使用Python中的线程进行网络编程的入门教程
引言
对于 Python 来说，并不缺少并发选项，其标准库中包括了对线程、进程和异步 I/O 的支持。在许多情况下，通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块，Python 简化了各种并发方法的使用。除了标准库之外，还有一些第三方的解决方案，例如 Twisted、Stackless 和进程模块。本文重点关注于使用 Python 的线程，并使用了一些实际的示例进行说明。虽然有许多很好的联机资源详细说明了线程 API，但本文尝试提供一些实际的示例，以说明一些常见的线程使用模式。
全局解释器锁 (Global Interpretor Lock) 说明 Python 解释器并不是线程安全的。当前线程必须持有全局锁，以便对 Python 对象进行安全地访问。因为只有一个线程可以获得 Python 对象/C API，所以解释器每经过 100 个字节码的指令，就有规律地释放和重新获得锁。解释器对线程切换进行检查的频率可以通过 sys.setcheckinterval() 函数来进行控制。
此外，还将根据潜在的阻塞 I/O 操作，释放和重新获得锁。有关更详细的信息，请参见参考资料部分中的 Gil and Threading State 和 Threading the Global Interpreter Lock。
需要说明的是，因为 GIL，CPU 受限的应用程序将无法从线程的使用中受益。使用 Python 时，建议使用进程，或者混合创建进程和线程。
首先弄清进程和线程之间的区别，这一点是非常重要的。线程与进程的不同之处在于，它们共享状态、内存和资源。对于线程来说，这个简单的区别既是它的优势，又是它的缺点。一方面，线程是轻量级的，并且相互之间易于通信，但另一方面，它们也带来了包括死锁、争用条件和高复杂性在内的各种问题。幸运的是，由于 GIL 和队列模块，与采用其他的语言相比，采用 Python 语言在线程实现的复杂性上要低得多。
使用 Python 线程
要继续学习本文中的内容，我假定您已经安装了 Python 2.5 或者更高版本，因为本文中的许多示例都将使用 Python 语言的新特性，而这些特性仅出现于 Python2.5 之后。要开始使用 Python 语言的线程，我们将从简单的 "Hello World" 示例开始：
hello_threads_example
import threading
import datetime
class 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()
如果运行这个示例，您将得到下面的输出：
# python hello_threads.py Thread-1 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252069 Thread-2 says Hello World at time: 2008-05-13 13:22:50.252576
仔细观察输出结果，您可以看到从两个线程都输出了 Hello World 语句，并都带有日期戳。如果分析实际的代码，那么将发现其中包含两个导入语句；一个语句导入了日期时间模块，另一个语句导入线程模块。类 ThreadClass 继承自 threading.Thread，也正因为如此，您需要定义一个 run 方法，以此执行您在该线程中要运行的代码。在这个 run 方法中唯一要注意的是，self.getName() 是一个用于确定该线程名称的方法。
最后三行代码实际地调用该类，并启动线程。如果注意的话，那么会发现实际启动线程的是 t.start()。在设计线程模块时考虑到了继承，并且线程模块实际上是建立在底层线程模块的基础之上的。对于大多数情况来说，从 threading.Thread 进行继承是一种最佳实践，因为它创建了用于线程编程的常规 API。
使用线程队列
如前所述，当多个线程需要共享数据或者资源的时候，可能会使得线程的使用变得复杂。线程模块提供了许多同步原语，包括信号量、条件变量、事件和锁。当这些选项存在时，最佳实践是转而关注于使用队列。相比较而言，队列更容易处理，并且可以使得线程编程更加安全，因为它们能够有效地传送单个线程对资源的所有访问，并支持更加清晰的、可读性更强的设计模式。
在下一个示例中，您将首先创建一个以串行方式或者依次执行的程序，获取网站的 URL，并显示页面的前 1024 个字节。有时使用线程可以更快地完成任务，下面就是一个典型的示例。首先，让我们使用 urllib2 模块以获取这些页面（一次获取一个页面），并且对代码的运行时间进行计时：
URL 获取序列
import urllib2
import time
hosts = ["http://yahoo.com", "http://google.com", "http://amazon.com",
"http://ibm.com", "http://apple.com"]
start = time.time()
#grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page
for host in hosts:
url = urllib2.urlopen(host)
print url.read(1024)
print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)
在运行以上示例时，您将在标准输出中获得大量的输出结果。但最后您将得到以下内容：
Elapsed Time: 2.40353488922
让我们仔细分析这段代码。您仅导入了两个模块。首先，urllib2 模块减少了工作的复杂程度，并且获取了 Web 页面。然后，通过调用 time.time()，您创建了一个开始时间值，然后再次调用该函数，并且减去开始值以确定执行该程序花费了多长时间。最后分析一下该程序的执行速度，虽然“2.5 秒”这个结果并不算太糟，但如果您需要检索数百个 Web 页面，那么按照这个平均值，就需要花费大约 50 秒的时间。研究如何创建一种可以提高执行速度的线程化版本：
URL 获取线程化
#!/usr/bin/env python
import Queue
import threading
import urllib2
import time
hosts = ["http://yahoo.com", "http://google.com", "http://amazon.com",
"http://ibm.com", "http://apple.com"]
queue = Queue.Queue()
class ThreadUrl(threading.Thread):
"""Threaded Url Grab"""
def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
def run(self):
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():
#spawn a pool 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)
对于这个示例，有更多的代码需要说明，但与第一个线程示例相比，它并没有复杂多少，这正是因为使用了队列模块。在 Python 中使用线程时，这个模式是一种很常见的并且推荐使用的方式。具体工作步骤描述如下：
- 创建一个 Queue.Queue() 的实例，然后使用数据对它进行填充。
- 将经过填充数据的实例传递给线程类，后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
- 生成守护线程池。
- 每次从队列中取出一个项目，并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
- 在完成这项工作之后，使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
- 对队列执行 join 操作，实际上意味着等到队列为空，再退出主程序。
在使用这个模式时需要注意一点：通过将守护线程设置为 true，将允许主线程或者程序仅在守护线程处于活动状态时才能够退出。这种方式创建了一种简单的方式以控制程序流程，因为在退出之前，您可以对队列执行 join 操作、或者等到队列为空。队列模块文档详细说明了实际的处理过程，请参见参考资料：
join()
保持阻塞状态，直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时，未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时，join() 就会结束阻塞状态。
使用多个队列
因为上面介绍的模式非常有效，所以可以通过连接附加线程池和队列来进行扩展，这是相当简单的。在上面的示例中，您仅仅输出了 Web 页面的开始部分。而下一个示例则将返回各线程获取的完整 Web 页面，然后将结果放置到另一个队列中。然后，对加入到第二个队列中的另一个线程池进行设置，然后对 Web 页面执行相应的处理。这个示例中所进行的工作包括使用一个名为 Beautiful Soup 的第三方 Python 模块来解析 Web 页面。使用这个模块，您只需要两行代码就可以提取所访问的每个页面的 title 标记，并将其打印输出。
多队列数据挖掘网站
import Queue
import threading
import urllib2
import time
from BeautifulSoup import BeautifulSoup
hosts = ["http://yahoo.com", "http://google.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):
while True:
#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 queue
self.out_queue.put(chunk)
#signals to queue job is done
self.queue.task_done()
class DatamineThread(threading.Thread):
"""Threaded Url Grab"""
def __init__(self, out_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.out_queue = out_queue
def run(self):
while True:
#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)
如果运行脚本的这个版本，您将得到下面的输出：
# python url_fetch_threaded_part2.py [<title>Google</title>] [<title>Yahoo!</title>] [<title>Apple</title>] [<title>IBM United States</title>] [<title>Amazon.com: Online Shopping for Electronics, Apparel, Computers, Books, DVDs & more</title>] Elapsed Time: 3.75387597084
分析这段代码时您可以看到，我们添加了另一个队列实例，然后将该队列传递给第一个线程池类 ThreadURL。接下来，对于另一个线程池类 DatamineThread，几乎复制了完全相同的结构。在这个类的 run 方法中，从队列中的各个线程获取 Web 页面、文本块，然后使用 Beautiful Soup 处理这个文本块。在这个示例中，使用 Beautiful Soup 提取每个页面的 title 标记、并将其打印输出。可以很容易地将这个示例推广到一些更有价值的应用场景，因为您掌握了基本搜索引擎或者数据挖掘工具的核心内容。一种思想是使用 Beautiful Soup 从每个页面中提取链接，然后按照它们进行导航。
总结
本文研究了 Python 的线程，并且说明了如何使用队列来降低复杂性和减少细微的错误、并提高代码可读性的最佳实践。尽管这个基本模式比较简单，但可以通过将队列和线程池连接在一起，以便将这个模式用于解决各种各样的问题。在最后的部分中，您开始研究如何创建更复杂的处理管道，它可以用作未来项目的模型。参考资料部分提供了很多有关常规并发性和线程的极好的参考资料。
最后，还有很重要的一点需要指出，线程并不能解决所有的问题，对于许多情况，使用进程可能更为合适。特别是，当您仅需要创建许多子进程并对响应进行侦听时，那么标准库子进程模块可能使用起来更加容易。有关更多的官方说明文档，请参考参考资料部分。
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Apr 15, 2025 pm 07:57 PM
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Apr 15, 2025 pm 08:18 PM
VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.
Windows 8에서 코드를 실행할 수 있습니다
Apr 15, 2025 pm 07:24 PM
VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.
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Apr 15, 2025 pm 06:42 PM
vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.
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PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.
