Python多线程 简明例子

综述

 

  多线程是程序设计中的一个重要方面，尤其是在服务器Deamon程序方面。无论何种系统，线程调度的开销都比传统的进程要快得多。

  Python可以方便地支持多线程。可以快速创建线程、互斥锁、信号量等等元素，支持线程读写同步互斥。美中不足的是，Python的运行在Python虚拟机上，创建的多线程可能是虚拟的线程，需要由Python虚拟机来轮询调度，这大大降低了Python多线程的可用性。希望高版本的Python可以解决这个问题，发挥多CPU的最大效率。

  网上有些朋友说要获得真正多CPU的好处，有两种方法：

  1.可以创建多个进程而不是线程，进程数和cpu一样多。
  2.使用Jython 或 IronPython，可以得到真正的多线程。

 

  闲话少说，下面看看Python如何建立线程

 

  Python线程创建

 

  使用threading模块的 Thread类

  类接口如下

class Thread( group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})

 需要关注的参数是target和args. target 是需要子线程运行的目标函数，args是函数的参数，以tuple的形式传递。

  以下代码创建一个指向函数worker 的子线程

def worker(a_tid,a_account): 
    ... 
 
th = threading.Thread(target=worker,args=(i,acc) ) ;

启动这个线程

th.start()

等待线程返回

threading.Thread.join(th) 
#或者
th.join()

如果你可以对要处理的数据进行很好的划分，而且线程之间无须通信，那么你可以使用：创建=》运行=》回收的方式编写你的多线程程序。但是如果线程之间需要访问共同的对象，则需要引入互斥锁或者信号量对资源进行互斥访问。

下面讲讲如何创建互斥锁

创建锁 
g_mutex = threading.Lock() 
 
.... 
使用锁 
 
    for ... : 
        #锁定，从下一句代码到释放前互斥访问 
        g_mutex.acquire() 
        a_account.deposite(1) 
        #释放 
        g_mutex.release()

  最后，模拟一个公交地铁IC卡缴车费的多线程程序

  有10个读卡器，每个读卡器收费器每次扣除用户一块钱进入总账中，每读卡器每天一共被刷10000000次。账户原有100块。所以最后的总账应该为10000100。先不使用互斥锁来进行锁定（注释掉了锁定代码），看看后果如何。

import time,datetime 
import threading 

def worker(a_tid,a_account): 
    global g_mutex 
    print "Str " , a_tid, datetime.datetime.now() 
    for i in range(1000000): 
        #g_mutex.acquire() 
        a_account.deposite(1) 
        #g_mutex.release() 
    print "End " , a_tid , datetime.datetime.now() 
     
class Account: 
    def __init__ (self, a_base ): 
        self.m_amount=a_base 
    def deposite(self,a_amount): 
        self.m_amount+=a_amount 
    def withdraw(self,a_amount): 
        self.m_amount-=a_amount     
         
if __name__ == "__main__": 
    global g_mutex 
    count = 0 
    dstart = datetime.datetime.now() 
    print "Main Thread Start At: " , dstart 

    #init thread_pool 
    thread_pool = [] 
    #init mutex 
    g_mutex = threading.Lock() 
    # init thread items 
    acc = Account(100) 
    for i in range(10): 
        th = threading.Thread(target=worker,args=(i,acc) ) ; 
        thread_pool.append(th) 
         
    # start threads one by one         
    for i in range(10): 
        thread_pool[i].start() 
     
    #collect all threads 
    for i in range(10): 
        threading.Thread.join(thread_pool[i]) 
    dend = datetime.datetime.now() 
    print "count=",acc.m_amount 
    print "Main Thread End at: " ,dend , " time span " , dend-dstart;

注意，先不用互斥锁进行临界段访问控制，运行结果如下：

Main Thread Start At:    2009-01-13 00:17:55.296000 
Str    0 2009-01-13 00:17:55.312000 
Str    1 2009-01-13 00:17:55.453000 
Str    2 2009-01-13 00:17:55.484000 
Str    3 2009-01-13 00:17:55.531000 
Str    4 2009-01-13 00:17:55.562000 
Str    5 2009-01-13 00:17:55.609000 
Str    6 2009-01-13 00:17:55.640000 
Str    7 2009-01-13 00:17:55.687000 
Str    8 2009-01-13 00:17:55.718000 
Str    9 2009-01-13 00:17:55.781000 
End    0 2009-01-13 00:18:06.250000 
End    1 2009-01-13 00:18:07.500000 
End    4 2009-01-13 00:18:07.531000 
End    2 2009-01-13 00:18:07.562000 
End    3 2009-01-13 00:18:07.593000 
End    9 2009-01-13 00:18:07.609000 
End    7 2009-01-13 00:18:07.640000 
End    8 2009-01-13 00:18:07.671000 
End    5 2009-01-13 00:18:07.687000 
End    6 2009-01-13 00:18:07.718000 
count= 3434612 
Main Thread End at:    2009-01-13 00:18:07.718000    time span    0:00:12.422000

 从结果看到，程序确实是多线程运行的。但是由于没有对对象Account进行互斥访问，所以结果是错误的，只有3434612，比原预计少了很多。

把上面阴影部分代码的注释打开，运行结果如下

Main Thread Start At:    2009-01-13 00:26:12.156000 
Str    0 2009-01-13 00:26:12.156000 
Str    1 2009-01-13 00:26:12.390000 
Str    2 2009-01-13 00:26:12.437000 
Str    3 2009-01-13 00:26:12.468000 
Str    4 2009-01-13 00:26:12.515000 
Str    5 2009-01-13 00:26:12.562000 
Str    6 2009-01-13 00:26:12.593000 
Str    7 2009-01-13 00:26:12.640000 
Str    8 2009-01-13 00:26:12.671000 
Str    9 2009-01-13 00:26:12.718000 
End    0 2009-01-13 00:27:01.781000 
End    1 2009-01-13 00:27:05.890000 
End    5 2009-01-13 00:27:06.046000 
End    7 2009-01-13 00:27:06.078000 
End    4 2009-01-13 00:27:06.109000 
End    2 2009-01-13 00:27:06.140000 
End    6 2009-01-13 00:27:06.156000 
End    8 2009-01-13 00:27:06.187000 
End    3 2009-01-13 00:27:06.203000 
End    9 2009-01-13 00:27:06.234000 
count= 10000100 
Main Thread End at:    2009-01-13 00:27:06.234000    time span    0:00:54.078000

这次可以看到，结果正确了。运行时间比不进行互斥多了很多，需要花54秒才能运行（我机器烂，没钱更新，呵呵），不过这也是同步的代价，没办法。

 

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自己从新以对象新式从写了thread部分。代码如下：

import threading
from pprint import pprint

class Account(object):
    def __init__(self,base):
        super(Account,self).__init__()
        self.base=base
        print ('money is',self.base)
    def add(self,m):
        self.base+=m
    def dec(self,m):
        self.base-=m



class mycard(threading.Thread):
    global lock
    def __init__(self,acc,name):
        super(mycard,self).__init__()
        self.name=name
        self.acc=acc
    def run(self):
        for i in range(100000):
            lock.acquire()
            self.acc.add(1)
            lock.release()
        print('线程',self.name,'已经刷完1000000')
            
        


lock=threading.Lock()
acc=Account(100)
threads=[]
for i in range(10):
    threads.append(mycard(acc,str(i)))

for i in threads:
    i.start()
    print('thread',i.name,'started')

print ('活动线程数为:',threading.active_count())

for i in threads:
    print ('线程名',i.name,'线程标识:',i.ident)


for i in threads:
    print ('这是线程',i,'的join之前')
    i.join()
    print(i.name,'线程join之后')


print ("all finshed acc's money is ",acc.base)
    

运行结果如下：

C:\>f:\我的文档\桌面\13.py
money is 100
thread 0 started
thread 1 started
thread 2 started
thread 3 started
thread 4 started
thread 5 started
thread 6 started
thread 7 started
thread 8 started
thread 9 started
活动线程数为: 11
线程名 0 线程标识: 2784
线程名 1 线程标识: 3828
线程名 2 线程标识: 2540
线程名 3 线程标识: 2480
线程名 4 线程标识: 3116
线程名 5 线程标识: 2972
线程名 6 线程标识: 3596
线程名 7 线程标识: 3668
线程名 8 线程标识: 2876
线程名 9 线程标识: 568
这是线程 <mycard(0, started 2784)> 的join之前
线程 0 已经刷完1000000
0 线程join之后
这是线程 <mycard(1, started 3828)> 的join之前
线程 1 已经刷完1000000
1 线程join之后
这是线程 <mycard(2, started 2540)> 的join之前
线程 2 已经刷完1000000
2 线程join之后
线程 3 已经刷完1000000
这是线程 <mycard(3, started 2480)> 的join之前
线程 4 已经刷完1000000
3 线程join之后
线程 5 已经刷完1000000
线程 6 已经刷完1000000
线程 7 已经刷完1000000
线程 8 已经刷完1000000
线程 9 已经刷完1000000
这是线程 <mycard(4, stopped 3116)> 的join之前
4 线程join之后
这是线程 <mycard(5, stopped 2972)> 的join之前
5 线程join之后
这是线程 <mycard(6, stopped 3596)> 的join之前
6 线程join之后
这是线程 <mycard(7, stopped 3668)> 的join之前
7 线程join之后
这是线程 <mycard(8, stopped 2876)> 的join之前
8 线程join之后
这是线程 <mycard(9, stopped 568)> 的join之前
9 线程join之后
all finshed acc's money is  1000100

C:\>

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关于线程中Time对象的用法如下：

import threading


def yk(a,b):
    print ('a is',a,'\nb is ',b)


print ('输出本文字后需要等待2秒钟才有显示')
myt=threading.Timer(2,yk,(133,122)) # 2秒钟后执行 yk(133,122)这个函数
myt.start()

运行后结果：

F:\>F:\我的文档\桌面\13.py
输出本文字后需要等待2秒钟才有显示
a is 133
b is  122

F:\>