我在偷偷学Python的第二十九天（多线程---下）

多线程（下）

多线程共享全局变量

线程是进程的执行单元，进程是系统分配资源的最小单位，所以在同一个进程中的多线程是共享资源的。

import threading
import time

g_num = 100

def work1():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num += 1
    print("in work1 g_num is : %d" % g_num)

def work2():
    global g_num
    print("in work2 g_num is : %d" % g_num)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=work1)
    t1.start()
    time.sleep(1)
    t2 = threading.Thread(target=work2)
    t2.start()

互斥锁

由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以，出现了线程锁，即同一时刻允许一个线程执行操作。线程锁用于锁定资源，你可以定义多个锁, 像下面的代码, 当你需要独占某一资源时，任何一个锁都可以锁这个资源，就好比你用不同的锁都可以把相同的一个门锁住是一个道理。

由于线程之间是进行随机调度，如果有多个线程同时操作一个对象，如果没有很好地保护该对象，会造成程序结果的不可预期，我们也称此为“线程不安全”。

为了方式上面情况的发生，就出现了互斥锁(Lock)

from threading import Thread,Lock
import os,time
def work():
    global n
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.1)
    n=temp-1
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    n=100
    l=[]
    for i in range(100):
        p=Thread(target=work)
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()

递归锁

RLcok类的用法和Lock类一模一样，但它支持嵌套，在多个锁没有释放的时候一般会使用RLcok类。

import threading
import time

def Func(lock):
    global gl_num
    lock.acquire()
    gl_num += 1
    time.sleep(1)
    print(gl_num)
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    gl_num = 0
    lock = threading.RLock()
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=Func, args=(lock,))
        t.start()

信号量（BoundedSemaphore类)

互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 ，比如厕所有3个坑，那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。

import threading
import time

def run(n, semaphore):
    semaphore.acquire()   #加锁
    time.sleep(1)
    print("run the thread:%s\n" % n)
    semaphore.release()     #释放

if __name__ == '__main__':
    num = 0
    semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)  # 最多允许5个线程同时运行
    for i in range(22):
        t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" % i, semaphore))
        t.start()
    while threading.active_count() != 1:
        pass  # print threading.active_count()
    else:
        print('-----all threads done-----')

事件（Event类）

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件是一个简单的线程同步对象，其主要提供以下几个方法：

• clear 将flag设置为“False”
• set 将flag设置为“True”
• is_set 判断是否设置了flag
• wait 会一直监听flag，如果没有检测到flag就一直处于阻塞状态

事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，当flag值为“False”，那么event.wait()就会阻塞，当flag值为“True”，那么event.wait()便不再阻塞。

#利用Event类模拟红绿灯
import threading
import time

event = threading.Event()


def lighter():
    count = 0
    event.set()     #初始值为绿灯
    while True:
        if 5 < count <=10 :
            event.clear()  # 红灯，清除标志位
            print("\33[41;1mred light is on...\033[0m")
        elif count > 10:
            event.set()  # 绿灯，设置标志位
            count = 0
        else:
            print("\33[42;1mgreen light is on...\033[0m")

        time.sleep(1)
        count += 1

def car(name):
    while True:
        if event.is_set():      #判断是否设置了标志位
            print("[%s] running..."%name)
            time.sleep(1)
        else:
            print("[%s] sees red light,waiting..."%name)
            event.wait()
            print("[%s] green light is on,start going..."%name)

light = threading.Thread(target=lighter,)
light.start()

car = threading.Thread(target=car,args=("MINI",))
car.start()

GIL（Global Interpreter Lock）全局解释器锁

在非python环境中，单核情况下，同时只能有一个任务执行。多核时可以支持多个线程同时执行。但是在python中，无论有多少核，同时只能执行一个线程。究其原因，这就是由于GIL的存在导致的。

GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行，必须先拿到GIL，我们可以把GIL看作是“通行证”，并且在一个python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入CPU执行。GIL只在cpython中才有，因为cpython调用的是c语言的原生线程，所以他不能直接操作cpu，只能利用GIL保证同一时间只能有一个线程拿到数据。而在pypy和jpython中是没有GIL的。

Python多线程的工作过程：
python在使用多线程的时候，调用的是c语言的原生线程。

• 拿到公共数据
• 申请gil
• python解释器调用os原生线程
• os操作cpu执行运算
• 当该线程执行时间到后，无论运算是否已经执行完，gil都被要求释放 进而由其他进程重复上面的过程
• 等其他进程执行完后，又会切换到之前的线程（从他记录的上下文继续执行），整个过程是每个线程执行自己的运算，当执行时间到就进行切换（context
  switch）。

python针对不同类型的代码执行效率也是不同的：

1、CPU密集型代码(各种循环处理、计算等等)，在这种情况下，由于计算工作多，ticks计数很快就会达到阈值，然后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。
2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等涉及文件读写的操作)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。

使用建议？

python下想要充分利用多核CPU，就用多进程。因为每个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，在python中，多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。

GIL在python中的版本差异：

1、在python2.x里，GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100时进行释放。（ticks可以看作是python自身的一个计数器，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过sys.setcheckinterval 来调整）。而每次释放GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。并且由于GIL锁存在，python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行)，这就是为什么在多核CPU上，python的多线程效率并不高。
2、在python3.x中，GIL不使用ticks计数，改为使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL），这样对CPU密集型程序更加友好，但依然没有解决GIL导致的同一时间只能执行一个线程的问题，所以效率依然不尽如人意。

Time：2020/12/21
Name：Eamon