我正在努力理解Python中的线程。我看过文档和示例,但坦率地说,许多示例过于复杂,我很难理解它们。

如何清楚地显示为多线程划分的任务?


当前回答

我想提供一个简单的例子,以及我在自己解决这个问题时发现有用的解释。

在这个答案中,您将找到一些关于Python的GIL(全局解释器锁)的信息,以及一个使用multiprocessing.dummy编写的简单日常示例,以及一些简单的基准测试。

全局解释器锁(GIL)

Python不允许真正意义上的多线程。它有一个多线程包,但是如果你想多线程来加快你的代码,那么使用它通常不是一个好主意。

Python有一个称为全局解释器锁(GIL)的构造。GIL确保在任何时候只能执行一个“线程”。一个线程获取GIL,做一些工作,然后将GIL传递给下一个线程。

这种情况发生得很快,因此在人眼看来,您的线程似乎是并行执行的,但它们实际上只是轮流使用相同的CPU内核。

所有这些GIL传递都增加了执行开销。这意味着如果你想让你的代码运行得更快,那么使用线程打包通常不是个好主意。

使用Python的线程包是有原因的。如果你想同时运行一些事情,而效率不是一个问题,那就很好,也很方便。或者,如果您运行的代码需要等待一些东西(比如一些I/O),那么这可能很有意义。但是线程库不允许您使用额外的CPU内核。

多线程可以外包给操作系统(通过执行多线程处理),以及一些调用Python代码的外部应用程序(例如,Spark或Hadoop),或者Python代码调用的一些代码(例如:您可以让Python代码调用一个C函数来完成昂贵的多线程任务)。

为什么这很重要

因为很多人在了解GIL是什么之前,会花很多时间在他们的Python多线程代码中寻找瓶颈。

一旦这些信息清楚,下面是我的代码:

#!/bin/python
from multiprocessing.dummy import Pool
from subprocess import PIPE,Popen
import time
import os

# In the variable pool_size we define the "parallelness".
# For CPU-bound tasks, it doesn't make sense to create more Pool processes
# than you have cores to run them on.
#
# On the other hand, if you are using I/O-bound tasks, it may make sense
# to create a quite a few more Pool processes than cores, since the processes
# will probably spend most their time blocked (waiting for I/O to complete).
pool_size = 8

def do_ping(ip):
    if os.name == 'nt':
        print ("Using Windows Ping to " + ip)
        proc = Popen(['ping', ip], stdout=PIPE)
        return proc.communicate()[0]
    else:
        print ("Using Linux / Unix Ping to " + ip)
        proc = Popen(['ping', ip, '-c', '4'], stdout=PIPE)
        return proc.communicate()[0]


os.system('cls' if os.name=='nt' else 'clear')
print ("Running using threads\n")
start_time = time.time()
pool = Pool(pool_size)
website_names = ["www.google.com","www.facebook.com","www.pinterest.com","www.microsoft.com"]
result = {}
for website_name in website_names:
    result[website_name] = pool.apply_async(do_ping, args=(website_name,))
pool.close()
pool.join()
print ("\n--- Execution took {} seconds ---".format((time.time() - start_time)))

# Now we do the same without threading, just to compare time
print ("\nRunning NOT using threads\n")
start_time = time.time()
for website_name in website_names:
    do_ping(website_name)
print ("\n--- Execution took {} seconds ---".format((time.time() - start_time)))

# Here's one way to print the final output from the threads
output = {}
for key, value in result.items():
    output[key] = value.get()
print ("\nOutput aggregated in a Dictionary:")
print (output)
print ("\n")

print ("\nPretty printed output: ")
for key, value in output.items():
    print (key + "\n")
    print (value)

其他回答

这里是使用线程导入CSV的一个非常简单的示例。(图书馆的收录可能因不同的目的而有所不同。)

助手函数:

from threading import Thread
from project import app
import csv


def import_handler(csv_file_name):
    thr = Thread(target=dump_async_csv_data, args=[csv_file_name])
    thr.start()

def dump_async_csv_data(csv_file_name):
    with app.app_context():
        with open(csv_file_name) as File:
            reader = csv.DictReader(File)
            for row in reader:
                # DB operation/query

驾驶员功能:

import_handler(csv_file_name)

注意:对于Python中的实际并行化,您应该使用多处理模块来分叉并行执行的多个进程(由于全局解释器锁,Python线程提供了交织,但实际上它们是串行执行的,而不是并行执行的,并且仅在交织I/O操作时有用)。

然而,如果您只是在寻找交错(或者正在执行可以并行化的I/O操作,尽管存在全局解释器锁),那么线程模块就是开始的地方。作为一个非常简单的例子,让我们考虑通过并行对子范围求和来对大范围求和的问题:

import threading

class SummingThread(threading.Thread):
     def __init__(self,low,high):
         super(SummingThread, self).__init__()
         self.low=low
         self.high=high
         self.total=0

     def run(self):
         for i in range(self.low,self.high):
             self.total+=i


thread1 = SummingThread(0,500000)
thread2 = SummingThread(500000,1000000)
thread1.start() # This actually causes the thread to run
thread2.start()
thread1.join()  # This waits until the thread has completed
thread2.join()
# At this point, both threads have completed
result = thread1.total + thread2.total
print result

请注意,以上是一个非常愚蠢的示例,因为它绝对没有I/O,并且由于全局解释器锁,虽然在CPython中交错执行(增加了上下文切换的开销),但仍将串行执行。

我发现这非常有用:创建与内核一样多的线程,并让它们执行(大量)任务(在本例中,调用shell程序):

import Queue
import threading
import multiprocessing
import subprocess

q = Queue.Queue()
for i in range(30): # Put 30 tasks in the queue
    q.put(i)

def worker():
    while True:
        item = q.get()
        # Execute a task: call a shell program and wait until it completes
        subprocess.call("echo " + str(item), shell=True)
        q.task_done()

cpus = multiprocessing.cpu_count() # Detect number of cores
print("Creating %d threads" % cpus)
for i in range(cpus):
     t = threading.Thread(target=worker)
     t.daemon = True
     t.start()

q.join() # Block until all tasks are done

以前的解决方案都没有在我的GNU/Linux服务器上使用多个内核(我没有管理员权限)。他们只是在一个核心上跑步。

我使用较低级别的os.fork接口来派生多个进程。这是对我有用的代码:

from os import fork

values = ['different', 'values', 'for', 'threads']

for i in range(len(values)):
    p = fork()
    if p == 0:
        my_function(values[i])
        break

下面的代码可以运行10个线程同时打印0到99之间的数字:

from threading import Thread

def test():
    for i in range(0, 100):
        print(i)

thread_list = []

for _ in range(0, 10):
    thread = Thread(target=test)
    thread_list.append(thread)

for thread in thread_list:
    thread.start()

for thread in thread_list:
    thread.join()

下面的代码是上述代码循环版本的简写,运行10个线程,同时打印0到99之间的数字:

from threading import Thread

def test():
    [print(i) for i in range(0, 100)]

thread_list = [Thread(target=test) for _ in range(0, 10)]

[thread.start() for thread in thread_list]

[thread.join() for thread in thread_list]

结果如下:

...
99
83
97
84
98
99
85
86
87
88
...