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?
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
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()
其他回答
import threading
import requests
def send():
r = requests.get('https://www.stackoverlow.com')
thread = []
t = threading.Thread(target=send())
thread.append(t)
t.start()
这里有一个简单的示例:您需要尝试一些替代URL,并返回第一个URL的内容以进行响应。
import Queue
import threading
import urllib2
# Called by each thread
def get_url(q, url):
q.put(urllib2.urlopen(url).read())
theurls = ["http://google.com", "http://yahoo.com"]
q = Queue.Queue()
for u in theurls:
t = threading.Thread(target=get_url, args = (q,u))
t.daemon = True
t.start()
s = q.get()
print s
在这种情况下,线程被用作一种简单的优化:每个子线程都在等待URL解析和响应,以将其内容放入队列;每个线程都是一个守护进程(如果主线程结束,则不会保持进程运行——这比不结束更常见);主线程启动所有子线程,在队列中执行get以等待其中一个线程完成put,然后发出结果并终止(这将删除所有可能仍在运行的子线程,因为它们是守护进程线程)。
Python中线程的正确使用总是与I/O操作相关(因为CPython无论如何都不使用多个内核来运行CPU绑定的任务,线程的唯一原因是在等待一些I/O时不会阻塞进程)。顺便说一句,队列几乎总是将工作分配给线程和/或收集工作结果的最佳方式,而且它们本质上是线程安全的,因此它们使您不用担心锁、条件、事件、信号量和其他线程间协调/通信概念。
借用本文,我们了解了如何在多线程、多处理和异步/异步之间进行选择及其用法。
Python 3有一个新的内置库,以实现并发和并行-concurrent.futures
因此,我将通过一个实验演示如何通过线程池运行四个任务(即.sleep()方法):
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from time import sleep, time
def concurrent(max_worker):
futures = []
tic = time()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_worker) as executor:
futures.append(executor.submit(sleep, 2)) # Two seconds sleep
futures.append(executor.submit(sleep, 1))
futures.append(executor.submit(sleep, 7))
futures.append(executor.submit(sleep, 3))
for future in as_completed(futures):
if future.result() is not None:
print(future.result())
print(f'Total elapsed time by {max_worker} workers:', time()-tic)
concurrent(5)
concurrent(4)
concurrent(3)
concurrent(2)
concurrent(1)
输出:
Total elapsed time by 5 workers: 7.007831811904907
Total elapsed time by 4 workers: 7.007944107055664
Total elapsed time by 3 workers: 7.003149509429932
Total elapsed time by 2 workers: 8.004627466201782
Total elapsed time by 1 workers: 13.013478994369507
[注]:
正如您在上面的结果中看到的,最好的情况是这四项任务有3名员工。如果有进程任务而不是I/O绑定或阻塞(多处理而不是线程),则可以将ThreadPoolExecutor更改为ProcessPoolExecutoor。
作为第二个anwser的python3版本:
import queue as Queue
import threading
import urllib.request
# Called by each thread
def get_url(q, url):
q.put(urllib.request.urlopen(url).read())
theurls = ["http://google.com", "http://yahoo.com", "http://www.python.org","https://wiki.python.org/moin/"]
q = Queue.Queue()
def thread_func():
for u in theurls:
t = threading.Thread(target=get_url, args = (q,u))
t.daemon = True
t.start()
s = q.get()
def non_thread_func():
for u in theurls:
get_url(q,u)
s = q.get()
您可以测试它:
start = time.time()
thread_func()
end = time.time()
print(end - start)
start = time.time()
non_thread_func()
end = time.time()
print(end - start)
non_thread_func()花费的时间应该是thread_func()的4倍
使用线程/多处理的最简单方法是使用更多高级库,如autothread。
import autothread
from time import sleep as heavyworkload
@autothread.multithreaded() # <-- This is all you need to add
def example(x: int, y: int):
heavyworkload(1)
return x*y
现在,您可以为函数提供int列表。Autothread将为您处理所有事务,并只提供并行计算的结果。
result = example([1, 2, 3, 4, 5], 10)