Python多线程-手慢无的真相

系统管理员 2022-11-01 13:46 119阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  线程的概念
 *  创建多线程
 *  主线程
 *  阻塞线程
 *  线程方法
 *  线程同步
 *   *  同步的概念
     *  Python中的锁
     *  Python中的条件锁
 *  小结

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

我们常说的「手慢无」其实类似多线程同时竞争一个共享资源的结果，要保证结果的唯一正确性，而这让我们从线程（Python）慢慢说起……

# 线程的概念 #

--------------------

**线程**（Thread）是CPU分配资源的基本单位。一个程序开始运行就变成了一个进程，而一个进程相当于一个或多个线程，使用线程可以实现程序的并发。

一个程序中可以同时运行多个线程，用不同的线程完成不同的任务。

传统的程序设计语言同一时刻只能执行单任务操作，效率很低。比如网络程序在接受数据时发生阻塞，而CPU资源处于闲置状态，只能等到程序接受数据后才能继续运行。

多线程实现后台服务程序可以同时处理多个任务，并不发生阻塞现象。多线程程序设计最大的特点是能够提高程序的执行效率和处理速度。Python程序可同时并行运行多个独立线程。比如开发Email系统，创建一个线程用来接受数据，一个线程用来发送数据，即使发送线程在接受数据时被阻塞，接受数据线程仍然可以运行，互相独立不影响。

Python的线程没有优先级，也不能销毁、停止和挂起、也没有恢复、中断。这和其他语言有所不同。

# 创建多线程 #

--------------------

Python3.X实现多线程的是`threading`模块，使用它可以创建多线程程序，并且在多线程间进行同步和通讯。  
因为是一个模块，所以使用前记得导入：`import threading`  
Python有如下两种方式来创建线程。

**一、通过threading.Thread()创建**  
Thread()语法如下：

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

*  group：必须为None，与ThreadGroup类相关，一般不使用。
 *  target：目标函数
 *  name：线程名，默认Thread-x（x从1开始）
 *  args：为目标函数传递实参、元组
 *  kwargs：为目标函数传递关键字参数、字典
 *  daemon：用来设置线程是否随主线程退出而退出

import threading
    def test(x,y):
        for i in range(x,y):
            print(i)
    thread1 = threading.Thread(name='t1',target=test,args=(0,5))
    thread2 = threading.Thread(name='t2',target=test,args=(5,10))
    
    thread1.start()
    thread2.start()

![在这里插入图片描述][20210224233135612.png]

**二、通过继承threading.Thread类创建**  
thread.Thread是一个类，可以使用单继承的方式创建一个自己的子类。

import threading
    class mythread(threading.Thread):
        def run(self):  #重写父类run方法
            for i in range(0,5):
                print(i)
    thread1 = mythread()
    thread2 = mythread()
    thread1.start()
    thread2.start()

![在这里插入图片描述][20210224234119440.png]  
如果调用时使用run而不是start，那么run()仅仅时被当作一个普通的函数使用，只有在线程为start时，它才是多线程的一种调用函数。

# 主线程 #

--------------------

介绍主线程前，首先简要介绍下父线程和子线程。如果线程A中启动了一个线程B，那么A就是B的父线程，B就是A的子线程。

Python中，主线程是第一个启动的线程。创建线程时有一个`daemon`属性可以用来判断主线程，当其值为False时，子线程不会虽主线程退出而退出，反之当其值为True时，如果主线程结束，则它的子线程也会被强制结束。

使用`daemon`属性几个注意事项：

*  每个线程都有`daemon`属性，可以不设置，默认值None
 *  从主线程创建的所有线程不设置`daemon`属性，默认都是False
 *  `daemon`属性必须在`start()`之前设置，否则会引发RuntimeError
 *  若子线程不设置`daemon`属性，就取当前`daemon`来设置，子线程继承子线程的`daemon`值，作用和设置None一样
 *  `daemon`=True测试并不适用于IDLE环境中的交互模式或脚本运行模式，因为在该环节中的主线程只有在退出Pyhton IDLE时才终止。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

# 阻塞线程 #

--------------------

多线程提供了一个方法`join()`来阻塞线程，在一个线程中调用另一个线程的`join()`方法，调用者将被阻塞，直到被调用线程终止。  
语法：`join(timeout=None)`  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
`timeout`传参是设置超时值，当线程阻塞时间超过该值后，强制结束这个线程。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

> （插播反爬信息 ）博主CSDN地址：[https://wzlodq.blog.csdn.net/][https_wzlodq.blog.csdn.net]

# 线程方法 #

--------------------

前面提到的`start、join`等都是threading.Thread类的方法。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>方法</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>run</td> 
   <td>表示线程活动的方法</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>start</td> 
   <td>启动线程</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>join</td> 
   <td>等待至线程终止</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>is_alive</td> 
   <td>返回线程是否活动</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>getName</td> 
   <td>返回线程名称</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>setName</td> 
   <td>设置线程名称</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

import time
    import threading
    def test():
        time.sleep(3)  #等待3秒
        for i in range(0,5):
            print(i)
    
    thread1 = threading.Thread(target=test)
    print('是否活动：',thread1.is_alive())
    thread1.start()
    print('是否活动：',thread1.is_alive())
    
    print(thread1.getName())# 默认threac-x
    thread1.setName('thread1')
    print(thread1.getName())
    thread1.join()
    print('记得一键三连')

![在这里插入图片描述][2021022517013214.png]

# 线程同步 #

## 同步的概念 ##

--------------------

Python应用程序中的多线程可以共享资源，如文件、数据库、内存等。当线程以并发形式访问数据时，共享数据可能会产生冲突。Python引入线程同步的概念，以实现共享数据的一致性。线程同步机制让多个线程有序的访问共享资源，而不是同时操作共享资源。

可以通过购物秒杀的例子来进一步理解同步的概念。比如商品的库存量是1，现在有两个人在平台上同时购买该商品，此时第一个线程查询数据库发现库存量是1可以出售，正准备出售此商品；而同时第二个线程也查询到该商品可以出售并且立即点击购买，这时线程1执行购买时，出现出售两次的错误，大于原库存量1。这就是由于数据不同步导致的错误。（手慢无）

## Python中的锁 ##

--------------------

Python中的`threading`模块提供了`RLock`锁（可重入锁）解决方案。一个时间只能让一个线程操作语句放到`Rlock`的`acquire()`方法上锁和`release()`方法解锁。

import threading
    class mythread(threading.Thread):
        def run(self):
            global value  # 全局变量
            lock.acquire()  # 上锁
            value+=10  # 设置值
            print('%s:%d'%(self.name,value))  # 读取值
            lock.release()  # 解锁
            
    value = 0  # 初始化
    lock=threading.RLock()  # 创建可重入锁
    thread = []  # 存放线程
    for i in range(3):  # 创建3个线程
        thread.append(mythread())
    for i in thread:  # 开启线程
        i.start()

![在这里插入图片描述][20210225175412879.png]  
上述代码中，创建了3个线程，为了读取`value`值时不产生错误，保证输出值正确，使用了`RLock`锁将设置值和读取值锁起来，以保证线程的同步。

## Python中的条件锁 ##

--------------------

Python的`threading`还提供了一个方法`Conditing()`，称为Python中的条件变量。换句话说，这个条件变量必须与一个锁关联，所以也称为条件锁，用于比较复杂的同步。

比如一个线程上锁后、解锁前因为某一条件一直阻塞着，所以就一直解不开锁，其他线程也会一直获取不了锁而导致被迫阻塞着，即所谓的死锁。

这种情况下，变量锁可以让该线程先解锁，然后阻塞着，等待条件满足了再重新唤醒并上锁，这样就不会因为一个线程有问题而影响其他线程了。

条件锁的原理跟设计模式的生产者/消费者模式类似。生产者是一段用于生产的内容，生产的成果供消费者消费，这中间设计一个缓存池用来存储数据，称为仓库。

*  生产者仅仅在仓库未满时生产，仓库满则停止生产。
 *  消费者仅仅在仓库有产品时才能消费，空仓则等待。
 *  当消费者发现仓库没有产品时可通知生产者生产。
 *  生产者生产可消费产品后，应该通知消费者去消费。

条件锁常用方法：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>方法</th> 
   <th>说明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>acquire</td> 
   <td>调用关联锁相关方法</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>release</td> 
   <td>解锁</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>wait</td> 
   <td>使线程进入等待池等待通知并解放锁，使用前须获得锁定否则报错</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>notify</td> 
   <td>从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定(进入锁定池)；其他线程不会释放锁定，使用前须获得锁定否则报错</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>notifyAll</td> 
   <td>通知等待池中所有线程，这些线程都将进入锁定吃尝试获得锁定，调用这个方法不会释放锁定，使用前须获得锁定否则报错</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

以生产者/消费者为例：

import time
    import threading
    
    products = []
    condition = threading.Condition()
    
    class Consumer(threading.Thread):  # 消费者
        def consume(self):  # 消费
            global condition
            global products
            condition.acquire()  # 上锁
            if len(products) == 0:  # 判空
                condition.wait()  # 进入等待池等待通知
                print('消费者：没有产品了')
            products.pop()  # 消费一个产品
            print('消费者：已消费一个产品,剩余可消费产品数为'+str(len(products)))
            condition.notify()  # 通知
            condition.release()  # 解锁
        def run(self):
            for i in range(0,10):
                time.sleep(3)  # 设3秒消费一个产品
                self.consume()
    class Producer(threading.Thread):  # 生产者
        def produce(self):
            global condition
            global products
            condition.acquire()  # 设置条件锁
            if len(products) == 5:  # 满仓
                condition.wait()  # 进入等待池等待通知
                print('生产者：已满仓，停止生产')
            products.append(1)  # 生产一个产品
            print('生产者：已生产一个产品,剩余可消费产品数为'+str(len(products)))
            condition.notify()  # 通知
            condition.release()  #解锁
        def run(self):
            for i in range(0,10):
                time.sleep(1)  # 设1秒生产一个产品
                self.produce()
    producer = Producer()
    consumer = Consumer()
    producer.start()
    consumer.start()
    producer.join()
    consumer.join()

上述代码用`time.sleep()`来控制生产和消费的时间，当产品生产数量达到上限时就停止生产，并调用`wait`等待线程通知；当剩余可消费产品为0时也停止消费，等待线程通知。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

# 小结 #

--------------------

处理大批流程都类似的程序时，使用多线程可以有效节省时间，耗费的不过时一些计算机资源，是典型的以资源换时间，以目前计算机的性能来看，大多都是性能过剩的，理由剩余的计算机资源来节省时间非常合算。

使用多线程是要注意锁的使用，使用锁来保护共享的资源、数据，避免被其他的线程破坏，一般使用互斥锁就可以应付大多数情况了。

[Python系列博客持续更新中][Python]

> **原创不易，请勿转载**（本不富裕的访问量雪上加霜 ）  
> 博主首页：[https://wzlodq.blog.csdn.net/][https_wzlodq.blog.csdn.net]  
> 微信公众号：[`吾仄lo咚锵`][lo]  
> *如果文章对你有帮助，记得一键三连❤*

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221024/c212f4dbcde14fa98b28044ebcfd6de0.png
[20210224233135612.png]: /images/20221024/e8c40bc270464cb4a0aca152ae14b51e.png
[20210224234119440.png]: /images/20221024/f1372addc74e4400aaf1dee7a979e110.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/dd2ecf0e8ffc44cdaec2dd4ac4b305da.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221024/60c1c1175c2f473592e77d1e01856b95.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221024/6b408bbb0a1346f4b9ec13fb77135348.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221024/f76cdcc70ab3493e89b513899e7bd92c.png
[https_wzlodq.blog.csdn.net]: https://wzlodq.blog.csdn.net/
[2021022517013214.png]: /images/20221024/3acbce3c07db4940a1b073fb7e644087.png
[20210225175412879.png]: /images/20221024/de71b7831a3a4f5ba55dc395fe9b40ec.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDM0NzA4_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221024/d0dce98bb9804e2c8259b50aec0c591d.png
[Python]: https://blog.csdn.net/qq_45034708/category_10792535.html
[lo]: https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home&__biz=MzkwMzE2Nzg4MQ==#wechat_redirect