print python 如何加锁_Python 进阶(一):多线程
1. 相关概念
1.1 解释器
Python 解释器的主要作用是将我们在 .py
文件中写好的代码交给机器去执行,比较常见的解释器包括如下几种:
- CPython:官方解释器,我们从官网下载安装后获得的就是这个解释器,它使用 C 语言开发,是使用范围最广泛的 Python 解释器。
- Jython:由 Java 编写,它可以将 Python 代码编译成 Java 字节码,再由 JVM 执行对应的字节码。
- IronPython:与 Jython 类似,它由 C# 编写,是运行在 .Net 平台上的解释器。
- IPython:基于 CPython 的一个交互式解释器,它主要增强了 CPython 的交互方式。
- PyPy:采用了 JIT 技术,它是一个关注执行速度的 Python 解释器,该解释器可以明显提升 Python 代码的执行速度。
1.2 GIL
GIL 全称 global interpreter lock,中文译为全局解释器锁,CPython 解释器就是通过 GIL 机制来确保同一时刻只有一个线程执行 Python 代码的,这样做十分方便的帮助 CPython 解决了并发访问的线程安全问题,但却牺牲了在多处理器上的并行性,所以 CPython 解释器下的多线程并不是真正意义上的多线程。
我们可能会有一个疑问:既然 CPython 解释器使用 GIL 机制牺牲了多线程的并行性,那么把 GIL 去掉换用其他方式实现不行吗?在说这个问题之前,我们先简单了解一下基本情况:最初因 GIL 可以简单、快捷的解决多线程并发访问的安全问题选择了这种机制,随后又有大量的代码库开发者开始依赖这种特性,随之时间的推移,人们开始意识到了并行性的问题,但这时已经到了尾大不掉的程度了,所以现实情况是:尽管可以去掉 GIL,但工程量太大了。
2. threading
Python(CPython) 提供了 _thread
和 threading
两个线程模块,_thread
是低级模块,threading
对 _thread
进行了封装,提高了 _thread
原有功能的易用性以及扩展了新功能,通常我们只需要使用 threading
模块就可以了,这里我们也只对 threading
模块进行详细介绍。
2.1 方法属性
首先,我们来看一下 threading
模块的直接方法和属性。
threading.enumerate()
以列表形式返回当前所有存活的 threading.Thread 对象。
threading.active_count()
返回当前存活的 threading.Thread 对象,等于 len(threading.enumerate())。
threading.current_thread()
返回当前对应调用者控制的 threading.Thread 对象,如果调用者的控制线程不是利用 threading 创建,则会返回一个功能受限的虚拟线程对象。
threading.get_ident()
返回当前线程的线程标识符,它是一个非零的整数,其值没有直接含义,它可能会在线程退出,新线程创建时被复用。
threading.main_thread()
返回主线程对象,一般情况下,主线程是 Python 解释器开始时创建的线程。
threading.stack_size([size])
返回创建线程时用的堆栈大小,可选参数 size 指定之后新建线程的堆栈大小,size 值需要为 0 或者最小是 32768(32KiB)的一个正整数,如不指定 size,则默认为 0。
threading.get_native_id()
返回内核分配给当前线程的原生集成线程 ID,其值是一个非负整数。
threading.TIMEOUT_MAX
指定阻塞函数(如:Lock.acquire(), Condition.wait() ...)中形参 timeout 允许的最大值,传入超过这个值的 timeout 会抛出 OverflowError 异常。
2.2 线程对象
先了解一下 Python 守护线程基本概念。
- 守护线程:当一个线程被标记为守护线程时,Python 程序会在剩下的线程都是守护线程时退出,即等待所有非守护线程运行完毕;守护线程在程序关闭时会突然关闭,可能会导致资源不能被正确释放的的问题,如:已经打开的文档等。
- 非守护线程:通常我们创建的线程默认就是非守护线程,Python 程序退出时,如果还有非守护线程在运行,程序会等待所有非守护线程运行完毕才会退出。
threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
创建线程对象,参数说明如下所示。 group:通常默认即可,作为日后扩展 ThreadGroup 类实现而保留。 target:用于 run() 方法调用的可调用对象,默认为 None。 name:线程名称,默认是 Thread-N 格式构成的唯一名称,其中 N 是十进制数。 args:用于调用目标函数的参数元组,默认为 ()。 kwargs:用于调用目标函数的关键字参数字典,默认为 {}。 daemon:设置线程是否为守护模式,默认为 None。
看一下线程对象 threading.Thread 的方法和属性。
- start():启动线程。
- run():线程执行具体功能的方法。
- join(timeout=None):当 timeout 为 None 时,会等待至线程结束;当 timeout 不为 None 时,会等待至 timeout 时间结束,单位为秒。
- is_alive():判断线程是否存活。
- getName():返回线程名。
- setName():设置线程名。
- isDaemon():判断线程是否为守护线程。
- setDaemon():设置线程是否为守护线程。
- name:线程名。
- ident:线程标识符。
- daemon:线程是否为守护线程。
我们可以通过实例化 threading.Thread 来创建线程,也可以使用继承 threading.Thread 的子类来创建。
实例化 threading.Thread
import threading
import timedef target(sleep):time.sleep(sleep)print('当前线程为:', threading.current_thread().name,' ', 'sleep:', sleep)if __name__ == '__main__':t1 = threading.Thread(name='t1', target=target, args=(1,))t2 = threading.Thread(name='t2', target=target, args=(2,))t1.start()t2.start()print('主线程结束')
继承 threading.Thread
import threading
import timeclass MyThread(threading.Thread):def __init__(self, sleep, name):super().__init__()self.sleep = sleepself.name = namedef run(self):time.sleep(self.sleep)print('name:' + self.name)if __name__ == '__main__':t1 = MyThread(1, 't1')t2 = MyThread(1, 't2')t1.start()t2.start()
2.3 锁对象
同一变量在多线之间是共享的,任何一个变量都可以被所有线程修改,当多个线程一起修改同一变量时,很可能互相冲突得不到正确的结果,造成线程安全问题。通过示例看一下:
import threadinga = 5
def oper(b):global aa = a - ba = a + bdef target(b):for i in range(100000):oper(b)if __name__ == '__main__':m = 10while m > 0:t1 = threading.Thread(target=target, args=(1,))t2 = threading.Thread(target=target, args=(2,))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print(a)m = m - 1
执行结果:
5
5
5
6
6
正常情况下,oper(b) 操作会使 a 的值保持不变,但从多线程的执行结果来看,我们发现出现了错误的结果,并且每次执行的结果可能不同,通常这种问题我们可以使用加锁的方式解决。
threading.Lock
实现原始锁对象的类,一旦一个线程获得一个锁,会阻塞随后尝试获得锁的线程,直到它被释放,通常称其为互斥锁,它是由 _thread 模块直接扩展实现的。它具有如下方法:
- acquire(blocking=True, timeout=-1):可以阻塞或非阻塞地获得锁,参数 blocking 用来设置是否阻塞,timeout 用来设置阻塞时间,当 blocking 为 False 时 timeout 将被忽略。
- release():释放锁。
- locked():判断是否获得了锁,如果获得了锁则返回 True。
threading.RLock
可重入锁(也称递归锁)类,一旦线程获得了重入锁,同一个线程再次获取它将不阻塞,重入锁必须由获取它的线程释放。它具有如下方法:
- acquire(blocking=True, timeout=-1):解释同上。
- release():解释同上。
我们对上述代码进行加锁操作,如下所示:
import threading# 创建锁
lock = threading.Lock()a = 5
def oper(b):# 获取锁lock.acquire()global aa = a - ba = a + b# 释放锁lock.release()def target(b):for i in range(100000):oper(b)if __name__ == '__main__':m = 5while m > 0:t1 = threading.Thread(target=target, args=(1,))t2 = threading.Thread(target=target, args=(2,))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print(a)m = m - 1
执行结果:
5
5
5
5
5
我们可以尝试多次执行,现在每次都可以获得正确的结果了。
2.4 条件对象
条件对象总是与某种类型的锁对象相关联,锁对象可以通过传入获得,或者在缺省的情况下自动创建。
threading.Condition(lock=None)
实现条件对象的类。它具有如下方法:
- acquire(*args):请求底层锁。
- release():释放底层锁。
- wait(timeout=None):等待直到被通知或发生超时。
- wait_for(predicate, timeout=None):等待直到条件计算为 True,predicate 是一个可调用对象且它的返回值可被解释为一个布尔值。
- notify(n=1):默认唤醒一个等待该条件的线程。
- notify_all():唤醒所有正在等待该条件的线程。
使用条件对象的典型场景是将锁用于同步某些共享状态的权限,那些关注某些特定状态改变的线程重复调用 wait() 方法,直到所期望的改变发生;对于修改状态的线程,它们将当前状态改变为可能是等待者所期待的新状态后,调用 notify() 方法或者 notify_all() 方法。
import time
import threading# 创建条件对象
c = threading.Condition()
privilege = 0def getPri():global privilegec.acquire()c.wait()print(privilege)c.release()def updPri():time.sleep(5)c.acquire()global privilegeprivilege = 1c.notify()c.release()if __name__ == '__main__':t1 = threading.Thread(target=getPri)t2 = threading.Thread(target=updPri)t1.start()t2.start()
2.5 信号量对象
和锁机制一样,信号量机制也是一种实现线程同步的机制,不过它比锁多了一个计数器,这个计数器主要用来计算当前剩余的锁的数量。
threading.Semaphore(value=1)
信号量实现类,可选参数 value 赋予内部计数器初始值,默认值为 1 。它具有如下方法:
- acquire(blocking=True, timeout=None):获取一个信号量,参数 blocking 用来设置是否阻塞,timeout 用来设置阻塞时间。
- release():释放一个信号量,将内部计数器的值增加1。
import threading# 创建信号量对象
s = threading.Semaphore(10)a = 5
def oper(b):# 获取信号量s.acquire()global aa = a - ba = a + b# 释放信号量s.release()def target(b):for i in range(100000):oper(b)if __name__ == '__main__':m = 5while m > 0:t1 = threading.Thread(target=target, args=(1,))t2 = threading.Thread(target=target, args=(2,))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print(a)m = m - 1
2.6 事件对象
一个线程发出事件信号,其他线程等待该信号,这是最简单的线程之间通信机制之一。
threading.Event
实现事件对象的类。它有如下方法:
- is_set():当内部标志为 True 时返回 True。
- set():将内部标志设置为 True。
- clear():将内部标志设置为 False。
- wait(timeout=None):阻塞线程直到内部变量为 True。
import time
import threading# 创建事件对象
event = threading.Event()def dis_class():time.sleep(5)event.wait()print('同学们下课了')def bell():time.sleep(3)print('下课铃声响了')event.set()if __name__ == '__main__':t1 = threading.Thread(target=bell)t2 = threading.Thread(target=dis_class)t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()
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