이 기사는 Python 멀티스레딩에 대한 자세한 소개(코드 예제)를 제공합니다. 이는 특정 참조 가치가 있으므로 도움이 될 수 있습니다.
전역 인터프리터 잠금(cpython)
바이트코드를 실행하는 동시에 하나의 CPU에서 하나의 스레드만 실행됩니다(여러 스레드를 여러 CPU에 매핑할 수 없음)
import dis
def add(a):
a = a + 1
return a
print(dis.dis(add))
로그인 후 복사
GIL은 경우에 따라 릴리스될 예정입니다
결과는 다음과 같습니다. 스레드 간 보안 문제는 매번 다릅니다
GIL은 직접 코드 라인 수 또는 실행된 타임 슬라이스 수에 따라 GIL을 릴리스합니다
IO 작업이 발생할 때 활성 릴리스
total = 0
def add():
#1. dosomething1
#2. io操作
# 1. dosomething3
global total
for i in range(1000000):
total += 1
def desc():
global total
for i in range(1000000):
total -= 1
import threading
thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print(total)
로그인 후 복사
멀티 스레드 프로그래밍
운영 체제에서 가장 작은 단위 프로세스는 많은 시스템 리소스를 소비하기 때문에 나중에 스레드로 발전했습니다. 스레드는 실제로 프로세스에 따라 달라집니다(작업 관리자에서 실제로 볼 수 있는 것은 프로세스입니다). 운영 체제가 예약할 수 있는 것은 스레드입니다.
IO 작업에 중점을 둔 프로그래밍의 경우 다중 프로세스와 다중 우선 출력 간의 성능 차이는 크지 않습니다. 다중 스레드 프로그래밍이 더 가볍기 때문입니다. .
간단한 스레드
import time
from threading import Thread
def get_detail_html(url):
print("get detail html started")
time.sleep(2)
print("get detail html end")
def get_detail_url(url):
print("get detail url started")
time.sleep(4)
print("get detail url end")
if __name__ == '__main__':
thread1 = Thread(target=get_detail_html, args=("",))
thread2 = Thread(target=get_detail_url, args=("",))
# 设置为守护线程 当主线程运行完时 子线程被kill掉
thread1.setDaemon(True)
thread2.setDaemon(True)
start_time = time.time()
thread1.start()
thread2.start()
# 设置为阻塞 等待线程运行完再关闭主线程
thread1.join()
thread2.join()
# 默认情况下 主线程退出与时 子线程不会被kill掉
print("last time: {}".format(time.time() - start_time))로그인 후 복사
멀티스레딩 구현을 위한 스레드 오버로드
import time
import threading
def get_detail_html(url):
print("get detail html started")
time.sleep(2)
print("get detail html end")
def get_detail_url(url):
print("get detail url started")
time.sleep(4)
print("get detail url end")
#2. 通过集成Thread来实现多线程
class GetDetailHtml(threading.Thread):
def __init__(self, name):
super().__init__(name=name)
def run(self):
print("get detail html started")
time.sleep(2)
print("get detail html end")
class GetDetailUrl(threading.Thread):
def __init__(self, name):
super().__init__(name=name)
def run(self):
print("get detail url started")
time.sleep(4)
print("get detail url end")
if __name__ == "__main__":
thread1 = GetDetailHtml("get_detail_html")
thread2 = GetDetailUrl("get_detail_url")
start_time = time.time()
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
#当主线程退出的时候， 子线程kill掉
print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))로그인 후 복사
멀티 스레드 간의 통신
큐 사용
# filename: thread_queue_test.py
# 通过queue的方式进行线程间同步
from queue import Queue
import time
import threading
def get_detail_html(queue):
# 死循环 爬取文章详情页
while True:
url = queue.get()
# for url in detail_url_list:
print("get detail html started")
time.sleep(2)
print("get detail html end")
def get_detail_url(queue):
# 死循环 爬取文章列表页
while True:
print("get detail url started")
time.sleep(4)
for i in range(20):
# put 等到有空闲位置 再放入
# put_nowait 非阻塞方式
queue.put("http://projectsedu.com/{id}".format(id=i))
print("get detail url end")
# 1. 线程通信方式- 共享变量
if __name__ == "__main__":
detail_url_queue = Queue(maxsize=1000)
thread_detail_url = threading.Thread(target=get_detail_url, args=(detail_url_queue,))
for i in range(10):
html_thread = threading.Thread(target=get_detail_html, args=(detail_url_queue,))
html_thread.start()
start_time = time.time()
# 调用task_down从主线程退出
detail_url_queue.task_done()
# 从queue的角度阻塞
detail_url_queue.join()
print("last time: {}".format(time.time() - start_time))로그인 후 복사
스레드 동기화 문제
멀티 스레드 프로그래밍에서 반드시 직면해야 할 문제
None 이유 잠금은 안전하지 않습니다
# 没有锁
def add1(a):
a += 1
def desc1(a):
a -= 1
"""add
1. load a a = 0
2. load 1 1
3. + 1
4. 赋值给a a=1
"""
"""add
1. load a a = 0
2. load 1 1
3. - 1
4. 赋值给a a=-1
"""
import dis
print(dis.dis(add1))
print(dis.dis(desc1))
로그인 후 복사
일반 잠금(잠금)
잠금을 사용하면 성능에 영향을 미치며, 잠금을 사용하면 교착상태가 발생합니다(잠금을 두 번 획득, 잠금 획득 후 해제하지 않음, 서로 대기(a는 b의 리소스가 필요, b는 필요) a's) 리소스))
import threading
from threading import Lock
total = 0
# 定义一把锁
lock = Lock()
def add():
global total
global lock
for i in range(1000000):
# 获取锁
lock.acquire()
total += 1
# 释放锁
lock.release()
def desc():
global total
for i in range(1000000):
lock.acquire()
total -= 1
lock.release()
thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print(total)
로그인 후 복사
서로를 기다리는 중(리소스 경쟁)
"""
A(a、b)
acquire (a)
acquire (b)
B(a、b)
acquire (b)
acquire (a)
# 解决办法
B(a、b)
acquire (a)
acquire (b)
"""
로그인 후 복사
재진입 잠금(Rlock)
import threading
from threading import RLock
total = 0
# 可重入锁 可以在同一个线程中可载入多次
lock = RLock()
def add(lock):
global total
for i in range(1000000):
# 获取锁
lock.acquire()
lock.acquire()
total += 1
do_something(lock)
# 释放锁
lock.release()
lock.release()
def desc():
global total
for i in range(1000000):
lock.acquire()
total -= 1
lock.release()
def do_something(lock):
lock.acquire()
# do something
lock.release()
thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print(total)
로그인 후 복사
조건 변수 잠금(조건)
복잡한 스레드 간 동기화를 위해
# 没有条件锁 不能实现对话
import threading
class XiaoAi(threading.Thread):
def __init__(self, lock):
super().__init__(name="小爱")
self.lock = lock
def run(self):
self.lock.acquire()
print("{} : 在 ".format(self.name))
self.lock.release()
self.lock.acquire()
print("{} : 好啊 ".format(self.name))
self.lock.release()
class TianMao(threading.Thread):
def __init__(self, lock):
super().__init__(name="天猫精灵")
self.lock = lock
def run(self):
self.lock.acquire()
print("{} : 小爱同学 ".format(self.name))
self.lock.release()
self.lock.acquire()
print("{} : 我们来对古诗吧 ".format(self.name))
self.lock.release()
if __name__ == "__main__":
cond = threading.Condition()
xiaoai = XiaoAi(cond)
tianmao = TianMao(cond)
xiaoai.start()
tianmao.start()로그인 후 복사
# 条件锁
import threading
class XiaoAi(threading.Thread):
def __init__(self, cond):
super().__init__(name="小爱")
self.cond = cond
def run(self):
with self.cond:
self.cond.wait()
print("{} : 在 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 好啊 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 君住长江尾 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 共饮长江水 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 此恨何时已 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 定不负相思意 ".format(self.name))
self.cond.notify()
class TianMao(threading.Thread):
def __init__(self, cond):
super().__init__(name="天猫精灵")
self.cond = cond
def run(self):
with self.cond:
print("{} : 小爱同学 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 我们来对古诗吧 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 我住长江头 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 日日思君不见君 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 此水几时休 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
print("{} : 只愿君心似我心 ".format(self.name))
self.cond.notify()
self.cond.wait()
if __name__ == "__main__":
from concurrent import futures
cond = threading.Condition()
xiaoai = XiaoAi(cond)
tianmao = TianMao(cond)
# 启动顺序很重要
# 在调用with cond之后才能调用wait或者notify方法
# condition有两层锁， 一把底层锁会在线程调用了wait方法的时候释放，
# 上面的锁会在每次调用wait的时候分配一把并放入到cond的等待队列中，
# 等到notify方法的唤醒
xiaoai.start()
tianmao.start()로그인 후 복사
위 내용은 Python 멀티스레딩에 대한 자세한 소개(코드 예)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
