Python-多线程编程

线程的使用模式

通过将线程和队列 结合在一起，可以轻松地在 Python 中完成线程编程。本文将研究同时使用线程和队列，创建一些简单但有效的模式，以解决需要并发处理的问题。

引言

对于 Python 来说，并不缺少并发选项，其标准库中包括了对线程、进程和异步 I/O 的支持。在许多情况下，通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块，Python 简化了各种并发方法的使用。除了标准库之外，还有一些第三方的解决方案，例如 Twisted、Stackless 和进程模块。本文重点关注于使用 Python 的线程，并使用了一些实际的示例进行说明。虽然有许多很好的联机资源详细说明了线程 API，但本文尝试提供一些实际的示例，以说明一些常见的线程使用模式。

全局解释器锁 (Global Interpretor Lock) 说明 Python 解释器并不是线程安全的。当前线程必须持有全局锁，以便对 Python 对象进行安全地访问。因为只有一个线程可以获得 Python 对象/C API，所以解释器每经过 100 个字节码的指令，就有规律地释放和重新获得锁。解释器对线程切换进行检查的频率可以通过 sys.setcheckinterval() 函数来进行控制。

此外，还将根据潜在的阻塞 I/O 操作，释放和重新获得锁。有关更详细的信息，请参见参考资料部分中的 Gil and Threading State 和 Threading the Global Interpreter Lock。

需要说明的是，因为 GIL，CPU 受限的应用程序将无法从线程的使用中受益。使用 Python 时，建议使用进程，或者混合创建进程和线程。

首先弄清进程和线程之间的区别，这一点是非常重要的。线程与进程的不同之处在于，它们共享状态、内存和资源。 对于线程来说，这个简单的区别既是它的优势，又是它的缺点。一方面，线程是轻量级的，并且相互之间易于通信，但另一方面，它们也带来了包括死锁、争用条件 和高复杂性在内的各种问题。幸运的是，由于 GIL 和队列模块，与采用其他的语言相比，采用 Python 语言在线程实现的复杂性上要低得多。

使用 Python 线程

要 继续学习本文中的内容，我假定您已经安装了 Python 2.5 或者更高版本，因为本文中的许多示例都将使用 Python 语言的新特性，而这些特性仅出现于 Python2.5 之后。要开始使用 Python 语言的线程，我们将从简单的 "Hello World" 示例开始：

hello_threads_example

        import threading
        import datetime
        
        class ThreadClass(threading.Thread):
          def run(self):
            now = datetime.datetime.now()
            print "%s says Hello World at time: %s" % 
            (self.getName(), now)
        
        for i in range(2):
          t = ThreadClass()
          t.start()

如果运行这个示例，您将得到下面的输出：

      # python hello_threads.py 
      Thread-1 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252069
      Thread-2 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252576

仔细观察输出结果，您可以看到从两个线程都输出了 Hello World 语句，并都带有日期戳。如果分析实际的代码，那么将发现其中包含两个导入语句；一个语句导入了日期时间模块，另一个语句导入线程模块。类 ThreadClass 继承自 threading.Thread，也正因为如此，您需要定义一个 run 方法，以此执行您在该线程中要运行的代码。在这个 run 方法中唯一要注意的是，self.getName() 是一个用于确定该线程名称的方法。

最后三行代码实际地调用该类，并启动线程。如果注意的话，那么会发现实际启动线程的是 t.start()。在设计线程模块时考虑到了继承，并且线程模块实际上是建立在底层线程模块的基础之上的。对于大多数情况来说，从 threading.Thread 进行继承是一种最佳实践，因为它创建了用于线程编程的常规 API。

使用线程队列

如前所述，当多个线程需要共享数据或者资源的时候，可能会使得线程的 使用变得复杂。线程模块提供了许多同步原语，包括信号量、条件变量、事件和锁。当这些选项存在时，最佳实践是转而关注于使用队列。相比较而言，队列更容易 处理，并且可以使得线程编程更加安全，因为它们能够有效地传送单个线程对资源的所有访问，并支持更加清晰的、可读性更强的设计模式。

在下一个示例中，您将首先创建一个以串行方式或者依次执行的程序，获取网站的 URL，并显示页面的前 1024 个字节。有时使用线程可以更快地完成任务，下面就是一个典型的示例。首先，让我们使用 urllib2 模块以获取这些页面（一次获取一个页面），并且对代码的运行时间进行计时：

URL 获取序列

        import urllib2
        import time
        
        hosts = ["http://yahoo.com", "http://google.com", "http://amazon.com",
        "http://ibm.com", "http://apple.com"]
        
        start = time.time()
        #grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page
        for host in hosts:
          url = urllib2.urlopen(host)
          print url.read(1024)
        
        print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)

在运行以上示例时，您将在标准输出中获得大量的输出结果。但最后您将得到以下内容：

        Elapsed Time: 2.40353488922

让我们仔细分析这段代码。您仅导入了两个模块。首先，urllib2 模块减少了工作的复杂程度，并且获取了 Web 页面。然后，通过调用 time.time()， 您创建了一个开始时间值，然后再次调用该函数，并且减去开始值以确定执行该程序花费了多长时间。最后分析一下该程序的执行速度，虽然“2.5 秒”这个结果并不算太糟，但如果您需要检索数百个 Web 页面，那么按照这个平均值，就需要花费大约 50 秒的时间。研究如何创建一种可以提高执行速度的线程化版本：

URL 获取线程化

          #!/usr/bin/env python
          import Queue
          import threading
          import urllib2
          import time
          
          hosts = ["http://yahoo.com", "http://google.com", "http://amazon.com",
          "http://ibm.com", "http://apple.com"]
          
          queue = Queue.Queue()
          
          class ThreadUrl(threading.Thread):
          """Threaded Url Grab"""
            def __init__(self, queue):
              threading.Thread.__init__(self)
              self.queue = queue
          
            def run(self):
              while True:
                #grabs host from queue
                host = self.queue.get()
            
                #grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page
                url = urllib2.urlopen(host)
                print url.read(1024)
            
                #signals to queue job is done
                self.queue.task_done()
          
          start = time.time()
          def main():
          
            #spawn a pool of threads, and pass them queue instance 
            for i in range(5):
              t = ThreadUrl(queue)
              t.setDaemon(True)
              t.start()
              
           #populate queue with data   
              for host in hosts:
                queue.put(host)
           
           #wait on the queue until everything has been processed     
           queue.join()
          
          main()
          print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)

对于这个示例，有更多的代码需要说明，但与第一个线程示例相比，它并没有复杂多少，这正是因为使用了队列模块。在 Python 中使用线程时，这个模式是一种很常见的并且推荐使用的方式。具体工作步骤描述如下：

1. 创建一个 Queue.Queue() 的实例，然后使用数据对它进行填充。
2. 将经过填充数据的实例传递给线程类，后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
3. 生成守护线程池。
4. 每次从队列中取出一个项目，并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
5. 在完成这项工作之后，使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
6. 对队列执行 join 操作，实际上意味着等到队列为空，再退出主程序。

在 使用这个模式时需要注意一点：通过将守护线程设置为 true，将允许主线程或者程序仅在守护线程处于活动状态时才能够退出。这种方式创建了一种简单的方式以控制程序流程，因为在退出之前，您可以对队列执行 join 操作、或者等到队列为空。队列模块文档详细说明了实际的处理过程，请参见参考资料：

join()
保持阻塞状态，直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时，未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时，join() 就会结束阻塞状态。

回页首

使用多个队列

因为上面介绍的模式非常有效，所以可以通过连接附加线程池和队列来进行扩展，这是相当简单的。在上面的示例中，您仅仅输出了 Web 页面的开始部分。而下一个示例则将返回各线程获取的完整 Web 页面，然后将结果放置到另一个队列中。然后，对加入到第二个队列中的另一个线程池进行设置，然后对 Web 页面执行相应的处理。这个示例中所进行的工作包括使用一个名为 Beautiful Soup 的第三方 Python 模块来解析 Web 页面。使用这个模块，您只需要两行代码就可以提取所访问的每个页面的 title 标记，并将其打印输出。

多队列数据挖掘网站

import Queue
import threading
import urllib2
import time
from BeautifulSoup import BeautifulSoup

hosts = ["http://yahoo.com", "http://google.com", "http://amazon.com",
        "http://ibm.com", "http://apple.com"]

queue = Queue.Queue()
out_queue = Queue.Queue()

class ThreadUrl(threading.Thread):
    """Threaded Url Grab"""
    def __init__(self, queue, out_queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.out_queue = out_queue

    def run(self):
        while True:
            #grabs host from queue
            host = self.queue.get()

            #grabs urls of hosts and then grabs chunk of webpage
            url = urllib2.urlopen(host)
            chunk = url.read()

            #place chunk into out queue
            self.out_queue.put(chunk)

            #signals to queue job is done
            self.queue.task_done()

class DatamineThread(threading.Thread):
    """Threaded Url Grab"""
    def __init__(self, out_queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.out_queue = out_queue

    def run(self):
        while True:
            #grabs host from queue
            chunk = self.out_queue.get()

            #parse the chunk
            soup = BeautifulSoup(chunk)
            print soup.findAll(['title'])

            #signals to queue job is done
            self.out_queue.task_done()

start = time.time()
def main():

    #spawn a pool of threads, and pass them queue instance
    for i in range(5):
        t = ThreadUrl(queue, out_queue)
        t.setDaemon(True)
        t.start()

    #populate queue with data
    for host in hosts:
        queue.put(host)

    for i in range(5):
        dt = DatamineThread(out_queue)
        dt.setDaemon(True)
        dt.start()


    #wait on the queue until everything has been processed
    queue.join()
    out_queue.join()

main()
print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)

如果运行脚本的这个版本，您将得到下面的输出：

  # python url_fetch_threaded_part2.py 

  [<title>Google</title>]
  [<title>Yahoo!</title>]
  [<title>Apple</title>]
  [<title>IBM United States</title>]
  [<title>Amazon.com: Online Shopping for Electronics, Apparel,
 Computers, Books, DVDs & more</title>]
  Elapsed Time: 3.75387597084

分析这段代码时您可以看到，我们添加了另一个队列实例，然后将该队列传递给第一个线程池类 ThreadURL。接下来，对于另一个线程池类 DatamineThread， 几乎复制了完全相同的结构。在这个类的 run 方法中，从队列中的各个线程获取 Web 页面、文本块，然后使用 Beautiful Soup 处理这个文本块。在这个示例中，使用 Beautiful Soup 提取每个页面的 title 标记、并将其打印输出。可以很容易地将这个示例推广到一些更有价值的应用场景，因为您掌握了基本搜索引擎或者数据挖掘工具的核心内容。一种思想是使用 Beautiful Soup 从每个页面中提取链接，然后按照它们进行导航。

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总结

本文研究了 Python 的线程，并且说明了如何使用队列来降低复杂性和减少细微的错误、并提高代码可读性的最佳实践。尽管这个基本模式比较简单，但可以通过将队列和线程池连接在 一起，以便将这个模式用于解决各种各样的问题。在最后的部分中，您开始研究如何创建更复杂的处理管道，它可以用作未来项目的模型。参考资料部分提供了很多有关常规并发性和线程的极好的参考资料。

最后，还有很重要的一点需要指出，线程并不能解决所有的问题，对于许多情况，使用进程可能更为合适。特别是，当您仅需要创建许多子进程并对响应进行侦听时，那么标准库子进程模块可能使用起来更加容易。有关更多的官方说明文档，请参考参考资料部分。

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-threadingpython/#toggle