python中的多线程（python中的多线程能提高速度吗）

python中的多线程（python中的多线程能提高速度吗）

线程和进程

进程是资源分配的最小单位。每个进程都拥有自己的地址空间、内存、数据栈以及其他用于追踪执行的辅助数据。操作系统管理其上所有进程的执行，并为这些进程合理地分配时间。进程也可以通过派生(fork或spawn)新的进程来执行其他任务，不过因为每个新进程也都拥有自己的内存和数据栈等，所以只能采用进程间通信(IPC)的方式共享信息 线程是程序执行的最小单位。线程与进程类似，不过它们是在同一个进程下执行的，并享有相同的上下文。线程包括开始、执行顺序和结束三部分。它有一个指令指针，用于记录当前运行的上下文。当其他线程运行时，它可以被抢占(中断)和临时挂起(也称为睡眠)——这种做法叫做让步(yielding) 一个进程中的各个线程与主线程共享同一片数据空间，因此相比于独立的进程而言，线程间的信息共享和通信更加容易。线程一般都是以并发方式执行，正是由于这种并行和数据共享进制，使得多任务间的协作称为了可能

全局解释器锁

Python代码的执行是由Python虚拟机进程控制的，对Python虚拟机的访问是由全局解释器锁(GIL)控制的。尽管Python解释器中可以运行多个线程，但是有个这个锁，在任意给定时刻只有一个线程会被解释器执行

退出线程

当一个线程完成函数的执行时，它就会退出。不建议使用thread模块的一个明显的原因是：在主线程退出之后，所有其他线程都会在没有清理的情况下直接退出，而另一个模块threading会确保在所有"重要的"子线程退出前，保证整个进程的存活

thread模块

thread模块除了派生线程外，还提供了基本的同步数据结构，称为锁对象。其主要的线程方法和锁对象方法有：

在下面的例子中，为了实现线程的同步，要对每一个线程都加锁，执行完之后再释放锁，最后一个循环暂停主线程，直到所有锁都被释放后才可以继续执行

import _thread as threadfrom time import sleep, ctimeloops = [4, 2] #sleep时间def loop(nloop, nsec, lock): print("start loop", nloop, "at:", ctime()) sleep(nsec) print("loop", nloop, "done at:", ctime()) lock.release() #释放锁，每个线程执行完，都会释放自己的锁def main(): print("starting at:", ctime()) locks = [] #创建一个锁列表 nloops = range(len(loops)) #range(2) for i in nloops: lock = thread.allocate_lock() #获取锁对象 lock.acquire() #获得每个锁，效果相当于"把锁锁上" locks.append(lock) #将锁添加到锁列表中 for i in nloops: thread.start_new_thread(loop, (i, loops[i], locks[i])) for i in nloops: while locks[i].locked(): pass #等待（暂停主线程），直到所有锁被释放后才会继续执行 print("all DONE at:", ctime())if __name__ == "__main__": main()

threading模块

threading模块提供了更高级别、功能更全面的线程管理。threading模块的Thread类是主要的执行对象，它有thread模块中没有的很多函数

| Thread对象方法 | 描述 | | init(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}. verbose=None, daemon=None) | 实例化一个线程对象，需要有一个可调用的target，以及参数args或kwargs，还可以传递name或group参数，不过后者还未实现。此外，verbose标志也是可接受的，而daemon的值会设定thread.daemon属性/标志 | | start() | 开始执行该线程 | | run() | 定义线程功能的方法(通常在子类中被应用开发者重写) | | join(timeout=None) | 直至启动的线程终止之前一直挂起，除非给出了timeout(秒),否则会一直阻塞 |

使用Thread类，可以有很多方法来创建线程。这里说其中的两种方法：

创建Thread的实例，传给它一个函数派生Thread的子类，并创建子类的实例

创建Thread的实例

在下面的例子中，做了哪些修改呢？使用thread实现的锁没了，取而代之的是一组Thread对象。当实例化每个Thread对象时，把函数(target)和参数(args)传进去，然后得到返回的Thread实例。调用Thread()实例化Thread和调用thread.start_new_thread()的最大区别是新线程不会立即开始执行 当所有线程都分配完成之后，通过调用每个线程的start()方法让它们开始执行，相比于管理一组锁(分配、获取、释放、检查锁状态等)而言，这里只需要为每个线程调用join()方法即可。join()方法将等待线程结束，或者在提供了超时时间的情况下，达到超时时间。使用join()方法要比等待锁释放的无限循环更加清晰。如果主线程还有其他的事情要做，而不是等待这些线程完成，就可以不调用join()

import threadingfrom time import sleep, ctimeloops = [4, 2]def loop(nloop, nsec): print("start loop", nloop, "at:", ctime()) sleep(nsec) print("loop", nloop, "done at:", ctime())def main(): print("starting at:", ctime()) threads = [] nloops = range(len(loops)) for i in nloops: t = threading.Thread(target=loop, args=(i, loops[i])) threads.append(t) for i in nloops: threads[i].start() for i in nloops: threads[i].join() print("all DONE at:", ctime())if __name__ == "__main__": main()

派送Thread的子类

派送出来的子类MyThread继承了父类Thread的构造方法，同时又新增了自己独有的实例属性

import threadingfrom time import sleep, ctimeloops = [4, 2]class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, func, args, name=""): threading.Thread.__init__(self) self.name = name self.func = func self.args = args def run(self): self.func(*self.args)def loop(nloop, nsec): print("start loop", nloop, "at:", ctime()) sleep(nsec) print("loop", nloop, "done at:", ctime())def main(): print("starting at:", ctime()) threads = [] nloops = range(len(loops)) for i in nloops: t = MyThread(loop, (i, loops[i]), loop.__name__) threads.append(t) for i in nloops: threads[i].start() for i in nloops: threads[i].join() print("all DONE at:", ctime()) if __name__ == "__main__": main()

还可以对MyThread类进程修改，增加一些调试信息的输出，并将其存储为一个名为myThread的独立模块，以便后面的模块引入调用。除了简单的调用函数外，还可以把结果保存在实例属性self.res，并创建一个新的方法getResult()来获取这个值

import threadingfrom time import ctimeclass MyThread(threading.Thread): def __init__(self, func, args, name=""): threading.Thread.__init__(self) self.name = name self.func = func self.args = args def getResult(self): return self.res def run(self): print("starting", self.name, "at:", ctime()) self.res = self.func(*self.args) print(self.name, "finished at:", ctime())

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