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一篇文章读懂 Python 多线程

发布时间:2019-09-24 16:50:17 所属栏目:建站 来源:编程派
导读:Threading模块从 Python 1.5.2 版开始出现,用于增强底层的多线程模块thread。Threading 模块让操作多线程变得更简单,并且支持程序同时运行多个操作。 注意,Python 中的多线程最好用于处理有关 I/O 的操作,如从网上下载资源或者从本地读取文件或者目录

如果往以上代码添加 time.sleep函数并给出不同长度的时间,可能会让这个例子更有意思。无论如何,这里的问题是,一个线程可能已经调用update_total函数并且还没有更新完成,此时另一个线程也有可能调用它并且尝试更新内容。根据操作执行顺序的不同,该值可能只被增加一次。

让我们给这个函数添加锁。有两种方法可以实现。第一种方式是使用 try/finally,从而确保锁肯定会被释放。下面是示例:

  1. import threading 
  2.  
  3. total = 0 
  4.  
  5. lock = threading.Lock 
  6. def update_total(amount): 
  7. """ 
  8. Updates the total by the given amount 
  9. """ 
  10. global total 
  11. lock.acquire 
  12. try: 
  13. total += amount 
  14. finally: 
  15. lock.release 
  16. print (total) 
  17.  
  18. if __name__ == '__main__': 
  19. for i in range(10): 
  20. my_thread = threading.Thread( 
  21. target=update_total, args=(5,)) 
  22. my_thread.start 

如上,在我们做任何处理之前就获取锁。然后尝试更新 total 的值,最后释放锁并打印出 total 的当前值。事实上,我们可以使用 Python 的 with语句避免使用 try/finally 这种较为繁琐的语句:

  1. import threading 
  2.  
  3. total = 0 
  4.  
  5. lock = threading.Lock 
  6.  
  7. def update_total(amount): 
  8. """ 
  9. Updates the total by the given amount 
  10. """ 
  11. global total 
  12. with lock: 
  13. total += amount 
  14. print (total) 
  15.  
  16. if __name__ == '__main__': 
  17. for i in range(10): 
  18. my_thread = threading.Thread( 
  19. target=update_total, args=(5,)) 
  20. my_thread.start 

正如你看到的那样,我们不再需要 try/finally作为上下文管理器,而是由with语句作为替代。

当然你也会遇到要在代码中通过多个线程访问多个函数的情况。当你第一次编写并发代码时,代码可能是这样的:

  1. import threading 
  2.  
  3. total = 0 
  4.  
  5. lock = threading.Lock 
  6. def do_something: 
  7. lock.acquire 
  8. try: 
  9. print('Lock acquired in the do_something function') 
  10. finally: 
  11. lock.release 
  12. print('Lock released in the do_something function') 
  13. return "Done doing something" 
  14.  
  15. def do_something_else: 
  16. lock.acquire 
  17. try: 
  18. print('Lock acquired in the do_something_else function') 
  19. finally: 
  20. lock.release 
  21. print('Lock released in the do_something_else function') 
  22. return "Finished something else" 
  23.  
  24. if __name__ == '__main__': 
  25. result_one = do_something 
  26. result_two = do_something_else 

这样的代码在上面的情况下能够正常工作,但假设你有多个线程都调用这两个函数呢。当一个线程正在运行这两个函数,然后另外一个线程也可能会修改这些数据,最后得到的就是不正确的结果。问题是,你甚至可能没有马上意识到结果错了。有什么解决办法呢?让我们试着找出答案。

通常首先想到的就是在调用这两个函数的地方上锁。让我们试着修改上面的例子,修改成如下所示:

  1. import threading 
  2.  
  3. total = 0 
  4.  
  5. lock = threading.RLock 
  6. def do_something: 
  7.  
  8. with lock: 
  9. print('Lock acquired in the do_something function') 
  10. print('Lock released in the do_something function') 
  11. return "Done doing something" 
  12.  
  13.  
  14. def do_something_else: 
  15. with lock: 
  16. print('Lock acquired in the do_something_else function') 
  17. print('Lock released in the do_something_else function') 
  18. return "Finished something else" 
  19.  
  20. def main: 
  21. with lock: 
  22. result_one = do_something 
  23. result_two = do_something_else 
  24. print (result_one) 
  25. print (result_two) 
  26.  
  27. if __name__ == '__main__': 
  28. main 

(编辑:厦门网)

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