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。