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Python线程5分钟完全解读

线程,有时被称为轻量进程,是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID,当前指令指针(PC),寄存器集合和堆栈组成。线程是进程中的一个实体,是被系统独立调度和分派的基本单位,线程不拥有私有的系统资源,但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程,同一进程中的多个线程之间可以并发执行。

线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内有一个相对独立的、可调度的执行单元,是系统独立调度和分派CPU的基本单位指令运行时的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作,称为多线程。Python多线程用于I/O操作密集型的任务,如SocketServer网络并发,网络爬虫。

现代处理器都是多核的,几核处理器只能同时处理几个线程,多线程执行程序看起来是同时进行,实际上是CPU在多个线程之间快速切换执行,这中间就涉及到上下问切换,所谓的上下文切换就是指一个线程Thread被分配的时间片用完了之后,线程的信息被保存起来,CPU执行另外的线程,再到CPU读取线程Thread的信息并继续执行Thread的过程。

线程模块

Python的标准库提供了两个模块:_thread和threading。_thread 提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的互斥锁,它相比于 threading 模块的功能还是比较有限的。Threading模块是_thread模块的替代,在实际的开发中,绝大多数情况下还是使用高级模块threading,因此本书着重介绍threading高级模块的使用。

Python创建Thread对象语法如下:

import threading
threading.Thread(target=None, name=None,  args=())
复制代码

主要参数说明:

  • target 是函数名字,需要调用的函数。
  • name 设置线程名字。
  • args 函数需要的参数,以元祖( tuple)的形式传入
  • Thread对象主要方法说明:
  • run(): 用以表示线程活动的方法。
  • start():启动线程活动。
  • join(): 等待至线程中止。
  • isAlive(): 返回线程是否活动的。
  • getName(): 返回线程名。
  • setName(): 设置线程名。

Python中实现多线程有两种方式:函数式创建线程和创建线程类。

第一种创建线程方式:

创建线程的时候,只需要传入一个执行函数和函数的参数即可完成threading.Thread实例的创建。下面的例子使用Thread类来产生2个子线程,然后启动2个子线程并等待其结束,

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import threading
import time,random,math

# idx 循环次数
def printNum(idx):
    for num in range(idx ):
#打印当前运行的线程名字
        print("{0}\tnum={1}".format(threading.current_thread().getName(), num) )
        delay = math.ceil(random.random() * 2)
        time.sleep(delay)

if __name__ == '__main__':
    th1 = threading.Thread(target=printNum, args=(2,),name="thread1"  )
    th2 = threading.Thread(target=printNum, args=(3,),name="thread2" )
#启动2个线程
th1.start()
    th2.start()
#等待至线程中止
    th1.join()
    th2.join()
    print("{0} 线程结束".format(threading.current_thread().getName()))
复制代码

运行脚本得到以下结果。

thread1 num=0
thread2 num=0
thread1 num=1
thread2 num=1
thread2 num=2
复制代码

MainThread 线程结束

运行脚本默认会启动一个线程,把该线程称为主线程,主线程有可以启动新的线程,Python的threading模块有个current_thread()函数,它将返回当前线程的示例。从当前线程的示例可以获得前运行线程名字,核心代码如下。

threading.current_thread().getName()
复制代码

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

th1 = threading.Thread(target=printNum, args=(2,),name="thread1"  )
th1.start()
复制代码

从返回结果可以看出主线程示例的名字叫MainThread,子线程的名字在创建时指定,本例创建了2个子线程,名字叫thread1和thread2。如果没有给线程起名字,Python就自动给线程命名为Thread-1,Thread-2…等等。在本例中定义了线程函数printNum(),打印idx次记录后退出,每次打印使用time.sleep()让程序休眠一段时间。

第二种创建线程方式:创建线程类

直接创建threading.Thread的子类来创建一个线程对象,实现多线程。通过继承Thread类,并重写Thread类的run()方法,在run()方法中定义具体要执行的任务。在Thread类中,提供了一个start()方法用于启动新进程,线程启动后会自动调用run()方法。

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import threading
import time,random,math

class MutliThread(threading.Thread):

    def __init__(self, threadName,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = threadName
        self.num = num

    def run(self):
        for i in range(self.num):
            print("{0} i={1}".format(threading.current_thread().getName(), i))
            delay = math.ceil(random.random() * 2)
            time.sleep(delay)

if __name__ == '__main__':
    thr1 = MutliThread("thread1",3)
    thr2 = MutliThread("thread2",2)
    # 启动线程
    thr1.start()
    thr2.start()
    # 等待至线程中止
    thr1.join()
    thr2.join()
    print("{0} 线程结束".format(threading.current_thread().getName()))
运行脚本得到以下结果。

thread1 i=0
thread2 i=0
thread1 i=1
thread2 i=1
thread1 i=2
复制代码

MainThread 线程结束 从返回结果可以看出,通过创建Thread类来产生2个线程对象thr1和thr2,重写Thread类的run()函数,把业务逻辑放入其中,通过调用线程对象的start()方法启动线程。通过调用线程对象的join()函数,等待该线程完成,在继续下面的操作。

在本例中,主线程MainThread等待子线程thread1和thread2线程运行结束后才输出” MainThread 线程结束”。如果子线程thread1和thread2不调用join()函数,那么主线程MainThread和2个子线程是并行执行任务的,2个子线程加上join()函数后,程序就变成顺序执行了。所以子线程用到join()的时候,通常都是主线程等到其他多个子线程执行完毕后再继续执行,其他的多个子线程并不需要互相等待。

守护线程

在线程模块中,使用子线程对象用到join()函数,主线程需要依赖子线程执行完毕后才继续执行代码。如果子线程不使用join()函数,主线程和子线程是并行运行的,没有依赖关系,主线程执行了,子线程也在执行。

在多线程开发中,如果子线程设定为了守护线程,守护线程会等待主线程运行完毕后被销毁。一个主线程可以设置多个守护线程,守护线程运行的前提是,主线程必须存在,如果主线程不存在了,守护线程会被销毁。

在本例中创建1个主线程3个子线程,让主线程和子线程并行执行。内容如下。

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import threading, time

def run(taskName):
    print("任务:", taskName)
    time.sleep(2)
    print("{0} 任务执行完毕".format(taskName))  # 查看每个子线程

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    for i in range(3):
        thr = threading.Thread(target=run, args=("task-{0}".format(i),))
        # 把子线程设置为守护线程
        thr.setDaemon(True)
        thr.start()

    # 查看主线程和当前活动的所有线程数
    print("{0}线程结束,当线程数量={1}".format( threading.current_thread().getName(), threading.active_count()))
    print("消耗时间:", time.time() - start_time)

运行脚本得到以下结果:

任务: task-0
任务: task-1
任务: task-2
MainThread线程结束,当线程数量=4
消耗时间: 0.0009751319885253906
task-2 任务执行完毕
task-0 任务执行完毕
task-1 任务执行完毕
复制代码

从返回结果可以看出,当前的线程个数是4,线程个数=主线程数 + 子线程数,在本例中有1个主线程和3个子线程。主线程执行完毕后,等待子线程执行完毕,程序才会退出。

在本例的基础上,把所有的子线程都设置为守护线程。子线程变成守护线程后,只要主线程执行完毕,程序不管子线程有没有执行完毕,程序都会退出。使用线程对象的setDaemon(True)函数来设置守护线程。

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import threading, time

def run(taskName):
    print("任务:", taskName)
    time.sleep(2)
    print("{0} 任务执行完毕".format(taskName))

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    for i in range(3):
        thr = threading.Thread(target=run, args=("task-{0}".format(i),))
        # 把子线程设置为守护线程,在启动线程前设置
thr.setDaemon(True)
        thr.start()

    # 查看主线程和当前活动的所有线程数
    thrName = threading.current_thread().getName()
    thrCount = threading.active_count()
    print("{0}线程结束,当线程数量={1}".format(thrName, thrCount))
    print("消耗时间:", time.time() - start_time)
运行脚本得到以下结果。

任务: task-0
任务: task-1
任务: task-2
MainThread线程结束,当线程数量=4
消耗时间: 0.0010023117065429688
复制代码

从本例的返回结果可以看出,主线程执行完毕后,程序不会等待守护线程执行完毕后就退出了。设置线程对象为守护线程,一定要在线程对象调用start()函数前设置。

多线程的锁机制

多线程编程访问共享变量时会出现问题,但是多进程编程访问共享变量不会出现问题。因为多进程中,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。 多个进程之间对内存中的变量不会产生冲突,一个进程由多个线程组成,多线程对内存中的变量进行共享时会产生影响,所以就产生了死锁问题,怎么解决死锁问题是本节主要介绍的内容。

1、变量的作用域

一般在函数体外定义的变量称为全局变量,在函数内部定义的变量称为局部变量。全局变量所有作用域都可读,局部变量只能在本函数可读。函数在读取变量时,优先读取函数本身自有的局部变量,再去读全局变量。 内容如下。

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# 全局变量
balance = 1

def change():
    # 定义全局变量
    global balance
    balance = 100
    # 定义局部变量
    num = 20
    print("change() balance={0}".format(balance) )

if __name__ == "__main__" :
    change()
    print("修改后的 balance={0}".format(balance) )
运行脚本得到以下结果。

change() balance=100
修改后的 balance=100
复制代码

如果注释掉change()函数里的 global

v1,那么得到的返回值是。
change() balance=100
修改后的 balance=1
复制代码

在本例中在change()函数外定义的变量balance是全局变量,在change()函数内定义的变量num是局部变量,全局变量默认是可读的,可以在任何函数中使用,如果需要改变全局变量的值,需要在函数内部使用global定义全局变量,本例中在change()函数内部使用global定义全局变量balance,在函数里就可以改变全局变量了。

在函数里可以使用全局变量,但是在函数里不能改变全局变量。想实现多个线程共享变量,需要使用全局变量。在方法里加上全局关键字 global定义全局变量,多线程才可以修改全局变量来共享变量。

2、多线程中的锁

多线程同时修改全局变量时会出现数据安全问题,线程不安全就是不提供数据访问保护,有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据是脏数据。在本例中我们生成2个线程同时修改change()函数里的全局变量balance时,会出现数据不一致问题。

本案例文件名为PythonFullStack\Chapter03\threadDemo03.py,内容如下。

import threading

balance = 100

def change(num, counter):
    global balance
    for i in range(counter):
        balance += num
        balance -= num
        if balance != 100:
            # 如果输出这句话,说明线程不安全
            print("balance=%d" % balance)
break

if __name__ == "__main__":
    thr1 = threading.Thread(target=change,args=(100,500000),name='t1')
    thr2 = threading.Thread(target=change,args=(100,500000),name='t2')
    thr1.start()
    thr2.start()
    thr1.join()
    thr2.join()
    print("{0} 线程结束".format(threading.current_thread().getName()))
运行以上脚本,当2个线程运行次数达到500000次时,会出现以下结果。

balance=200
MainThread 线程结束
复制代码

在本例中定义了一个全局变量balance,初始值为100,当启动2个线程后,先加后减,理论上balance应该为100。线程的调度是由操作系统决定的,当线程t1和t2交替执行时,只要循环次数足够多,balance结果就不一定是100了。从结果可以看出,在本例中线程t1和t2同时修改全局变量balance时,会出现数据不一致问题。

注意

在多线程情况下,所有的全局变量有所有线程共享。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。

在多线程情况下,使用全局变量并不会共享数据,会出现线程安全问题。线程安全就是多线程访问时,采用了加锁机制,当一个线程访问该类的某个数据时,进行保护,其他线程不能进行访问直到该线程读取完,其他线程才可使用。不会出现数据不一致

在单线程运行时没有代码安全问题。写多线程程序时,生成一个线程并不代表多线程。在多线程情况下,才会出现安全问题。

针对线程安全问题,需要使用”互斥锁”,就像数据库里操纵数据一样,也需要使用锁机制。某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。

互斥锁的核心代码如下:

# 创建锁
mutex = threading.Lock()

# 锁定
mutex.acquire()

# 释放
mutex.release()
复制代码

如果要确保balance计算正确,使用threading.Lock()来创建锁对象lock,把 lock.acquire()和lock.release()加在同步代码块里,本例的同步代码块就是对全局变量balance进行先加后减操作。

当某个线程执行change()函数时,通过lock.acquire()获取锁,那么其他线程就不能执行同步代码块了,只能等待知道锁被释放了,获得锁才能执行同步代码块。由于锁只有一个,无论多少线程,同一个时刻最多只有一个线程持有该锁,所以修改全局变量balance不会产生冲突。改良后的代码内容如下。

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import threading

balance = 100
lock = threading.Lock()

def change(num, counter):
    global balance
    for i in range(counter):
# 先要获取锁
        lock.acquire()
        balance += num
        balance -= num
# 释放锁
lock.release()

        if balance != 100:
            # 如果输出这句话,说明线程不安全
            print("balance=%d" % balance)
            break

if __name__ == "__main__":
    thr1 = threading.Thread(target=change,args=(100,500000),name='t1')
    thr2 = threading.Thread(target=change,args=(100,500000),name='t2')
    thr1.start()
    thr2.start()
    thr1.join()
    thr2.join()
    print("{0} 线程结束".format(threading.current_thread().getName()))
复制代码

在本例中2个线程同时运行lock.acquire()时,只有一个线程能成功的获取锁,然后执行代码,其他线程就继续等待直到获得锁位置。获得锁的线程用完后一定要释放锁,否则其他线程就会一直等待下去,成为死线程。

在运行上面脚本就不会产生输出信息,证明代码是安全的。把 lock.acquire()和lock.release()加在同步代码块里,还要注意锁的力度不要加的太大了。第一个线程只有运行完了,第二个线程才能运行,所以锁要在需要同步代码里加上。