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Python多線程與同步機制淺析

 更新時間:2022年12月22日 16:38:42   作者:alwaysrun  
線程(Thread)是操作系統(tǒng)能夠進行運算調度的最小單位;線程自己不擁有系統(tǒng)資源,只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它線程共享進程所擁有的全部資源

線程實現(xiàn)

Python中線程有兩種方式:函數或者用類來包裝線程對象。threading模塊中包含了豐富的多線程支持功能:

  • threading.currentThread(): 返回當前線程;
  • threading.enumerate(): 返回包含正在運行的線程列表;
  • threading.activeCount(): 返回正在運行的線程數量,與len(threading.enumerate())等價。

Thread類

通過Thread類來處理線程,類中提供的一些方法:

  • run(): 用以表示線程執(zhí)行的方法(可重載實現(xiàn)實際功能);
  • start(): 啟動線程;
  • join([time]): 等待線程中止(或者超時);
  • isAlive(): 返回線程是否活動;
  • getName(): 返回線程名;
  • setName(): 設置線程名;
  • setDaemon(True):設置為后臺進程(必須在start調用前設定)。

函數方式

通過Thread直接構造線程,然后通過start方法啟動線程:

threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=None, *,daemon=None)

各參數說明:

  • group:指定線程隸屬的線程組(當前忽略);
  • target:指定線程要調度的目標方法(即實現(xiàn)功能的函數);
  • args:傳遞給目標方法的參數(以元組的方式);
  • kwargs:傳遞給目標方法的參數(以字典的方式);
  • daemon:指定線程是否為后臺線程。
def simpleRoutine(name, delay):
    print(f"routine {name} starting...")
    time.sleep(delay)
    print(f"routine {name} finished")
if __name__ == '__main__':
    thrOne = threading.Thread(target=simpleRoutine, args=("First", 1))
    thrTwo = threading.Thread(target=simpleRoutine, args=("Two", 2))
    thrOne.start()
    thrTwo.start()
    thrOne.join()
    thrTwo.join()

繼承方式

直接繼承Thread,創(chuàng)建一個新的子類(主要實現(xiàn)run方法):

class SimpleThread (threading.Thread):
    def __init__(self, name, delay):
        # threading.Thread.__init__(self)
        super().__init__()
        self.name = name
        self.delay = delay
    def run(self):
        print(f"thread {self.name} starting...")
        time.sleep(self.delay)
        print(f"thread {self.name} finished")
if __name__ == '__main__':
    thrOne = SimpleThread("First", 2)
    thrTwo = SimpleThread("Second", 2)
    thrOne.start()
    thrTwo.start()
    thrOne.join()
    thrTwo.join()

同步機制

當多個線程同時修改同一條數據時可能會出現(xiàn)臟數據;所以,就需要線程鎖,即同一時刻只允許一個線程執(zhí)行操作。

同步鎖Lock

threading提供了Lock和RLock(可重入鎖)兩個類,它們都提供了如下兩個方法來加鎖和釋放鎖:

  • acquire(blocking=True, timeout=-1):加鎖,其中 timeout 參數指定加鎖多少秒。
  • release():釋放鎖。

兩種使用鎖的方式:

gCount = 0
def PlusOne(locker):
    global gCount
      with locker:
          gCount += 1、
def MinusOne(locker):
    global gCount
      if locker.acquire():
          gCount -= 1
          locker.release()

條件變量Condition

Condition對象內部維護了一個鎖(構造時可傳遞一個Lock/RLock對象,否則內部會自行創(chuàng)建一個RLock)和一個waiting池:

  • 通過acquire獲得Condition對象;
  • 當調用wait方法時,線程會釋放Condition內部的鎖并進入blocked狀態(tài),同時在waiting池中記錄這個線程;
  • 當調用notify方法時,Condition對象會從waiting池中挑選一個線程,通知其調用acquire方法嘗試取到鎖。

Condition對象:

__init__(self,lock=None):Condition類總是與一個鎖相關聯(lián)(若不指定lock參數,會自動創(chuàng)建一個與之綁定的RLock對象);

acquire(timeout):調用關聯(lián)鎖的acquire()方法;

release():調用關聯(lián)鎖的release()方法

wait(timeout):線程掛起,直到收到一個notify通知或超時才會被喚醒;必須在已獲得鎖的前提下調用;

notify(n=1):喚醒waiting池中的n個正在等待的線程并通知它:

  • 收到通知的線程將自動調用acquire()方法嘗試加鎖;
  • 若waiting池中有多個線程,隨機選擇n個喚醒;
  • 必須在已獲得鎖的前提下調用,否則將引發(fā)錯誤。

notify_all():通知所有線程。

class Producer(threading.Thread):
    def __init__(self, cond, storage):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.cond = cond
        self.storage = storage
    def run(self):
        label = 1
        while True:
            with self.cond:
                if len(self.storage) < 10:
                    self.storage.append(label)
                    print(f"<- Produce {label} product")
                    label += 1
                    self.cond.notify(2)
                else:
                    print(f"<- storage full: Has Produced {label - 1} product")
                    self.cond.notify_all()
                    self.cond.wait()
                time.sleep(0.4)
class Consumer(threading.Thread):
    def __init__(self, name, cond, storage):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.cond = cond
        self.storage = storage
    def run(self):
        while True:
            if self.cond.acquire():
                if len(self.storage) > 1:
                    pro = self.storage.pop(0)
                    print(f"-> {self.name} consumed {pro}")
                    self.cond.notify()
                else:
                    print(f"-> {self.name} storage empty: no product to consume")
                    self.cond.wait()
                self.cond.release()
                time.sleep(1)

信號量Semaphore

信號量對象內部維護一個計數器:

  • acquire(blocking=True,timeout=None)時減1,當計數為0就阻塞請求的線程;
  • release()時加1,當計數大于0恢復被阻塞的線程;

threading中有Semaphore和BoundedSemaphore兩個信號量;BoundedSemaphore限制了release的次數,任何時候計數器的值,都不不能大于初始值(release時會檢測計數器的值,若大于等于初始值,則拋出ValueError異常)。

通過Semaphore維護生產(release一個)、消費(acquire一個)量:

# products = threading.Semaphore(0)
def produceOne(label, sem: threading.Semaphore):
    sem.release()
    print(f"{label} produce one")
def consumeOne(label, sem: threading.Semaphore):
    sem.acquire()
    print(f"{label} consume one")

通過BoundedSemaphore來控制并發(fā)數量(最多有Semaphore初始值數量的線程并發(fā)):

# runner = threading.BoundedSemaphore(3)
def runBound(name, sem: threading.BoundedSemaphore):
    with sem:
        print(f"{name} is running")
        time.sleep(1)
        print(f"{name} finished")

事件Event

事件對象內部有個標志字段,用于線程等待事件的發(fā)生:

  • isSet():返回event的狀態(tài)值;
  • wait():狀態(tài)為False時,一直阻塞;否則立即返回;
  • set(): 設置狀態(tài)值為True,激活所有被阻塞的線程;
  • clear():恢復狀態(tài)值為False。

多線程等待事件發(fā)生,然后開始執(zhí)行:

def waiters(name, evt: threading.Event):
    evt.wait()
    print(f"{name} is running")
    time.sleep(1)
    print(f"{name} finished")
def starting(evt: threading.Event):
    evt.set()
    print("event is set")

屏障Barrier

屏障用于設定等待線程數量,當數量達到指定值時,開始執(zhí)行:

threading.Barrier(parties, action=None, timeout=None)

屏障屬性與方法:

  • wait(timeout=None):等待通過屏障;線程被阻塞,直到阻塞的數量達到parties時,被阻塞的線程被同時全部釋放;
  • reset():重置屏障到默認的空狀態(tài);
  • abort():將障礙置為斷開狀態(tài);導致等待的線程引發(fā)BrokenBarrierError異常;
  • partier():通過障礙所需的線程數;
  • n_waiting():當前在屏障中等待的線程數;
  • broken():如果屏障處于斷開狀態(tài),則返回True。
def waitBarrier(name, barr: threading.Barrier):
    print(f"{name} waiting for open")
    try:
        barr.wait()
        print(f"{name} running")
        time.sleep(5)
    except threading.BrokenBarrierError:
        print(f"{name} exception")
    print(f"{name} finished")

GIL全局解釋器鎖

GIL(Global Interpreter Lock,全局解釋器鎖);cpython中,某個線程想要執(zhí)行,必須先拿到GIL(可以把GIL看作是“通行證”)。每次釋放GIL鎖,線程都要進行鎖競爭,切換線程,會消耗資源。

由于GIL鎖的存在,python里一個進程永遠只能同時執(zhí)行一個線程(拿到GIL的線程),這就是為什么在多核CPU上,python的多線程效率并不高:

  • CPU密集型代碼:由于計算工作多,會很快用完時間片,然后觸發(fā)GIL的釋放與再競爭;
  • IO密集型代碼(文件處理、網絡爬蟲等):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,從而能提升程序執(zhí)行效率)。

python在使用多線程的時候,調用的是c語言的原生線程:

  • 拿到公共數據
  • 申請GIL
  • python解釋器調用os原生線程
  • os操作cpu執(zhí)行運算
  • 當線程執(zhí)行時間到后,就進行切換(context switch)

到此這篇關于Python多線程與同步機制淺析的文章就介紹到這了,更多相關Python多線程內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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