Python的threading和multiprocessing模块初探

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div id=”content”>前言

这两天为了做一个小项目,研究了一下python的并发编程,所谓并发无非多线程和多进程,最初找到的是threading模块,因为印象中线程“轻量…”,“切换快…”,“可共享进程资源…”等等,但是没想到这里水很深,进而找到了更好的替代品multiprocessing模块。下面会讲一些使用中的经验。

后面出现的代码都在Ubuntu10.04 + python2.6.5的环境下测试通过。

一、使用threading模块创建线程

1、三种线程创建方式

(1)传入一个函数

这种方式是最基本的,即调用threading中的Thread类的构造函数,然后指定参数target=func,再使用返回的Thread的实例调用start()方法,即开始运行该线程,该线程将执行函数func,当然,如果func需要参数,可以在Thread的构造函数中传入参数args=(…)。示例代码如下:

#!/usr/bin/python
#--coding:utf-8-

import threading
#用于线程执行的函数
def counter(n):
    cnt = 0;
    for i in xrange(n):
        for j in xrange(i):
            cnt += j;
    print cnt;           
   
if name == ‘main‘:
 #初始化一个线程对象,传入函数counter,及其参数1000
    th = threading.Thread(target=counter, args=(1000,));
 #启动线程
    th.start();
 #主线程阻塞等待子线程结束
    th.join();

这个例子关键的一句是apply(self.func, self.args); 这里使用初始化时传入的函数对象及其参数来进行一次调用。

(3)继承Thread类

这种方式通过继承Thread类,并重载其run方法,来实现自定义的线程行为,示例代码如下:

#!/usr/bin/python
#--coding:utf-8-

import threading, time, random

def counter():
    cnt = 0;
    for i in xrange(10000):
        for j in xrange(i):
            cnt += j;

class SubThread(threading.Thread):
    def init(self, name):
        threading.Thread.init(self, name=name);

    def run(self):
        i = 0;
        while i < 4:
            print self.name,’counting…\n’;
            counter();
            print self.name,’finish\n’;
            i += 1;

if name == ‘main‘:

    th = SubThread(‘thread-1’);
    th.start();
    th.join();
    print ‘all done’;

这个例子定义了一个SubThread类,它继承了Thread类,并重载了run方法,在方法中调用counter4次并打印一些信息,可以看到这种方式比较直观。在构造函数中要记得先调用父类的构造函数进行初始化。

2、python多线程的限制

python多线程有个讨厌的限制,全局解释器锁(global interpreter lock),这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器,跟单cpu跑多个程序一个意思,大家都是轮着用的,这叫“并发”,不是“并行”。手册上的解释是为了保证对象模型的正确性!这个锁造成的困扰是如果有一个计算密集型的线程占着cpu,其他的线程都得等着….,试想你的多个线程中有这么一个线程,得多悲剧,多线程生生被搞成串行;当然这个模块也不是毫无用处,手册上又说了:当用于IO密集型任劼/div>

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