Masalah biasa dengan pengaturcaraan berbilang benang Python dan cara menanganinya

Masalah dan penyelesaian biasa dalam pengaturcaraan berbilang benang Python

1. Pengenalan
   Dengan peningkatan dalam kelajuan pemprosesan komputer, pengaturcaraan berbilang benang telah menjadi cara penting untuk meningkatkan prestasi dan kecekapan program. Dalam Python, pengaturcaraan berbilang benang boleh menggunakan sepenuhnya kelebihan pemproses berbilang teras untuk membantu kami mencapai pengkomputeran selari dan meningkatkan responsif program. Walau bagaimanapun, pengaturcaraan berbilang benang juga mempunyai beberapa masalah biasa, seperti keselamatan benang, kunci, dsb. Artikel ini akan memperkenalkan masalah biasa dalam pengaturcaraan berbilang benang Python dan memberikan penyelesaian dan contoh kod yang sepadan.
2. Keselamatan Benang
   Dalam pengaturcaraan berbilang benang, keselamatan benang merupakan isu penting. Apabila berbilang benang mengakses sumber kongsi pada masa yang sama, jika tiada mekanisme penyegerakan yang betul, ketidakkonsistenan data atau ranap program akan berlaku.

Penyelesaian:
(1) Gunakan kunci (Kunci): Kunci ialah mekanisme penyegerakan yang paling biasa digunakan, yang boleh memastikan bahawa hanya satu utas boleh mengakses sumber yang dikongsi pada masa yang sama. Berikut ialah kod sampel menggunakan kunci:

import threading

# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()

def func():
    lock.acquire()  # 获取锁
    try:
        # 进行需要保护的操作
        pass
    finally:
        lock.release()  # 释放锁

(2) Menggunakan pembolehubah keadaan (Keadaan): Pembolehubah keadaan digunakan untuk mencapai komunikasi dan penyegerakan antara benang. Ia membolehkan benang menunggu keadaan tertentu berlaku Apabila syarat dipenuhi, benang akan dibangkitkan dan meneruskan pelaksanaan. Berikut ialah kod sampel menggunakan pembolehubah keadaan:

import threading

# 创建一个条件变量对象
condition = threading.Condition()

def consumer():
    condition.acquire()  # 获取条件变量
    while not condition_fullfilled():
        condition.wait()  # 等待条件满足
    # 执行需要的操作
    condition.release()  # 释放条件变量

def producer():
    condition.acquire()  # 获取条件变量
    # 计算并设置条件
    condition.notify_all()  # 唤醒等待的线程
    condition.release()  # 释放条件变量

3. Isu komunikasi antara benang
   Dalam pengaturcaraan berbilang benang, jika berbilang benang perlu menyelaras dan berkomunikasi, beberapa mekanisme perlu digunakan untuk mencapai penghantaran mesej dan perkongsian data antara utas .

Penyelesaian:
(1) Gunakan baris gilir (Baris gilir): Baris gilir ialah struktur data selamat benang yang boleh merealisasikan penghantaran mesej dan perkongsian data antara berbilang rangkaian. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan baris gilir untuk komunikasi antara benang:

import threading
import queue

# 创建一个队列对象
q = queue.Queue()

def producer():
    while True:
        # 生产数据
        q.put(data)  # 将数据放入队列

def consumer():
    while True:
        # 消费数据
        data = q.get()  # 从队列取出数据

(2) Gunakan pembolehubah kongsi: Pembolehubah kongsi ialah struktur data yang boleh diakses oleh berbilang benang secara serentak. Untuk memastikan akses kepada pembolehubah yang dikongsi tidak menyebabkan ketidakkonsistenan data, kunci atau mekanisme penyegerakan lain perlu digunakan untuk melindungi pembolehubah yang dikongsi. Berikut ialah contoh kod yang menggunakan pembolehubah kongsi untuk komunikasi antara benang:

import threading

# 共享变量
shared_data = []

# 创建一个锁对象
lock = threading.Lock()

def producer():
    while True:
        # 生产数据
        lock.acquire()  # 获取锁
        shared_data.append(data)  # 修改共享变量
        lock.release()  # 释放锁

def consumer():
    while True:
        # 消费数据
        lock.acquire()  # 获取锁
        data = shared_data.pop(0)  # 修改共享变量
        lock.release()  # 释放锁

4. GIL (Global Interpreter Lock)
   Penterjemah Python (CPython) menggunakan GIL untuk memastikan hanya satu utas boleh melaksanakan kod bait Python pada masa yang sama. Kunci ini menghalang program berbilang benang daripada memanfaatkan sepenuhnya pemproses berbilang teras.

Penyelesaian:
(1) Gunakan pelbagai proses: Pelbagai proses boleh mengatasi batasan GIL, setiap proses mempunyai penterjemah Python dan GIL sendiri. Dengan menggunakan modul berbilang proses, pelbagai proses Python boleh dilaksanakan secara selari. Berikut ialah kod sampel yang menggunakan berbilang proses untuk pengiraan selari:

import multiprocessing

def calc():
    # 执行计算
    pass

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池对象
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 执行计算
    results = pool.map(calc, [data1, data2, data3])

    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

(2) Gunakan perpustakaan pihak ketiga: Terdapat beberapa perpustakaan pihak ketiga yang boleh memintas sekatan GIL, seperti NumPy dan Pandas. Perpustakaan ini menggunakan sambungan bahasa C untuk melakukan pengiraan dan tidak memerlukan perlindungan GIL. Berikut ialah contoh kod untuk pengkomputeran selari menggunakan NumPy:

import numpy as np

def calc():
    # 执行计算
    pass

# 创建一个NumPy数组
data = np.array([data1, data2, data3])

# 并行计算
results = np.apply_along_axis(calc, 0, data)

5. Ringkasan
   Artikel ini memperkenalkan masalah biasa dan penyelesaian yang sepadan dalam pengaturcaraan berbilang benang Python, termasuk keselamatan benang, komunikasi antara benang dan had GIL. Dengan mengendalikan isu ini dengan betul, kami boleh mengeluarkan sepenuhnya potensi pengaturcaraan berbilang benang dan meningkatkan prestasi dan kecekapan program.

Sudah tentu, pengaturcaraan berbilang benang bukanlah ubat penawar dan sesuai untuk senario tertentu tertentu. Dalam aplikasi praktikal, kita juga perlu memilih kaedah pengaturcaraan yang paling sesuai untuk menyelesaikan masalah mengikut situasi tertentu.

Rujukan:

1. https://docs.python.org/3.9/library/threading.html
2. https://docs.python.org/3.9/library/queue.html
3. https:// docs .python.org/3.9/library/multiprocessing.html
4. https://numpy.org/doc/

Di atas hanyalah pengenalan asas kepada masalah dan penyelesaian biasa dalam pengaturcaraan berbilang benang Python yang memerlukan Aplikasi khusus belajar dan mengamalkan berdasarkan keperluan sebenar. Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca dengan masalah yang dihadapi dalam pengaturcaraan berbilang benang.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah biasa dengan pengaturcaraan berbilang benang Python dan cara menanganinya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!