Python并发编程之线程中的信息隔离(五)
大家好,并发编程
进入第五篇。
上次我们说,线程与线程之间要通过消息通信来控制程序的执行。
讲完了消息通信,今天就来探讨下线程里的信息隔离
是如何做到的。
大家注意:
信息隔离
,这并不是官方命名的名词,也不是网上广为流传的名词。是我为了方便理解而自创的,大家知道就好咯。
本文目录
- 初步认识信息隔离
- 信息隔离的意义何在
. 初步认识信息隔离
什么是信息隔离
?
比如说,咱有两个线程,线程A里的变量,和线程B里的变量值不能共享。这就是信息隔离
。
你可能要说,那变量名取不一样不就好啦?
是的,如果所有的线程都不是由一个class实例化出来的同一个对象,确实是可以。这个问题我们暂且挂着,后面我再说明。
那么,如何实现信息隔离
呢?
在Python中,其提供了threading.local
这个类,可以很方便的控制变量的隔离,即使是同一个变量,在不同的线程中,其值也是不能共享的。
用代码来看下
from threading import local, Thread, currentThread# 定义一个local实例
local_data = local()
# 在主线中,存入name这个变量
local_data.name = 'local_data'class MyThread(Thread):def run(self):print("赋值前-子线程:", currentThread(),local_data.__dict__)# 在子线程中存入name这个变量local_data.name = self.getName()print("赋值后-子线程:",currentThread(), local_data.__dict__)if __name__ == '__main__':print("开始前-主线程:",local_data.__dict__)t1 = MyThread()t1.start()t1.join()t2 = MyThread()t2.start()t2.join()print("结束后-主线程:",local_data.__dict__)
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来看看输出结果
开始前-主线程: {'name': 'local_data'}赋值前-子线程: <MyThread(Thread-1, started 4832)> {}
赋值后-子线程: <MyThread(Thread-1, started 4832)> {'name': 'Thread-1'}赋值前-子线程: <MyThread(Thread-2, started 5616)> {}
赋值后-子线程: <MyThread(Thread-2, started 5616)> {'name': 'Thread-2'}结束后-主线程: {'name': 'local_data'}
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从输出来看,我们可以知道,local
实际是一个字典型
的对象,其内部可以以key-value
的形式存入你要做信息隔离的变量。local实例可以是全局唯一
的,只有一个。因为你在给local存入或访问变量时,它会根据当前的线程的不同从不同的存储空间
存入或获取。
基于此,我们可以得出以下三点结论:
- 主线程中的变量,不会因为其是全局变量,而被子线程获取到;
- 主线程也不能获取到子线程中的变量;
- 子线程与子线程之间的变量也不能互相访问。
所以如果想在当前线程保存一个全局值,并且各自线程(包括主线程)互不干扰,使用local类吧。
. 信息隔离的意义何在
细心的你,一定已经发现了,上面那个例子,即使我们不用threading.local
来做信息隔离,两个线程self.getName()
本身就是隔离的,没有任何关系的。因为这两个线程是由一个class实例出的两个不同的实例对象。自然是可以不用做隔离,因为其本身就是隔离的。
但是,现实开发中。不可排除有多个线程,是由一个class实例出的同一个实例对象而实现的。
譬如,现在新手特别喜欢的爬虫项目。通常都是先给爬虫一个主页,然后获取主页下的所有链接,对这个链接再进行遍历,一直往下,直到把所有的链接都爬完,获取到我们所需的内容。
由于单线程的爬取效率实在是太低了,我们考虑使用多线程来工作。先使用socket
和www.sina.con.cn
建立一个TCP连接。然后在这个连接的基础上,对主页上的每个链接(我们这里只举news.sina.com.cn
和blog.sina.com.cn
这两个子链接做例子)创建一个线程,这样效率就高多了。
友情提醒:
以下代码,若要理解,可能需要你了解下socket的网络编程相关内容。
import threading
from functools import partial
from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAMclass LazyConnection:def __init__(self, address, family=AF_INET, type=SOCK_STREAM):self.address = addressself.family = AF_INETself.type = SOCK_STREAMself.local = threading.local()def __enter__(self):if hasattr(self.local, 'sock'):raise RuntimeError('Already connected')# 把socket连接存入local中self.local.sock = socket(self.family, self.type)self.local.sock.connect(self.address)return self.local.sockdef __exit__(self, exc_ty, exc_val, tb):self.local.sock.close()del self.local.sockdef spider(conn, website):with conn as s:header = 'GET / HTTP/1.1\r\nHost: {}\r\nConnection: close\r\n\r\n'.format(website)s.send(header.encode("utf-8"))resp = b''.join(iter(partial(s.recv, 100000), b''))print('Got {} bytes'.format(len(resp)))if __name__ == '__main__':# 建立一个TCP连接conn = LazyConnection(('www.sina.com.cn', 80))# 爬取两个页面t1 = threading.Thread(target=spider, args=(conn,"news.sina.com.cn"))t2 = threading.Thread(target=spider, args=(conn,"blog.sina.com.cn"))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()
复制代码
输出结果
Got 765 bytes
Got 513469 bytes
复制代码
如果是在这种场景下,要做到线程之间的状态信息的隔离,就肯定要借助threading.local
,所以threading.local
的存在是有存在的意义的。其他还有很多场景是必须借助threading.local
才能实现的,而这些就要靠你们在真正的业务开发中去发现咯。
好了,今天就讲这些内容。
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