理解 Python 中的多執行緒

1、單執行緒

import

time
import
urllib2
defget_responses():
urls =[
'','',
'','',
'']start =time.time()
for url in
urls:
print
url resp =urllib2.urlopen(url)
print
resp.getcode()
print
"elapsed time: %s
" % (time.time()-start)
get_responses()

除非cpu從乙個url獲得了回應，否則不會去請求下乙個url 

網路請求會花費較長的時間，所以cpu在等待網路請求的返回時間內一直處於閒置狀態。

2、多執行緒

import

urllib2
import
time
from threading import
thread
class
geturlthread(thread):
def__init__
(self, url):
self.url =url 
super(geturlthread, self).
__init__() 
defrun(self):
resp =urllib2.urlopen(self.url)
print
self.url, resp.getcode()
defget_responses():
urls =[
'', 
'', 
'', 
'', 
'']start =time.time()
threads =
for url in
urls:
t =geturlthread(url)
t.start()
for t in
threads:
t.join()
print
"elapsed time: %s
" % (time.time()-start)
get_responses()

意識到了程式在執行時間上的提公升 

我們寫了乙個多執行緒程式來減少cpu的等待時間，當我們在等待乙個執行緒內的網路請求返回時，這時cpu可以切換到其他執行緒去進行其他執行緒內的網路請求。 

我們期望乙個執行緒處理乙個url，所以例項化執行緒類的時候我們傳了乙個url。 

執行緒執行意味著執行類裡的run()方法。 

無論如何我們想每個執行緒必須執行run()。 

為每個url建立乙個執行緒並且呼叫start()方法，這告訴了cpu可以執行執行緒中的run()方法了。 

我們希望所有的執行緒執行完畢的時候再計算花費的時間，所以呼叫了join()方法。 

join()可以通知主線程等待這個執行緒結束後，才可以執行下一條指令。 

每個執行緒我們都呼叫了join()方法，所以我們是在所有執行緒執行完畢後計算的執行時間。 

關於執行緒： 

cpu可能不會在呼叫start()後馬上執行run()方法。 

你不能確定run()在不同執行緒建間的執行順序。 

對於單獨的乙個執行緒，可以保證run()方法裡的語句是按照順序執行的。 

這就是因為執行緒內的url會首先被請求，然後列印出返回的結果。

解決資源競爭

from threading import

lock, thread
lock =lock()
some_var =0
class
incrementthread(thread):
defrun(self):
#we want to read a global variable
#and then increment it
global
some_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 =
for i in range(50):
t =incrementthread()
t.start()
for t in
threads:
t.join()
print
"after 50 modifications, some_var should h**e become 50
"print
"after 50 modifications, some_var is %d
" %(some_var,)
use_increment_thread()

lock 用來防止競爭條件 

如果在執行一些操作之前，執行緒t1獲得了鎖。其他的執行緒在t1釋放lock之前，不會執行相同的操作 

我們想要確定的是一旦執行緒t1已經讀取了some_var，直到t1完成了修改some_var，其他的執行緒才可以讀取some_var 

這樣讀取和修改some_var成了邏輯上的原子操作

加鎖保證操作的原子性

from threading import

thread, lock
import
time
lock =lock()
class
createlistthread(thread):
defrun(self):
self.entries =
for i in range(10):
time.sleep(0.01)
lock.acquire()
print
self.entries
lock.release()
defuse_create_list_thread():
for i in range(3):
t =createlistthread()
t.start()
use_create_list_thread()

import

threadpool
import
time
import
urllib2
urls =[
'', 
'', 
'', 
'', 
'']defmyrequest(url):
resp =urllib2.urlopen(url)
print
url, resp.getcode()
deftimecost(request, n):
print
"elapsed time: %s
" % (time.time()-start)
start =time.time()
pool = threadpool.threadpool(5)
reqs =threadpool.makerequests(myrequest, urls, timecost)
[ pool.putrequest(req) 
for req in
reqs ]
pool.wait()

注意：threadpool 是非執行緒安全的。

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