理解 Python 中的线程

我们将会看到一些在Python中使用线程的实例和如何避免线程之间的竞争。你应当将下边的例子运行多次，以便可以注意到线程是不可预测的和线程每次运行出的不同结果。声明：从这里开始忘掉你听到过的关于GIL的东西，因为GIL不会影响到我想要展示的东西。
示例1
我们将要请求五个不同的url：

[b]单线程 [/b]

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importtime importurllib2 defget_responses(): urls=[ 'http://www.google.com', 'http://www.amazon.com', 'http://www.ebay.com', 'http://www.alibaba.com', 'http://www.reddit.com' ] start=time.time() forurlinurls: printurl resp=urllib2.urlopen(url) printresp.getcode() print"Elapsed time: %s"%(time.time()-start) get_responses()

输出是：

1 2 3 4 5 6

http://www.google.com200 http://www.amazon.com200 http://www.ebay.com200 http://www.alibaba.com200 http://www.reddit.com200 Elapsed time:3.0814409256

解释：

url顺序的被请求

除非cpu从一个url获得了回应，否则不会去请求下一个url

网络请求会花费较长的时间，所以cpu在等待网络请求的返回时间内一直处于闲置状态。

[b]多线程 [/b]

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importurllib2 importtime fromthreadingimportThread classGetUrlThread(Thread): def__init__(self, url): self.url=url super(GetUrlThread,self).__init__() defrun(self): resp=urllib2.urlopen(self.url) printself.url, resp.getcode() defget_responses(): urls=[ 'http://www.google.com', 'http://www.amazon.com', 'http://www.ebay.com', 'http://www.alibaba.com', 'http://www.reddit.com' ] start=time.time() threads=[] forurlinurls: t=GetUrlThread(url) threads.append(t) t.start() fortinthreads: t.join() print"Elapsed time: %s"%(time.time()-start) get_responses()

输出：

1 2 3 4 5 6

http://www.reddit.com200 http://www.google.com200 http://www.amazon.com200 http://www.alibaba.com200 http://www.ebay.com200 Elapsed time:0.689890861511

解释：

意识到了程序在执行时间上的提升

我们写了一个多线程程序来减少cpu的等待时间，当我们在等待一个线程内的网络请求返回时，这时cpu可以切换到其他线程去进行其他线程内的网络请求。

我们期望一个线程处理一个url，所以实例化线程类的时候我们传了一个url。

线程运行意味着执行类里的run()方法。

无论如何我们想每个线程必须执行run()。

为每个url创建一个线程并且调用start()方法，这告诉了cpu可以执行线程中的run()方法了。

我们希望所有的线程执行完毕的时候再计算花费的时间，所以调用了join()方法。

join()可以通知主线程等待这个线程结束后，才可以执行下一条指令。

每个线程我们都调用了join()方法，所以我们是在所有线程执行完毕后计算的运行时间。

关于线程：

cpu可能不会在调用start()后马上执行run()方法。

你不能确定run()在不同线程建间的执行顺序。

对于单独的一个线程，可以保证run()方法里的语句是按照顺序执行的。

这就是因为线程内的url会首先被请求，然后打印出返回的结果。

实例2

我们将会用一个程序演示一下多线程间的资源竞争，并修复这个问题。

多次运行这个程序，你会看到多种不同的结果。
解释：

有一个全局变量，所有的线程都想修改它。

所有的线程应该在这个全局变量上加 1 。

有50个线程，最后这个数值应该变成50，但是它却没有。

为什么没有达到50？

在some_var是15的时候，线程t1读取了some_var，这个时刻cpu将控制权给了另一个线程t2。

t2线程读到的some_var也是15

t1和t2都把some_var加到16

当时我们期望的是t1 t2两个线程使some_var + 2变成17

在这里就有了资源竞争。

相同的情况也可能发生在其它的线程间，所以出现了最后的结果小于50的情况。

解决资源竞争

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fromthreadingimportLock, Thread lock=Lock() some_var=0 classIncrementThread(Thread): defrun(self): #we want to read a global variable #and then increment it globalsome_var lock.acquire() read_value=some_var print"some_var in %s is %d"%(self.name, read_value) some_var=read_value+1 print"some_var in %s after increment is %d"%(self.name, some_var) lock.release() defuse_increment_thread(): threads=[] foriinrange(50): t=IncrementThread() threads.append(t) t.start() fortinthreads: t.join() print"After 50 modifications, some_var should have become 50" print"After 50 modifications, some_var is %d"%(some_var,) use_increment_thread()

再次运行这个程序，达到了我们预期的结果。
解释：

Lock 用来防止竞争条件

如果在执行一些操作之前，线程t1获得了锁。其他的线程在t1释放Lock之前，不会执行相同的操作

我们想要确定的是一旦线程t1已经读取了some_var，直到t1完成了修改some_var，其他的线程才可以读取some_var

这样读取和修改some_var成了逻辑上的原子操作。

实例3

让我们用一个例子来证明一个线程不能影响其他线程内的变量（非全局变量）。
time.sleep()可以使一个线程挂起，强制线程切换发生。

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fromthreadingimportThread importtime classCreateListThread(Thread): defrun(self): self.entries=[] foriinrange(10): time.sleep(1) self.entries.append(i) printself.entries defuse_create_list_thread(): foriinrange(3): t=CreateListThread() t.start() use_create_list_thread()

运行几次后发现并没有打印出争取的结果。当一个线程正在打印的时候，cpu切换到了另一个线程，所以产生了不正确的结果。我们需要确保print self.entries是个逻辑上的原子操作，以防打印时被其他线程打断。
我们使用了Lock()，来看下边的例子。

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fromthreadingimportThread, Lock importtime lock=Lock() classCreateListThread(Thread): defrun(self): self.entries=[] foriinrange(10): time.sleep(1) self.entries.append(i) lock.acquire() printself.entries lock.release() defuse_create_list_thread(): foriinrange(3): t=CreateListThread() t.start() use_create_list_thread()

这次我们看到了正确的结果。证明了一个线程不可以修改其他线程内部的变量（非全局变量）。