多線程是個提高程序運行效率的好辦法，本來要順序執行的程序現在可以并行執行，可想而知效率要提高很多。但是多線程也不是能提高所有程序的效率。程序的兩個極端是‘CPU 密集型'和‘I/O 密集型'兩種，多線程技術比較適用于后者，因為在串行結構中當你去讀寫磁盤或者網絡通信的時候 CPU 是閑著的，畢竟網絡比磁盤要慢幾個數量級，磁盤比內存慢幾個數量級，內存又比 CPU 慢幾個數量級。多線程技術就可以同時執行，比如你的程序需要發送 N 個 http 數據包（10 秒），還需要將文件從一個位置復制到另一個位置（20 秒），然后還需要統計另一個文件中'hello,world'字符串的出現次數（4 秒），現在一共是要用 34 秒。但是因為這些操作之間沒有關聯，所以可以寫成多線程程序，幾乎只需要 20 秒就完成了。這是針對 I/O 密集型的，如果是 CPU 密集型的就不行了。比如我的程序要計算 1000 的階乘（10 秒），還要計算 100000 的累加（5 秒），那么即使程序是并行的，還是會要用 15 秒，甚至更多。因為當程序使用 CPU 的時候 CPU 是通過輪轉來執行的，IO 密集型的程序可以在 IO 的同時用 CPU 計算，但是這里的 CPU 密集型就只能先執行一會兒線程 1 再執行一會兒線程 2。所以就需要 15 秒，甚至會更多，因為 CPU 在切換的時候需要耗時。解決 CPU 密集型程序的多線程問題就是 CPU 的事情了，比如 Intel 的超線程技術，可以在同一個核心上真正的并行兩個線程，所以稱之為‘雙核四線程'或者‘四核八線程'，我們這里具體的先不談，談我也不知道。
Python 騙人
說了這么多多線程的好處，但是其實 Python 不支持真正意義上的多線程編程。在 Python 中有一個叫做 GIL 的東西，中文是 全局解釋器 ，這東西控制了 Python，讓 Python 只能同時運行一個線程。相當于說真正意義上的多線程是由 CPU 來控制的，Python 中的多線程由 GIL 控制。如果有一個 CPU 密集型程序，用 C 語言寫的，運行在一個四核處理器上，采用多線程技術的話最多可以獲得 4 倍的效率提升，但是如果用 Python 寫的話并不會有提高，甚至會變慢，因為線程切換的問題。所以 Python 多線程相對更加適合寫 I/O 密集型程序，再說了真正的對效率要求很高的 CPU 密集型程序都用 C/C++ 去了。
第一個多線程
Python 中多線程的庫一般用thread和threading這兩個，thread不推薦新手和一般人使用，threading模塊就相當夠用了。
有一個程序，如下。兩個循環，分別休眠 3 秒和 5 秒，串行執行的話需要 8 秒。
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#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import timedef sleep_3(): time.sleep(3)def sleep_5(): time.sleep(5)if __name__ == '__main__': start_time = time.time() print 'start sleep 3' sleep_3() print 'start sleep 5' sleep_5() end_time = time.time() print str(end_time - start_time) + ' s' |
輸出是這樣的
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start sleep 3start sleep 58.00100016594 s |
然后我們對它進行修改，使其變成多線程程序，雖然改動沒有幾行。首先引入了 threading 的庫，然后實例化一個 threading.Thread 對象，將一個函數傳進構造方法就行了。然后調用 Thread 的 start 方法開始一個線程。join() 方法可以等待該線程結束，就像我下面用的，如果我不加那兩個等待線程結束的代碼，那么就會直接執行輸出時間的語句，這樣一來統計的時間就不對了。
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#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import timeimport threading # 引入threadingdef sleep_3(): time.sleep(3)def sleep_5(): time.sleep(5)if __name__ == '__main__': start_time = time.time() print 'start sleep 3' thread_1 = threading.Thread(target=sleep_3) # 實例化一個線程對象，使線程執行這個函數 thread_1.start() # 啟動這個線程 print 'start sleep 5' thread_2 = threading.Thread(target=sleep_5) # 實例化一個線程對象，使線程執行這個函數 thread_2.start() # 啟動這個線程 thread_1.join() # 等待thread_1結束 thread_2.join() # 等待thread_2結束 end_time = time.time() print str(end_time - start_time) + ' s' |
執行結果是這樣的
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start sleep 3start sleep 55.00099992752 s |
daemon 守護線程
在我們理解中守護線程應該是很重要的，類比于 Linux 中的守護進程。但是在threading.Thread中偏偏不是。
如果把一個線程設置為守護線程，就表示這個線程是不重要的，進程退出的時候不需要等待這個線程執行完成。 ---------《Python 核心編程 第三版》
在 Thread 對象中默認所有線程都是非守護線程，這里有兩個例子說明區別。這段代碼執行的時候就沒指定my_thread的daemon屬性，所以默認為非守護，所以進程等待他結束。最后就可以看到 100 個 hello,world
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#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import threadingdef hello_world(): for i in range(100): print 'hello,world'if __name__ == '__main__': my_thread = threading.Thread(target=hello_world) my_thread.start() |
這里設置了my_thread為守護線程，所以進程直接就退出了，并沒有等待他的結束，所以我們看不到 100 個 hello,world 只有幾個而已。甚至還會拋出一個異常告訴我們有線程沒結束。
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#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import threadingdef hello_world(): for i in range(100): print 'hello,world'if __name__ == '__main__': my_thread = threading.Thread(target=hello_world) my_thread.daemon = True # 設置了標志位True my_thread.start() |
傳個參數
之前的代碼都是直接執行一段代碼，沒有過參數的傳遞，那么怎么傳遞參數呢？其實還是很簡單的。threading.Thread(target=hello_world, args=('hello,', 'world'))就可以了。args 后面跟的是一個元組，如果沒有參數可以不寫，如果有參數就直接在元組里按順序添加就行了。
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#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import threadingdef hello_world(str_1, str_2): for i in range(10): print str_1 + str_2if __name__ == '__main__': my_thread = threading.Thread(target=hello_world, args=('hello,', 'world')) # 這里傳遞參數 my_thread.start() |
再來個多線程
threading 有三種創建 Thread 對象的方式，但是一般只會用到兩種，一種是上面0X02說的傳個函數進去，另一種就是這里說的繼承threading.Thread。在這兒我們自己定義了兩個類，類里重寫了 run() 方法，也就是調用 start() 之后執行的代碼，開啟線程就和之前開啟是一樣的。之前的方式更面向過程，這個更面向對象。
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#!/usr/bin/env python# coding=utf-8import threadingclass MyThreadHello(threading.Thread): def run(self): for i in range(100): print 'hello'class MyThreadWorld(threading.Thread): def run(self): for i in range(100): print 'world'if __name__ == '__main__': thread_hello = MyThreadHello() thread_world = MyThreadWorld() thread_hello.start() thread_world.start() |
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流。
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