
    print("End " , a_tid , datetime.datetime.now() )

class Account:
    def __init__ (self, a_base ):
        self.m_amount=a_base
    def deposite(self,a_amount):
        self.m_amount+=a_amount
    def withdraw(self,a_amount):
        self.m_amount-=a_amount    

if __name__ == "__main__":
    global g_mutex
    count = 0
    dstart = datetime.datetime.now()
    print("Main Thread Start At: ", dstart)
    #init thread_pool
    thread_pool = []
    #init mutex
    g_mutex = threading.Lock()
    # init thread items
    acc = Account(100)
    for i in range(10):
        th = threading.Thread(target=worker,args=(i,acc) ) ;
        thread_pool.append(th)

    # start threads one by one        
    for i in range(10):
        thread_pool[i].start()

    #collect all threads
    for i in range(10):
        threading.Thread.join(thread_pool[i])
    dend = datetime.datetime.now()
    print("count=", acc.m_amount)
    print("Main Thread End at: ", dend, " time span ", dend-dstart)

注意，先不用互斥鎖進行臨界段訪問控制，運行結果如下：Python多線程 簡明例子

 從結果看到，程序確實是多線程運行的。但是由于沒有對對象Account進行互斥訪問，所以結果是錯誤的，只有3434612，比原預計少了很多。

打開鎖后：

Python多線程 簡明例子

這次可以看到，結果正確了。運行時間比不進行互斥多了很多,不過這也是同步的代價。
同時發現，寫多線程，多進程類的程序，不能用自帶的idle來運行。會有錯誤。

原文地址：http://linhs.blog.51cto.com/370259/126180
 本文由用戶 jopen 自行上傳分享，僅供網友學習交流。所有權歸原作者，若您的權利被侵害，請聯系管理員。
 轉載本站原創文章，請注明出處，并保留原始鏈接、圖片水印。
 本站是一個以用戶分享為主的開源技術平臺，歡迎各類分享！