Python中嘗試多線程編程的一個簡明例子

2019-11-25 17:49:32

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供稿：網友

綜述
多線程是程序設計中的一個重要方面，尤其是在服務器Deamon程序方面。無論何種系統，線程調度的開銷都比傳統的進程要快得多。
Python可以方便地支持多線程。可以快速創建線程、互斥鎖、信號量等等元素，支持線程讀寫同步互斥。美中不足的是，Python的運行在Python 虛擬機上，創建的多線程可能是虛擬的線程，需要由Python虛擬機來輪詢調度，這大大降低了Python多線程的可用性。希望高版本的Python可以解決這個問題，發揮多CPU的最大效率。
網上有些朋友說要獲得真正多CPU的好處，有兩種方法：
1.可以創建多個進程而不是線程，進程數和cpu一樣多。
2.使用Jython 或 IronPython，可以得到真正的多線程。
閑話少說，下面看看Python如何建立線程
Python線程創建
使用threading模塊的 Thread類
類接口如下

復制代碼代碼如下:

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

需要關注的參數是target和args. target 是需要子線程運行的目標函數，args是函數的參數，以tuple的形式傳遞。
以下代碼創建一個指向函數worker 的子線程

復制代碼代碼如下:

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

啟動這個線程

復制代碼代碼如下:

th.start()

等待線程返回

復制代碼代碼如下:

threading.Thread.join(th)

或者th.join()
如果你可以對要處理的數據進行很好的劃分，而且線程之間無須通信，那么你可以使用：創建=》運行=》回收的方式編寫你的多線程程序。但是如果線程之間需要訪問共同的對象，則需要引入互斥鎖或者信號量對資源進行互斥訪問。
下面講講如何創建互斥鎖
創建鎖

復制代碼代碼如下:

g_mutex = threading.Lock() 
  .... 

使用鎖

復制代碼代碼如下:

 for  ... : 
        #鎖定，從下一句代碼到釋放前互斥訪問 
        g_mutex.acquire() 
        a_account.deposite(1) 
        #釋放 
        g_mutex.release()

最后，模擬一個公交地鐵IC卡繳車費的多線程程序
有10個讀卡器，每個讀卡器收費器每次扣除用戶一塊錢進入總賬中，每讀卡器每天一共被刷10000000次。賬戶原有100塊。所以最后的總賬應該為10000100。先不使用互斥鎖來進行鎖定（注釋掉了鎖定代碼），看看后果如何。

import time,datetimeimport 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，先不用互斥鎖進行臨界段訪問控制，運行結果如下：
201547153033091.png (640×398)