【2020Python修炼记】python并发编程（五）多线程-应用部分

【目录】

一、 threading模块介绍

二 、开启线程的两种方式

三 、在一个进程下开启多个线程与在一个进程下开启多个子进程的区别

四、 线程相关的其他方法

五、守护线程 

六、Python GIL(Global Interpreter Lock)

八、同步锁

九、死锁现象与递归锁

十、线程queue

一、 threading模块介绍

进程的multiprocess模块，完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性，此处省略好多字。。

multiprocess模块用法回顾：https://www.cnblogs.com/bigorangecc/p/12759151.html

官网链接：https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#

二 、开启线程的两种方式

1、实例化类创建对象

#方式一
from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print(‘%s say hello‘ %name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    t=Thread(target=sayhi,args=(‘egon‘,))
    t.start()
    print(‘主线程‘)

2、类的继承

#方式二
from threading import Thread
import time
class Sayhi(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print(‘%s say hello‘ % self.name)


if __name__ == ‘__main__‘:
    t = Sayhi(‘egon‘)
    t.start()
    print(‘主线程‘)

三 、在一个进程下开启多个线程与在一个进程下开启多个子进程的区别

1、比较开启速度

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print(‘hello‘)

if __name__ == ‘__main__‘:
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()
    print(‘主线程/主进程‘)
    ‘‘‘
    打印结果:
    hello
    主线程/主进程
    ‘‘‘

    #在主进程下开启子进程
    t=Process(target=work)
    t.start()
    print(‘主线程/主进程‘)
    ‘‘‘
    打印结果:
    主线程/主进程
    hello
    ‘‘‘

谁的开启速度快

2、pid

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    print(‘hello‘,os.getpid())

if __name__ == ‘__main__‘:
    #part1:在主进程下开启多个线程,每个线程都跟主进程的pid一样
    t1=Thread(target=work)
    t2=Thread(target=work)
    t1.start()
    t2.start()
    print(‘主线程/主进程pid‘,os.getpid())

    #part2:开多个进程,每个进程都有不同的pid
    p1=Process(target=work)
    p2=Process(target=work)
    p1.start()
    p2.start()
    print(‘主线程/主进程pid‘,os.getpid())

瞅一瞅pid

3、同一进程内的线程之间共享进程内的数据

from  threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os
def work():
    global n
    n=0

if __name__ == ‘__main__‘:
    # n=100
    # p=Process(target=work)
    # p.start()
    # p.join()
    # print(‘主‘,n) #毫无疑问子进程p已经将自己的全局的n改成了0,但改的仅仅是它自己的,查看父进程的n仍然为100


    n=1
    t=Thread(target=work)
    t.start()
    t.join()
    print(‘主‘,n) #查看结果为0,因为同一进程内的线程之间共享进程内的数据

验证

四、 线程相关的其他方法

1、thread实例对象的方法：

1、isAlive(): 返回线程是否活动的,存活的。
2、getName(): 返回线程名。
3、setName(): 设置线程名。

2、threading模块提供的一些方法：

1、threading.currentThread()　　

返回当前的线程变量。

2、threading.enumerate() 

返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。

3、threading.activeCount()

返回正在运行的线程数量，与 len(threading.enumerate()) 有相同的结果。

from threading import Thread
import threading
from multiprocessing import Process
import os

def work():
    import time
    time.sleep(3)
    print(threading.current_thread().getName())


if __name__ == ‘__main__‘:
    #在主进程下开启线程
    t=Thread(target=work)
    t.start()

    print(threading.current_thread().getName())
    print(threading.current_thread()) #主线程
    print(threading.enumerate()) #连同主线程在内有两个运行的线程
    print(threading.active_count())
    print(‘主线程/主进程‘)

    ‘‘‘
    打印结果:
    MainThread
    <_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>
    [<_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>, <Thread(Thread-1, started 123145307557888)>]
    主线程/主进程
    Thread-1
    ‘‘‘

应用举例

3、join（）的使用——主线程等待子线程结束

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print(‘%s say hello‘ %name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    t=Thread(target=sayhi,args=(‘egon‘,))
    t.start()
    t.join()
    print(‘主线程‘)
    print(t.is_alive())
    ‘‘‘
    egon say hello
    主线程
    False
    ‘‘‘

栗子

五、守护线程 

1、强调

无论是进程还是线程，都遵循：守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁

需要强调的是：运行完毕（真正的任务已经做完，但还没有下班） 并非 终止运行（任务已经完成，收拾好东西下班了）

详细解释：

2、两颗栗子

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print(‘%s say hello‘ %name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    t=Thread(target=sayhi,args=(‘egon‘,))
    t.setDaemon(True) #必须在t.start()之前设置
    t.start()

    print(‘主线程‘)
    print(t.is_alive())
    ‘‘‘
    主线程
    True
    ‘‘‘

栗子1

from threading import Thread
import time
def foo():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print("end123")

def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print("end456")


t1=Thread(target=foo)
t2=Thread(target=bar)

t1.daemon=True
t1.start()
t2.start()
print("main-------")

栗子2——迷人版

六、Python GIL (Global Interpreter Lock)

1、强调

# 在Cpython解释器中，同一个进程下开启的多线程，同一时刻只能有一个线程执行，无法利用多核优势.

# GIL 并不是python的特性，它是在实现python解释器(cpython)时所引入的一个概念,

    即 GIL 是 python解释器(cpython)的特性。

2、GIL

GIL 本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有互斥锁的本质都一样，都是将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改，进而保证数据安全。有了GIL的存在，同一时刻同一进程中只有一个线程被执行。

可以肯定的一点是：保护不同的数据的安全，就应该加不同的锁。

参考阅读：

https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7449853.html

八、同步锁

1、三个需要注意的点：

#1.GIL & Lock

线程抢的是GIL锁，GIL锁相当于执行权限，拿到执行权限后才能拿到互斥锁Lock，

其他线程也可以抢到GIL，但如果发现Lock仍然没有被释放则阻塞，即便是拿到执行权限GIL也要立刻交出来。

（GIL锁 和 互斥锁Lock 都抢到 ，才是王道）

#2. join() & Lock 

join是等待所有，即整体串行，而锁只是锁住修改共享数据的部分，即部分串行，

要想保证数据安全的根本原理在于让并发变成串行，join与互斥锁都可以实现，毫无疑问，互斥锁的部分串行效率要更高

#3. GIL与互斥锁的经典分析，见本小节末---必看

2、Python已经有一个GIL来保证同一时间只能有一个线程来执行了，为什么这里还需要lock? 

一个共识 —— 锁的目的是为了保护共享的数据，同一时间只能有一个线程来修改共享的数据

一个结论 —— 保护不同的数据就应该加不同的锁。

明朗答案 —— GIL 与Lock是两把锁，保护的数据不一样，

　　　　　　前者 GIL 是解释器级别的（当然保护的就是解释器级别的数据，比如垃圾回收的数据），

　　　　　　后者Lock 是保护用户自己开发的应用程序的数据，很明显GIL不负责这件事，只能用户自定义加锁处理，即Lock

 3、GIL锁  VS  互斥锁Lock ——代码栗子

锁通常被用来实现对共享资源的同步访问。

为每一个共享资源创建一个Lock对象，当你需要访问该资源时，调用acquire方法来获取锁对象

（如果其它线程已经获得了该锁，则当前线程需等待其被释放），待资源访问完后，再调用release方法释放锁：

import threading

R=threading.Lock()

R.acquire()
‘‘‘
对公共数据的操作
‘‘‘
R.release()

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

    print(n) #结果可能为99

join/未加锁

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()

    print(n) #结果肯定为0，由原来的并发执行变成串行，牺牲了执行效率保证了数据安全

加锁后

GIL锁与互斥锁综合分析：
#1.100个线程去抢GIL锁，即抢执行权限

#2. 肯定有一个线程先抢到GIL（暂且称为线程1），然后开始执行，一旦执行就会拿到lock.acquire()

#3. 极有可能线程1还未运行完毕，就有另外一个线程2抢到GIL，然后开始运行，但线程2发现互斥锁lock还未被线程1释放，于是阻塞，被迫交出执行权限，即释放GIL

#4.直到线程1重新抢到GIL，开始从上次暂停的位置继续执行，直到正常释放互斥锁lock，然后其他的线程再重复2 3 4的过程

4、让并发变成串行——互斥锁 和 join()的区别

join是等待所有，即整体串行，而锁只是锁住修改共享数据的部分，即部分串行，

要想保证数据安全的根本原理在于让并发变成串行，join与互斥锁都可以实现，毫无疑问，互斥锁的部分串行效率要更高

#不加锁:并发执行,速度快,数据不安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    global n
    print(‘%s is running‘ %current_thread().getName())
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1


if __name__ == ‘__main__‘:
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

    stop_time=time.time()
    print(‘主:%s n:%s‘ %(stop_time-start_time,n))

‘‘‘
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:0.5216062068939209 n:99
‘‘‘


#不加锁:未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度慢,数据安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    #未加锁的代码并发运行
    time.sleep(3)
    print(‘%s start to run‘ %current_thread().getName())
    global n
    #加锁的代码串行运行
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1
    lock.release()

if __name__ == ‘__main__‘:
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print(‘主:%s n:%s‘ %(stop_time-start_time,n))

‘‘‘
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:53.294203758239746 n:0
‘‘‘

#有的同学可能有疑问:既然加锁会让运行变成串行,那么我在start之后立即使用join,就不用加锁了啊,也是串行的效果啊
#没错:在start之后立刻使用jion,肯定会将100个任务的执行变成串行,毫无疑问,最终n的结果也肯定是0,是安全的,但问题是
#start后立即join:任务内的所有代码都是串行执行的,而加锁,只是加锁的部分即修改共享数据的部分是串行的
#单从保证数据安全方面,二者都可以实现,但很明显是加锁的效率更高.
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    time.sleep(3)
    print(‘%s start to run‘ %current_thread().getName())
    global n
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1


if __name__ == ‘__main__‘:
    n=100
    lock=Lock()
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        t.start()
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print(‘主:%s n:%s‘ %(stop_time-start_time,n))

‘‘‘
Thread-1 start to run
Thread-2 start to run
......
Thread-100 start to run
主:350.6937336921692 n:0 #耗时是多么的恐怖
‘‘‘

互斥锁与join的区别

九、死锁现象与递归锁——进程和线程都有死锁现象与递归锁

所谓死锁：

是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁：

from threading import Thread,Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexB=Lock()

class MyThread(Thread):
    def run(self):
        self.func1()
        self.func2()
    def func1(self):
        mutexA.acquire()
        print(‘\033[41m%s 拿到A锁\033[0m‘ %self.name)

        mutexB.acquire()
        print(‘\033[42m%s 拿到B锁\033[0m‘ %self.name)
        mutexB.release()

        mutexA.release()

    def func2(self):
        mutexB.acquire()
        print(‘\033[43m%s 拿到B锁\033[0m‘ %self.name)
        time.sleep(2)

        mutexA.acquire()
        print(‘\033[44m%s 拿到A锁\033[0m‘ %self.name)
        mutexA.release()

        mutexB.release()

if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(10):
        t=MyThread()
        t.start()

‘‘‘
Thread-1 拿到A锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-1 拿到B锁
Thread-2 拿到A锁
然后就卡住，死锁了
‘‘‘

死锁现象

解决方法——递归锁

在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。

这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：

mutexA=mutexB=threading.RLock() 

#一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止

十、线程 的类 queue

1、线程queue

queue队列 ：使用 import queue，用法与进程Queue一样

　　　　　(注意区分——进程的Queue，进程的队列首字母为大写Q，线程的为小写q

                   进程中的导入方法：from multiprocessing import Process,Queue)

2、主要用法

class queue.Queue(maxsize=0)   #先进先出

import queue

q=queue.Queue()
q.put(‘first‘)
q.put(‘second‘)
q.put(‘third‘)

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
‘‘‘
结果(先进先出):
first
second
third
‘‘‘

class queue.LifoQueue(maxsize=0)    #last in fisrt out 

import queue

q=queue.LifoQueue()
q.put(‘first‘)
q.put(‘second‘)
q.put(‘third‘)

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
‘‘‘
结果(后进先出):
third
second
first
‘‘‘

class queue.PriorityQueue(maxsize=0)    #存储数据时可设置优先级的队列

import queue

q=queue.PriorityQueue()
#put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高
q.put((20,‘a‘))
q.put((10,‘b‘))
q.put((30,‘c‘))

print(q.get())
print(q.get())
print(q.get())
‘‘‘
结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队):
(10, ‘b‘)
(20, ‘a‘)
(30, ‘c‘)
‘‘‘

参考资料：

https://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7428877.html