Python多线程 Threading

1.介绍 

多线程是加速程序计算的有效方式，Python的多线程模块threading上手快速简单，从这节开始我们就教大家如何使用它。

2.添加线程 

本节我们来学习threading模块的一些基本操作，如获取线程数，添加线程等。首先别忘了导入模块：

import threading

获取已激活的线程数

threading.active_count()
# 2

查看所有线程信息

threading.enumerate()
# [<_MainThread(MainThread, started 140736011932608)>, ]

输出的结果是一个<_MainThread(...)>带多个。

查看现在正在运行的线程

threading.current_thread()
# <_MainThread(MainThread, started 140736011932608)>

添加线程，threading.Thread()接收参数target代表这个线程要完成的任务，需自行定义

def thread_job():
    print('This is a thread of %s' % threading.current_thread())

def main():
    thread = threading.Thread(target=thread_job,)   # 定义线程 
    thread.start()  # 让线程开始工作
    
if __name__ == '__main__':
    main()

3.join 功能

不加 join() 的结果 

我们让 T1 线程工作的耗时增加.

import threading
import time

def thread_job():
    print("T1 start\n")
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1) # 任务间隔0.1s
    print("T1 finish\n")

added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
added_thread.start()
print("all done\n")

预想中输出的结果是否为：

T1 start
T1 finish
all done

但实际却是：

T1 start
all done
T1 finish

加入 join() 的结果 

线程任务还未完成便输出all done。如果要遵循顺序，可以在启动线程后对它调用join：

added_thread.start()
added_thread.join()
print("all done\n")

使用join对控制多个线程的执行顺序非常关键。举个例子，假设我们现在再加一个线程T2，T2的任务量较小，会比T1更快完成：

def T1_job():
    print("T1 start\n")
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)
    print("T1 finish\n")

def T2_job():
    print("T2 start\n")
    print("T2 finish\n")

thread_1 = threading.Thread(target=T1_job, name='T1')
thread_2 = threading.Thread(target=T2_job, name='T2')
thread_1.start() # 开启T1
thread_2.start() # 开启T2
print("all done\n")

输出的”一种”结果是：

T1 start
T2 start
T2 finish
all done
T1 finish

现在T1和T2都没有join，注意这里说”一种”是因为all done的出现完全取决于两个线程的执行速度， 完全有可能T2 finish出现在all done之后。这种杂乱的执行方式是我们不能忍受的，因此要使用join加以控制。

我们试试在T1启动后，T2启动前加上thread_1.join():

thread_1.start()
thread_1.join() # notice the difference!
thread_2.start()
print("all done\n")

输出结果：

T1 start
T1 finish
T2 start
all done
T2 finish

可以看到，T2会等待T1结束后才开始运行。

如果我们在T2启动后放上thread_1.join()会怎么样呢？

thread_1.start()
thread_2.start()
thread_1.join() # notice the difference!
print("all done\n")

输出结果：

T1 start
T2 start
T2 finish
T1 finish
all done

T2在T1之后启动，并且因为T2任务量小会在T1之前完成；而T1也因为加了join，all done在它完成后才显示。

你也可以添加thread_2.join()进行尝试，但为了规避不必要的麻烦，推荐如下这种1221的V型排布：

thread_1.start() # start T1
thread_2.start() # start T2
thread_2.join() # join for T2
thread_1.join() # join for T1
print("all done\n")

"""
T1 start
T2 start
T2 finish
T1 finish
all done
"""

4.储存进程结果 Queue

代码实现功能，将数据列表中的数据传入，使用四个线程处理，将结果保存在Queue中，线程执行完后，从Queue中获取存储的结果

导入线程,队列的标准模块 

import threading
import time
from queue import Queue

定义一个被多线程调用的函数 

函数的参数是一个列表l和一个队列q，函数的功能是，对列表的每个元素进行平方计算，将结果保存在队列中

def job(l,q):
    for i in range (len(l)):
        l[i] = l[i]**2
    q.put(l)   #多线程调用的函数不能用return返回值

定义一个多线程函数 

在多线程函数中定义一个Queue，用来保存返回值，代替return，定义一个多线程列表，初始化一个多维数据列表，用来处理：

def multithreading():
    q =Queue()    #q中存放返回值，代替return的返回值
    threads = []
    data = [[1,2,3],[3,4,5],[4,4,4],[5,5,5]]

在多线程函数中定义四个线程，启动线程，将每个线程添加到多线程的列表中

for i in range(4):   #定义四个线程
    t = threading.Thread(target=job,args=(data[i],q)) #Thread首字母要大写，被调用的job函数没有括号，只是一个索引，参数在后面
    t.start()#开始线程
    threads.append(t) #把每个线程append到线程列表中

分别join四个线程到主线程

for thread in threads:
    thread.join()

定义一个空的列表results，将四个线运行后保存在队列中的结果返回给空列表results

results = []
for _ in range(4):
    results.append(q.get())  #q.get()按顺序从q中拿出一个值
print(results)

完整的代码 

import threading
import time

from queue import Queue

def job(l,q):
    for i in range (len(l)):
        l[i] = l[i]**2
    q.put(l)

def multithreading():
    q =Queue()
    threads = []
    data = [[1,2,3],[3,4,5],[4,4,4],[5,5,5]]
    for i in range(4):
        t = threading.Thread(target=job,args=(data[i],q))
        t.start()
        threads.append(t)
    for thread in threads:
        thread.join()
    results = []
    for _ in range(4):
        results.append(q.get())
    print(results)

if __name___=='__main__':
    multithreading()

最后运行结果为:

[[1, 4, 9], [9, 16, 25], [16, 16, 16], [25, 25, 25]]

5.GIL 不一定有效率

这次我们来看看为什么说 python 的多线程 threading 有时候并不是特别理想. 最主要的原因是就是, Python 的设计上, 有一个必要的环节, 就是 Global Interpreter Lock (GIL). 这个东西让 Python 还是一次性只能处理一个东西.

我从这里摘抄了一段对于 GIL 的解释.

尽管Python完全支持多线程编程， 但是解释器的C语言实现部分在完全并行执行时并不是线程安全的。 实际上，解释器被一个全局解释器锁保护着，它确保任何时候都只有一个Python线程执行。 GIL最大的问题就是Python的多线程程序并不能利用多核CPU的优势 （比如一个使用了多个线程的计算密集型程序只会在一个单CPU上面运行）。

在讨论普通的GIL之前，有一点要强调的是GIL只会影响到那些严重依赖CPU的程序（比如计算型的）。 如果你的程序大部分只会涉及到I/O，比如网络交互，那么使用多线程就很合适， 因为它们大部分时间都在等待。实际上，你完全可以放心的创建几千个Python线程， 现代操作系统运行这么多线程没有任何压力，没啥可担心的。

测试 GIL 

我们创建一个 job, 分别用 threading 和 一般的方式执行这段程序. 并且创建一个 list 来存放我们要处理的数据. 在 Normal 的时候, 我们这个 list 扩展4倍, 在 threading 的时候, 我们建立4个线程, 并对运行时间进行对比.

import threading
from queue import Queue
import copy
import time

def job(l, q):
    res = sum(l)
    q.put(res)

def multithreading(l):
    q = Queue()
    threads = []
    for i in range(4):
        t = threading.Thread(target=job, args=(copy.copy(l), q), name='T%i' % i)
        t.start()
        threads.append(t)
    [t.join() for t in threads]
    total = 0
    for _ in range(4):
        total += q.get()
    print(total)

def normal(l):
    total = sum(l)
    print(total)

if __name__ == '__main__':
    l = list(range(1000000))
    s_t = time.time()
    normal(l*4)
    print('normal: ',time.time()-s_t)
    s_t = time.time()
    multithreading(l)
    print('multithreading: ', time.time()-s_t)

如果你成功运行整套程序, 你大概会有这样的输出. 我们的运算结果没错, 所以程序 threading 和 Normal 运行了一样多次的运算. 但是我们发现 threading 却没有快多少, 按理来说, 我们预期会要快3-4倍, 因为有建立4个线程, 但是并没有. 这就是其中的 GIL 在作怪.

1999998000000
normal:  0.10034608840942383
1999998000000
multithreading:  0.08421492576599121

6.线程锁 Lock

导入线程标准模块

import threading

不使用 Lock 的情况 

函数一：全局变量A的值每次加1，循环10次，并打印

def job1():
    global A
    for i in range(10):
        A+=1
        print('job1',A)

函数二：全局变量A的值每次加10，循环10次，并打印

def job2():
    global A
    for i in range(10):
        A+=10
        print('job2',A)

主函数：定义两个线程，分别执行函数一和函数二

if __name__== '__main__':
    A=0
    t1=threading.Thread(target=job1)
    t2=threading.Thread(target=job2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

完整代码：

import threading

def job1():
    global A
    for i in range(10):
        A+=1
        print('job1',A)

def job2():
    global A
    for i in range(10):
        A+=10
        print('job2',A)

if __name__== '__main__':
    lock=threading.Lock()
    A=0
    t1=threading.Thread(target=job1)
    t2=threading.Thread(target=job2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

运行结果（在spyder编译器下运行的打印结果）：

job1job2 11
job2 21
job2 31
job2 41
job2 51
job2 61
job2 71
job2 81
job2 91
job2 101
 1
job1 102
job1 103
job1 104
job1 105
job1 106
job1 107
job1 108
job1 109
job1 110

可以看出，打印的结果非常混乱

使用 Lock 的情况 

lock在不同线程使用同一共享内存时，能够确保线程之间互不影响，使用lock的方法是， 在每个线程执行运算修改共享内存之前，执行lock.acquire()将共享内存上锁， 确保当前线程执行时，内存不会被其他线程访问，执行运算完毕后，使用lock.release()将锁打开， 保证其他的线程可以使用该共享内存。

函数一和函数二加锁

def job1():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=1
        print('job1',A)
    lock.release()

def job2():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=10
        print('job2',A)
    lock.release()

主函数中定义一个Lock

if __name__== '__main__':
    lock=threading.Lock()
    A=0
    t1=threading.Thread(target=job1)
    t2=threading.Thread(target=job2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

完整的代码

import threading

def job1():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=1
        print('job1',A)
    lock.release()

def job2():
    global A,lock
    lock.acquire()
    for i in range(10):
        A+=10
        print('job2',A)
    lock.release()

if __name__== '__main__':
    lock=threading.Lock()
    A=0
    t1=threading.Thread(target=job1)
    t2=threading.Thread(target=job2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()

运行结果

job1 1
job1 2
job1 3
job1 4
job1 5
job1 6
job1 7
job1 8
job1 9
job1 10
job2 20
job2 30
job2 40
job2 50
job2 60
job2 70
job2 80
job2 90
job2 100
job2 110

从打印结果来看，使用lock后，一个一个线程执行完。使用lock和不使用lock，最后打印输出的结果是不同的。