初學python線程)

文章目錄

• 引言
• 使用線程隊列
• 使用多個隊列

引言

　　對於 Python 來說，並不缺少並發選項，其標準庫中包括了對線程、進程和非同步 I/O 的支援。在許多情況下，通過建立諸如非同步、線程和子進程之類的高層模組，Python 簡化了各種並發方法的使用。除了標準庫之外，還有一些第三方的解決方案，例如 Twisted、Stackless 和進程模組。本文重點關注於使用 Python 的線程，並使用了一些實際的樣本進行說明。雖然有許多很好的聯機資源詳細說明了線程 API，但本文嘗試提供一些實際的樣本，以說明一些常見的線程使用模式。

　　全域解譯器鎖 (Global Interpretor Lock) 說明 Python 解譯器並不是安全執行緒的。當前線程必須持有全域鎖，以便對 Python 對象進行安全地訪問。因為只有一個線程可以獲得 Python 對象/C API，所以解譯器每經過 100 個位元組碼的指令，就有規律地釋放和重新獲得鎖。解譯器對線程切換進行檢查的頻率可以通過  sys.setcheckinterval()函數來進行控制。此外，還將根據潛在的阻塞 I/O 操作，釋放和重新獲得鎖。有關更詳細的資訊，請參見參考資料部分中的  Gil and Threading State 和  Threading the Global Interpreter Lock。需要說明的是，因為 GIL，CPU 受限的應用程式將無法從線程的使用中受益。使用 Python 時，建議使用進程，或者混合建立進程和線程。

　　首先弄清進程和線程之間的區別，這一點是非常重要的。線程與進程的不同之處在於，它們共用狀態、記憶體和資源。對於線程來說，這個簡單的區別既是它的優勢，又是它的缺點。一方面，線程是輕量級的，並且相互之間易於通訊，但另一方面，它們也帶來了包括死結、競爭條件和高複雜性在內的各種問題。幸運的是，由於 GIL 和隊列模組，與採用其他的語言相比，採用 Python 語言線上程實現的複雜性上要低得多。

　　使用 Python 線程

　　要繼續學習本文中的內容，我假定您已經安裝了 Python 2.5 或者更高版本，因為本文中的許多樣本都將使用 Python 語言的新特性，而這些特性僅出現於 Python2.5 之後。要開始使用 Python 語言的線程，我們將從簡單的 "Hello World" 樣本開始：

#! /usr/bin/env python#coding=utf-8import threadingimport datetimeclass ThreadClass(threading.Thread):    def run(self):        now = datetime.datetime.now()        print "%s says Hello World at time: %s" % (self.getName(),now)for i in range(2):    t = ThreadClass()    t.start()

結果：

Thread-1 says Hello World at time: 2012-06-20 14:43:26.981173Thread-2 says Hello World at time: 2012-06-20 14:43:26.981375

　　仔細觀察輸出結果，您可以看到從兩個線程都輸出了 Hello World 語句，並都帶有日期戳。如果分析實際的代碼，那麼將發現其中包含兩個匯入語句；一個語句匯入了日期時間模組，另一個語句匯入線程模組。類 ThreadClass 繼承自 threading.Thread，也正因為如此，您需要定義一個 run 方法，以此執行您在該線程中要啟動並執行代碼。在這個 run 方法中唯一要注意的是，self.getName()是一個用於確定該線程名稱的方法。

最後三行代碼實際地調用該類，並啟動線程。如果注意的話，那麼會發現實際啟動線程的是 t.start()。在設計線程模組時考慮到了繼承，並且線程模組實際上是建立在底層線程模組的基礎之上的。對於大多數情況來說，從 threading.Thread 進行繼承是一種最佳實務，因為它建立了用於線程編程的常規 API。

使用線程隊列

　　如前所述，當多個線程需要共用資料或者資源的時候，可能會使得線程的使用變得複雜。線程模組提供了許多同步原語，包括訊號量、條件變數、事件和鎖。當這些選項存在時，最佳實務是轉而關注於使用隊列。相比較而言，隊列更容易處理，並且可以使得線程編程更加安全，因為它們能夠有效地傳送單個線程對資源的所有訪問，並支援更加清晰的、可讀性更強的設計模式，如”URL 擷取線程化“

#! /usr/bin/env python#coding=utf-8import urllib2import timeimport Queueimport threadinghosts = ["http://yahoo.com", "http://baidu.com", "http://amazon.com","http://ibm.com", "http://apple.com"]queue = Queue.Queue()class ThreadUrl(threading.Thread):    '''Theaded url grab'''    def __init__(self,queue):        threading.Thread.__init__(self)        self.queue = queue    def run(self):        """docstring for run"""        while True:            # grabs host from Queue            host = self.queue.get()            #grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page            url = urllib2.urlopen(host)            print url.read(1024)            #signals to queue job is done            self.queue.task_done()start = time.time()def main():    """docstring for main"""    #spawn a poll of threads, and pass them queue instance    for i in range(5):        t = ThreadUrl(queue)        t.setDaemon(True)        t.start()    #populate queue with data    for host in hosts:        queue.put(host)    #wait on the queue until everything has been processed    queue.join()main()print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)

　　對於這個樣本，有更多的代碼需要說明，但與第一個線程樣本相比，它並沒有複雜多少，這正是因為使用了隊列模組。在 Python 中使用線程時，這個模式是一種很常見的並且推薦使用的方式。具體工作步驟描述如下：

1.建立一個 Queue.Queue() 的執行個體，然後使用資料對它進行填充。2.將經過填充資料的執行個體傳遞給線程類，後者是通過繼承 threading.Thread 的方式建立的。3.產生守護線程池。4.每次從隊列中取出一個項目，並使用該線程中的資料和 run 方法以執行相應的工作。5.在完成這項工作之後，使用 queue.task_done() 函數向任務已經完成的隊列發送一個訊號。6.對隊列執行 join 操作，實際上意味著等到隊列為空白，再退出主程式。

　　在使用這個模式時需要注意一點：通過將守護線程設定為 true，將允許主線程或者程式僅在守護線程處於活動狀態時才能夠退出。這種方式建立了一種簡單的方式以控製程序流程，因為在退出之前，您可以對隊列執行 join 操作、或者等到隊列為空白。隊列模組文檔詳細說明了實際的處理過程，請參見參考資料：

join() 
保持阻塞狀態，直到處理了隊列中的所有項目為止。在將一個項目添加到該隊列時，未完成的任務的總數就會增加。當使用者線程調用 task_done() 以表示檢索了該項目、並完成了所有的工作時，那麼未完成的任務的總數就會減少。當未完成的任務的總數減少到零時，join() 就會結束阻塞狀態。

使用多個隊列

　　因為上面介紹的模式非常有效，所以可以通過串連附加線程池和隊列來進行擴充，這是相當簡單的。在上面的樣本中，您僅僅輸出了 Web 頁面的開始部分。而下一個樣本則將返回各線程擷取的完整 Web 頁面，然後將結果放置到另一個隊列中。然後，對加入到第二個隊列中的另一個線程池進行設定，然後對 Web 頁面執行相應的處理。這個樣本中所進行的工作包括使用一個名為 Beautiful Soup 的第三方 Python 模組來解析 Web 頁面。使用這個模組，您只需要兩行代碼就可以提取所訪問的每個頁面的 title 標記，並將其列印輸出，如“多隊列資料採礦網站”例子：

#! /usr/bin/env python# coding: utf-8import Queueimport threadingimport urllib2import timefrom BeautifulSoup import BeautifulSouphosts = ["http://yahoo.com", "http://baidu.com", "http://amazon.com","http://ibm.com", "http://apple.com"]queue = Queue.Queue()out_queue = Queue.Queue()class ThreadUrl(threading.Thread):    '''Threaded Url Grab'''    def __init__(self,queue,out_queue):        threading.Thread.__init__(self)        self.queue = queue        self.out_queue = out_queue    def run(self):        """grabs host from Queue"""        host = self.queue.get()        #grabs urls of hosts and then grabs chunk of webpage        url = urllib2.urlopen(host)        chunk = url.read()        #place chunk into out_queuet        self.out_queue.put(chunk)        #signals to queue job is done        self.queue.task_done()class DatamineThread(threading.Thread):    '''Thread Url Grab'''    def __init__(self, out_queue):        threading.Thread.__init__(self)        self.out_queue = out_queue    def run(self):        """grabs host from queue"""        chunk = self.out_queue.get()        #parse the chunk        soup = BeautifulSoup(chunk)        print soup.findAll(['title'])        #signals to queue job is done        self.out_queue.task_done()start = time.time()def main():    #spawn a pool of threads, and pass them queue instance    for i in range(5):        t = ThreadUrl(queue,out_queue)        t.setDaemon(True)        t.start()    #populate queue with data     for host in hosts:        queue.put(host)    for i in range(5):        dt = DatamineThread(out_queue)        dt.setDaemon(True)        dt.start()    # wait on the queue until everything has been processed    queue.join()    out_queue.join()main()print "Elapsed Time: %s" % (time.time()-start)

　　分析這段代碼時您可以看到，我們添加了另一個隊列執行個體，然後將該隊列傳遞給第一個線程池類 ThreadURL。接下來，對於另一個線程池類 DatamineThread，幾乎複製了完全相同的結構。在這個類的 run 方法中，從隊列中的各個線程擷取 Web 頁面、文字區塊，然後使用 Beautiful Soup 處理這個文字區塊。在這個樣本中，使用 Beautiful Soup 提取每個頁面的 title 標記、並將其列印輸出。可以很容易地將這個樣本推廣到一些更有價值的應用情境，因為您掌握了基本搜尋引擎或者資料採礦工具的核心內容。一種思想是使用 Beautiful Soup 從每個頁面中提取連結，然後按照它們進行導航。

 總結

　　本文研究了 Python 的線程，並且說明了如何使用隊列來降低複雜性和減少細微的錯誤、並提高代碼可讀性的最佳實務。儘管這個基本模式比較簡單，但可以通過將隊列和線程池串連在一起，以便將這個模式用於解決各種各樣的問題。在最後的部分中，您開始研究如何建立更複雜的處理管道，它可以用作未來項目的模型。參考資料部分提供了很多有關常規並發性和線程的極好的參考資料。

最後，還有很重要的一點需要指出，線程並不能解決所有的問題，對於許多情況，使用進程可能更為合適。特別是，當您僅需要建立許多子進程並對響應進行偵聽時，那麼標準庫子進程模組可能使用起來更加容易。有關更多的官方說明文檔，請參考參考資料部分。

文章地址：http://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-threadingpython/