一篇文章读懂 Python 多线程

Threading模块从 Python 1.5.2 版开始出现,用于增强底层的多线程模块thread。Threading 模块让操作多线程变得更简单,并且支持程序同时运行多个操作。

一篇文章读懂 Python 多线程

注意,Python 中的多线程最好用于处理有关 I/O 的操作,如从网上下载资源或者从本地读取文件或者目录。如果你要做的是 CPU 密集型操作,那么你需要使用 Python 的multiprocessing模块。这样做的原因是,Python 有一个全局解释器锁 (GIL),使得所有子线程都必须运行在同一个主线程中。正因为如此,当你通过多线程来处理多个 CPU 密集型任务时,你会发现它实际上运行的更慢。因此,我们将重点放在那些多线程最擅长的领域:I/O 操作!

线程简介

多线程能让你像运行一个独立的程序一样运行一段长代码。这有点像调用子进程(subprocess),不过区别是你调用的是一个函数或者一个类,而不是独立的程序。在我看来,举例说明更有助于解释。下面来看一个简单的例子:

  1. import threading 
  2.  
  3. def doubler(number): 
  4. ""
  5. 可以被线程使用的一个函数 
  6. ""
  7. print(threading.currentThread.getName + '\n'
  8. print(number * 2) 
  9. print 
  10.  
  11. if __name__ == '__main__'
  12. for i in range(5): 
  13. my_thread = threading.Thread(target=doubler, args=(i,)) 
  14. my_thread.start 

这里,我们导入 threading 模块并且创建一个叫 doubler的常规函数。这个函数接受一个值,然后把这个值翻一番。它还会打印出调用这个函数的线程的名称,并在最后打印一行空行。然后在代码的最后一块,我们创建五个线程并且依次启动它们。在我们实例化一个线程时,你会注意到,我们把 doubler 函数传给target参数,同时也给 doubler 函数传递了参数。Args参数看起来有些奇怪,那是因为我们需要传递一个序列给 doubler 函数,但它只接受一个变量,所以我们把逗号放在尾部来创建只有一个参数的序列。

需要注意的是,如果你想等待一个线程结束,那么需要调用 join方法。

当你运行以上这段代码,会得到以下输出内容:

  1. Thread-1 
  2.  
  3.  
  4. Thread-2 
  5.  
  6.  
  7. Thread-3 
  8.  
  9.  
  10. Thread-4 
  11.  
  12.  
  13. Thread-5 
  14.  

当然,通常情况下你不会希望输出打印到标准输出。如果不幸真的这么做了,那么最终的显示效果将会非常混乱。你应该使用 Python 的 logging 模块。它是线程安全的,并且表现出色。让我们用 logging模块修改上面的例子并且给我们的线程命名。代码如下:

  1. import logging 
  2. import threading 
  3.  
  4. def get_logger: 
  5. logger = logging.getLogger("threading_example"
  6. logger.setLevel(logging.DEBUG) 
  7.  
  8. fh = logging.FileHandler("threading.log"
  9. fmt = '%(asctime)s - %(threadName)s - %(levelname)s - %(message)s' 
  10. formatter = logging.Formatter(fmt) 
  11. fh.setFormatter(formatter) 
  12.  
  13. logger.addHandler(fh) 
  14. return logger 
  15.  
  16. def doubler(number, logger): 
  17. ""
  18. 可以被线程使用的一个函数 
  19. ""
  20. logger.debug('doubler function executing'
  21. result = number * 2 
  22. logger.debug('doubler function ended with: {}'.format( 
  23. result)) 
  24.  
  25. if __name__ == '__main__'
  26. logger = get_logger 
  27. thread_names = ['Mike''George''Wanda''Dingbat''Nina'
  28. for i in range(5): 
  29. my_thread = threading.Thread( 
  30. target=doubler, name=thread_names[i], args=(i,logger)) 
  31. my_thread.start 

代码中最大的改变就是加入了 get_logger函数。这段代码将创建一个被设置为调试级别的日志记录器。它将日志保存在当前目录(即脚本运行所在的目录)下,然后设置每行日志的格式。格式包括时间戳、线程名、日志记录级别以及日志信息。

在 doubler 函数中,我们把 print语句换成 logging 语句。你会注发现,在创建线程时,我们给 doubler 函数传入了 logger 对象。这样做的原因是,如果在每个线程中实例化 logging 对象,那么将会产生多个 logging 单例(singleton),并且日志中将会有很多重复的内容。

最后,创建一个名称列表,然后使用 name关键字参数为每一个线程设置具体名称,这样就可以为线程命名。运行以上代码,将会得到包含以下内容的日志文件:

  1. 2016-07-24 20:39:50,055 - Mike - DEBUG - doubler function executing 
  2. 2016-07-24 20:39:50,055 - Mike - DEBUG - doubler function ended with: 0 
  3. 2016-07-24 20:39:50,055 - George - DEBUG - doubler function executing 
  4. 2016-07-24 20:39:50,056 - George - DEBUG - doubler function ended with: 2 
  5. 2016-07-24 20:39:50,056 - Wanda - DEBUG - doubler function executing 
  6. 2016-07-24 20:39:50,056 - Wanda - DEBUG - doubler function ended with: 4 
  7. 2016-07-24 20:39:50,056 - Dingbat - DEBUG - doubler function executing 
  8. 2016-07-24 20:39:50,057 - Dingbat - DEBUG - doubler function ended with: 6 
  9. 2016-07-24 20:39:50,057 - Nina - DEBUG - doubler function executing 
  10. 2016-07-24 20:39:50,057 - Nina - DEBUG - doubler function ended with: 8 

输出结果不言自明,所以继续介绍其他内容。在本节中再多说一点,即通过继承 threading.Thread实现多线程。举最后一个例子,通过继承 threading.Thread 创建子类,而不是直接调用 Thread 函数。

更新后的代码如下:

  1. import logging 
  2. import threading 
  3.  
  4. class MyThread(threading.Thread): 
  5. def __init__(self, number, logger): 
  6. threading.Thread.__init__(self) 
  7. self.number = number 
  8. self.logger = logger 
  9.  
  10. def run(self): 
  11. ""
  12. 运行线程 
  13. ""
  14. logger.debug('Calling doubler'
  15. doubler(self.number, self.logger) 
  16.  
  17. def get_logger: 
  18. logger = logging.getLogger("threading_example"
  19. logger.setLevel(logging.DEBUG) 
  20.  
  21. fh = logging.FileHandler("threading_class.log"
  22. fmt = '%(asctime)s - %(threadName)s - %(levelname)s - %(message)s' 
  23. formatter = logging.Formatter(fmt) 
  24. fh.setFormatter(formatter) 
  25.  
  26. logger.addHandler(fh) 
  27. return logger 
  28.  
  29. def doubler(number, logger): 
  30. ""
  31. 可以被线程使用的一个函数 
  32. ""
  33. logger.debug('doubler function executing'
  34. result = number * 2 
  35. logger.debug('doubler function ended with: {}'.format( 
  36. result)) 
  37.  
  38. if __name__ == '__main__'
  39. logger = get_logger 
  40. thread_names = ['Mike''George''Wanda''Dingbat''Nina'
  41. for i in range(5): 
  42. thread = MyThread(i, logger) 
  43. thread.setName(thread_names[i]) 
  44. thread.start 

这个例子中,我们只是创建一个继承于 threading.Thread的子类。像之前一样,传入一个需要翻一番的数字,以及 logging 对象。但是这次,设置线程名称的方式有点不太一样,变成了通过调用 thread 对象的setName方法来设置。不过仍然需要调用start来启动线程,不过你可能注意到我们并不需要在子类中定义该方法。当调用start时,它会通过调用run方法来启动线程。在我们的类中,我们调用 doubler 函数来做处理。输出结果中除了一些添加的额外信息内容几乎差不多。运行下这个脚本,看看你会得到什么。

线程锁与线程同步

当你有多个线程,就需要考虑怎样避免线程冲突。我的意思是说,你可能遇到多个线程同时访问同一资源的情况。如果不考虑这些问题并且制定相应的解决方案,那么在开发产品过程中,你总会在最糟糕的时候遇到这些棘手的问题。

解决办法就是使用线程锁。锁由 Python 的 threading 模块提供,并且它最多被一个线程所持有。当一个线程试图获取一个已经锁在资源上的锁时,该线程通常会暂停运行,直到这个锁被释放。来让我们看一个非常典型没有却应具备锁功能的例子:

  1. import threading 
  2.  
  3. total = 0 
  4.  
  5. def update_total(amount): 
  6. ""
  7. Updates the total by the given amount 
  8. ""
  9. global total 
  10. total += amount 
  11. print (total) 
  12. if __name__ == '__main__'
  13. for i in range(10): 
  14. my_thread = threading.Thread( 
  15. target=update_total, args=(5,)) 
  16. my_thread.start 

如果往以上代码添加 time.sleep函数并给出不同长度的时间,可能会让这个例子更有意思。无论如何,这里的问题是,一个线程可能已经调用update_total函数并且还没有更新完成,此时另一个线程也有可能调用它并且尝试更新内容。根据操作执行顺序的不同,该值可能只被增加一次。

让我们给这个函数添加锁。有两种方法可以实现。第一种方式是使用 try/finally,从而确保锁肯定会被释放。下面是示例:

  1. import threading 
  2.  
  3. total = 0 
  4.  
  5. lock = threading.Lock 
  6. def update_total(amount): 
  7. ""
  8. Updates the total by the given amount 
  9. ""
  10. global total 
  11. lock.acquire 
  12. try: 
  13. total += amount 
  14. finally: 
  15. lock.release 
  16. print (total) 
  17.  
  18. if __name__ == '__main__'
  19. for i in range(10): 
  20. my_thread = threading.Thread( 
  21. target=update_total, args=(5,)) 
  22. my_thread.start 

如上,在我们做任何处理之前就获取锁。然后尝试更新 total 的值,最后释放锁并打印出 total 的当前值。事实上,我们可以使用 Python 的 with语句避免使用 try/finally 这种较为繁琐的语句:

  1. import threading 
  2.  
  3. total = 0 
  4.  
  5. lock = threading.Lock 
  6.  
  7. def update_total(amount): 
  8. ""
  9. Updates the total by the given amount 
  10. ""
  11. global total 
  12. with lock: 
  13. total += amount 
  14. print (total) 
  15.  
  16. if __name__ == '__main__'
  17. for i in range(10): 
  18. my_thread = threading.Thread( 
  19. target=update_total, args=(5,)) 
  20. my_thread.start 

正如你看到的那样,我们不再需要 try/finally作为上下文管理器,而是由with语句作为替代。

当然你也会遇到要在代码中通过多个线程访问多个函数的情况。当你第一次编写并发代码时,代码可能是这样的:

  1. import threading 
  2.  
  3. total = 0 
  4.  
  5. lock = threading.Lock 
  6. def do_something: 
  7. lock.acquire 
  8. try: 
  9. print('Lock acquired in the do_something function'
  10. finally: 
  11. lock.release 
  12. print('Lock released in the do_something function'
  13. return "Done doing something" 
  14.  
  15. def do_something_else: 
  16. lock.acquire 
  17. try: 
  18. print('Lock acquired in the do_something_else function'
  19. finally: 
  20. lock.release 
  21. print('Lock released in the do_something_else function'
  22. return "Finished something else" 
  23.  
  24. if __name__ == '__main__'
  25. result_one = do_something 
  26. result_two = do_something_else 

这样的代码在上面的情况下能够正常工作,但假设你有多个线程都调用这两个函数呢。当一个线程正在运行这两个函数,然后另外一个线程也可能会修改这些数据,最后得到的就是不正确的结果。问题是,你甚至可能没有马上意识到结果错了。有什么解决办法呢?让我们试着找出答案。

通常首先想到的就是在调用这两个函数的地方上锁。让我们试着修改上面的例子,修改成如下所示:

  1. import threading 
  2.  
  3. total = 0 
  4.  
  5. lock = threading.RLock 
  6. def do_something: 
  7.  
  8. with lock: 
  9. print('Lock acquired in the do_something function'
  10. print('Lock released in the do_something function'
  11. return "Done doing something" 
  12.  
  13.  
  14. def do_something_else: 
  15. with lock: 
  16. print('Lock acquired in the do_something_else function'
  17. print('Lock released in the do_something_else function'
  18. return "Finished something else" 
  19.  
  20. def main: 
  21. with lock: 
  22. result_one = do_something 
  23. result_two = do_something_else 
  24. print (result_one) 
  25. print (result_two) 
  26.  
  27. if __name__ == '__main__'
  28. main 

当你真正运行这段代码时,你会发现它只是挂起了。究其原因,是因为我们只告诉 threading 模块获取锁。所以当我们调用第一个函数时,它发现锁已经被获取,随后便把自己挂起了,直到锁被释放,然而这将永远不会发生。

真正的解决办法是使用重入锁(Re-Entrant Lock)。threading 模块提供的解决办法是使用RLock函数。即把lock = threading.lock替换为lock = threading.RLock,然后重新运行代码,现在代码就可以正常运行了。

如果你想在线程中运行以上代码,那么你可以用以下代码取代直接调用 main函数:

  1. if __name__ == '__main__'
  2. for i in range(10): 
  3. my_thread = threading.Thread( 
  4. target=main) 
  5. my_thread.start 

每个线程都会运行 main 函数,main 函数则会依次调用另外两个函数。最终也会产生 10 组结果集。

定时器

Threading 模块有一个优雅的 Timer类,你可以用它来实现在指定时间后要发生的动作。它们实际上会启动自己的自定义线程,通过调用常规线程上的start方法即可运行。你也可以调用它的cancel方法停止定时器。值得注意的是,你甚至可以在开始定时器之前取消它。

有一天,我遇到一个特殊的情况:我需要与已经启动的子进程通信,但是我需要它有超时处理。虽然处理这种特殊问题有很多不同的方法,不过我最喜欢的解决方案是使用 threading 模块的 Timer 类。

在下面这个例子中,我们将使用 ping指令作为演示。在 Linux 系统中,ping 命令会一直运行下去直到你手动杀死它。所以在 Linux 世界里,Timer 类就显得非常方便。示例如下:

  1. import subprocess 
  2. from threading import Timer 
  3.  
  4. kill = lambda process: process.kill 
  5. cmd = ['ping''www.google.com'
  6. ping = subprocess.Popen( 
  7. cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) 
  8.  
  9. my_timer = Timer(5, kill, [ping]) 
  10. try: 
  11. my_timer.start 
  12. stdout, stderr = ping.communicate 
  13. finally: 
  14. my_timer.cancel 
  15. print (str(stdout)) 

这里我们在 lambda 表达式中调用 kill 杀死进程。接下来启动 ping 命令,然后创建 Timer 对象。你会注意到,第一个参数就是需要等待的秒数,第二个参数是需要调用的函数,紧跟其后的参数是要调用函数的入参。在本例中,我们的函数是一个 lambda 表达式,传入的是一个只有一个元素的列表。如果你运行这段代码,它应该会运行 5 秒钟,然后打印出 ping 的结果。

其他线程组件

Threading 模块包含对其他功能的支持。例如,你可以创建信号量(Semaphore),这是计算机科学中最古老的同步原语之一。基本上,一个信号量管理一个内置的计数器。当你调用acquire时计数器就会递减,相反当你调用release时就会递增。根据其设计,计数器的值无法小于零,所以如果正好在计数器为零时调用 acquire 方法,该方法将阻塞线程。

译者注:通常使用信号量时都会初始化一个大于零的值,如 semaphore = threading.Semaphore(2)

另一个非常有用的同步工具就是事件(Event)。它允许你使用信号(signal)实现线程通信。在下一节中我们将举一个使用事件的实例。

最后,在 Python 3.2 中加入了 Barrier对象。Barrier 是管理线程池中的同步原语,在线程池中多条线程需要相互等待对方。如果要传递 barrier,每一条线程都要调用wait方法,在其他线程调用该方法之前线程将会阻塞。全部调用之后将会同时释放所有线程。

线程通信

某些情况下,你会希望线程之间互相通信。就像先前提到的,你可以通过创建 Event对象达到这个目的。但更常用的方法是使用队列(Queue)。在我们的例子中,这两种方式都会有所涉及。下面让我们看看到底是什么样子的:

  1. import threading 
  2. from queue import Queue 
  3.  
  4. def creator(data, q): 
  5. ""
  6. 生成用于消费的数据,等待消费者完成处理 
  7. ""
  8. print('Creating data and putting it on the queue'
  9. for item in data: 
  10. evt = threading.Event 
  11. q.put((item, evt)) 
  12.  
  13. print('Waiting for data to be doubled'
  14. evt.wait 
  15.  
  16. def my_consumer(q): 
  17. ""
  18. 消费部分数据,并做处理 
  19.  
  20. 这里所做的只是将输入翻一倍 
  21.  
  22. ""
  23. while True
  24. data, evt = q.get 
  25. print('data found to be processed: {}'.format(data)) 
  26. processed = data * 2 
  27. print(processed) 
  28. evt.set 
  29. q.task_done 
  30.  
  31. if __name__ == '__main__'
  32. q = Queue 
  33. data = [5, 10, 13, -1] 
  34. thread_one = threading.Thread(target=creator, args=(data, q)) 
  35. thread_two = threading.Thread(target=my_consumer, args=(q,)) 
  36. thread_one.start 
  37. thread_two.start 
  38.  
  39. q.join 

让我们掰开揉碎分析一下。首先,我们有一个创建者(creator)函数(亦称作生产者(producer)),我们用它来创建想要操作(或者消费)的数据。然后用另外一个函数 my_consumer来处理刚才创建出来的数据。Creator 函数使用 Queue 的put方法向队列中插入数据,消费者将会持续不断的检测有没有更多的数据,当发现有数据时就会处理数据。Queue 对象处理所有的获取锁和释放锁的过程,这些不用我们太关心。

在这个例子中,先创建一个列表,然后创建两个线程,一个用作生产者,一个作为消费者。你会发现,我们给两个线程都传递了 Queue 对象,这两个线程隐藏了关于锁处理的细节。队列实现了数据从第一个线程到第二个线程的传递。当第一个线程把数据放入队列时,同时也传递一个 Event 事件,紧接着挂起自己,等待该事件结束。在消费者侧,也就是第二个线程,则做数据处理工作。当完成数据处理后就会调用 Event 事件的 set方法,通知第一个线程已经把数据处理完毕了,可以继续生产了。

最后一行代码调用了 Queue 对象的 join方法,它会告知 Queue 等待所有线程结束。当第一个线程把所有数据都放到队列中,它也就运行结束了。

结束语

相关推荐