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

其他回答

只需注意:线程不需要队列。

这是我可以想象的最简单的例子,它显示了10个并发运行的进程。

import threading
from random import randint
from time import sleep


def print_number(number):

    # Sleeps a random 1 to 10 seconds
    rand_int_var = randint(1, 10)
    sleep(rand_int_var)
    print "Thread " + str(number) + " slept for " + str(rand_int_var) + " seconds"

thread_list = []

for i in range(1, 10):

    # Instantiates the thread
    # (i) does not make a sequence, so (i,)
    t = threading.Thread(target=print_number, args=(i,))
    # Sticks the thread in a list so that it remains accessible
    thread_list.append(t)

# Starts threads
for thread in thread_list:
    thread.start()

# This blocks the calling thread until the thread whose join() method is called is terminated.
# From http://docs.python.org/2/library/threading.html#thread-objects
for thread in thread_list:
    thread.join()

# Demonstrates that the main process waited for threads to complete
print "Done"

与其他提到的一样,由于GIL,CPython只能在I/O等待时使用线程。

如果您想从多个内核中获得CPU绑定任务的好处,请使用多处理:

from multiprocessing import Process

def f(name):
    print 'hello', name

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    p.join()

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)

对我来说,线程的最佳示例是监视异步事件。看看这个代码。

# thread_test.py
import threading
import time

class Monitor(threading.Thread):
    def __init__(self, mon):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.mon = mon

    def run(self):
        while True:
            if self.mon[0] == 2:
                print "Mon = 2"
                self.mon[0] = 3;

您可以通过打开IPython会话并执行以下操作来使用此代码:

>>> from thread_test import Monitor
>>> a = [0]
>>> mon = Monitor(a)
>>> mon.start()
>>> a[0] = 2
Mon = 2
>>>a[0] = 2
Mon = 2

等几分钟

>>> a[0] = 2
Mon = 2

自2010年提出这个问题以来,如何使用带有映射和池的Python进行简单的多线程处理已经得到了真正的简化。

下面的代码来自一篇文章/博客文章,您应该明确查看(没有从属关系)-一行中的并行性:一个更好的日常线程任务模型。我将在下面总结一下——它最终只是几行代码:

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
pool = ThreadPool(4)
results = pool.map(my_function, my_array)

以下是多线程版本:

results = []
for item in my_array:
    results.append(my_function(item))

描述

Map是一个很酷的小函数,是将并行性轻松注入Python代码的关键。对于那些不熟悉的人来说,map是从Lisp这样的函数语言中提取出来的。它是一个将另一个函数映射到序列上的函数。Map为我们处理序列上的迭代,应用函数,并在最后将所有结果存储在一个方便的列表中。


实施

map函数的并行版本由两个库提供:multiprocessing,以及它鲜为人知但同样神奇的stepchild:multiprocessing.dummy。

multiprocessing.dummy与多处理模块完全相同,但使用线程(一个重要的区别-对CPU密集型任务使用多个进程;对I/O(和在I/O期间)使用线程):

multiprocessing.dummy复制了多处理的API,但它不过是线程模块的包装器。

import urllib2
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

urls = [
  'http://www.python.org',
  'http://www.python.org/about/',
  'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
  'http://www.python.org/doc/',
  'http://www.python.org/download/',
  'http://www.python.org/getit/',
  'http://www.python.org/community/',
  'https://wiki.python.org/moin/',
]

# Make the Pool of workers
pool = ThreadPool(4)

# Open the URLs in their own threads
# and return the results
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)

# Close the pool and wait for the work to finish
pool.close()
pool.join()

计时结果:

Single thread:   14.4 seconds
       4 Pool:   3.1 seconds
       8 Pool:   1.4 seconds
      13 Pool:   1.3 seconds

传递多个参数(仅在Python 3.3及更高版本中如此):

要传递多个数组,请执行以下操作:

results = pool.starmap(function, zip(list_a, list_b))

或者传递常量和数组:

results = pool.starmap(function, zip(itertools.repeat(constant), list_a))

如果您使用的是早期版本的Python,可以通过此解决方法传递多个参数)。

(感谢user136036提供的有用评论。)