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转自:http://www.cnblogs.com/slider/archive/2012/06/20/2556256.html

引言

  对于 Python 来说,并不缺少并发选项,其标准库中包括了对线程、进程和异步 I/O 的支持。在许多情况下,通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块,Python 简化了各种并发方法的使用。除了标准库之外,还有一些第三方的解决方案,例如 Twisted、Stackless 和进程模块。本文重点关注于使用 Python 的线程,并使用了一些实际的示例进行说明。虽然有许多很好的联机资源详细说明了线程 API,但本文尝试提供一些实际的示例,以说明一些常见的线程使用模式。

  全局解释器锁 (Global Interpretor Lock) 说明 Python 解释器并不是线程安全的。当前线程必须持有全局锁,以便对 Python 对象进行安全地访问。因为只有一个线程可以获得 Python 对象/C API,所以解释器每经过 100 个字节码的指令,就有规律地释放和重新获得锁。解释器对线程切换进行检查的频率可以通过 sys.setcheckinterval()函数来进行控制。此外,还将根据潜在的阻塞 I/O 操作,释放和重新获得锁。有关更详细的信息,请参见参考资料部分中的 Gil and Threading State 和 Threading the Global Interpreter Lock。需要说明的是,因为 GIL,CPU 受限的应用程序将无法从线程的使用中受益。使用 Python 时,建议使用进程,或者混合创建进程和线程。

  首先弄清进程和线程之间的区别,这一点是非常重要的。线程与进程的不同之处在于,它们共享状态、内存和资源。对于线程来说,这个简单的区别既是它的优势,又是它的缺点。一方面,线程是轻量级的,并且相互之间易于通信,但另一方面,它们也带来了包括死锁、争用条件和高复杂性在内的各种问题。幸运的是,由于 GIL 和队列模块,与采用其他的语言相比,采用 Python 语言在线程实现的复杂性上要低得多。

  使用 Python 线程

  要继续学习本文中的内容,我假定您已经安装了 Python 2.5 或者更高版本,因为本文中的许多示例都将使用 Python 语言的新特性,而这些特性仅出现于 Python2.5 之后。要开始使用 Python 语言的线程,我们将从简单的 "Hello World" 示例开始:

复制代码
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import threading
import datetime

class ThreadClass(threading.Thread):
    def run(self):
        now = datetime.datetime.now()
        print "%s says Hello World at time: %s" % (self.getName(),now)

for i in range(2):
    t = ThreadClass()
    t.start()
复制代码

结果:

Thread-1 says Hello World at time: 2012-06-20 14:43:26.981173
Thread-2 says Hello World at time: 2012-06-20 14:43:26.981375

  仔细观察输出结果,您可以看到从两个线程都输出了 Hello World 语句,并都带有日期戳。如果分析实际的代码,那么将发现其中包含两个导入语句;一个语句导入了日期时间模块,另一个语句导入线程模块。类 ThreadClass 继承自 threading.Thread,也正因为如此,您需要定义一个 run 方法,以此执行您在该线程中要运行的代码。在这个 run 方法中唯一要注意的是,self.getName()是一个用于确定该线程名称的方法。

最后三行代码实际地调用该类,并启动线程。如果注意的话,那么会发现实际启动线程的是 t.start()。在设计线程模块时考虑到了继承,并且线程模块实际上是建立在底层线程模块的基础之上的。对于大多数情况来说,从 threading.Thread 进行继承是一种最佳实践,因为它创建了用于线程编程的常规 API。

例子2:

 1 class MyThread(threading.Thread):
 2 27     def __init__(self, urllist, urlset):
 3 28         threading.Thread.__init__(self)
 4 29         self.urllist = urllist
 5 30         self.urlset = urlset
 6 31 
 7 32     def run(self):
 8 33         while True:
 9 34             listlock.acquire()
10 35             if self.urllist:
11 36                 url = self.urllist.pop(0)
12 37                 listlock.release()
13 38             else:
14 39                 listlock.release()
15 40                 break
16 41 
17 42             setlock.acquire()
18 43             if len(self.urlset) >= 50:
19 44                 setlock.release()
20 45                 break
21 46             else:
22 47                 if url in self.urlset:
23 48                     setlock.release()
24 49                     continue
25 50                 else:
26 51                     self.urlset.add(url)
27 52                     setlock.release()
28 53                     content = getWebPage(url)
29 54                     analysisPage(content, self.urllist, self.urlset)
30 55 
31 56 listlock = threading.RLock()
32 57 setlock = threading.RLock()
33 58 
34 59 if __name__ == '__main__':
35 60     starturl = 'http://www.cnblogs.com/\n'
36 61     content = getWebPage(starturl)
37 62     #urlset存放已访问过的网页url
38 63     #urllist存放待访问的网页url
39 64     urlset = set([starturl])
40 65     urllist = []
41 66     analysisPage(content, urllist, urlset)    
42 67     tlist = []
43 68     for i in range(4):
44 69         t = MyThread(urllist, urlset)
45 70         t.start()
46 71         tlist.append(t)
47 72     for t in tlist:
48 73         t.join()
49 74     f = open('url.txt', 'w')
50 75     f.writelines(list(urlset))
51 76     f.close()

 

使用线程队列

  如前所述,当多个线程需要共享数据或者资源的时候,可能会使得线程的使用变得复杂。线程模块提供了许多同步原语,包括信号量、条件变量、事件和锁。当这些选项存在时,最佳实践是转而关注于使用队列。相比较而言,队列更容易处理,并且可以使得线程编程更加安全,因为它们能够有效地传送单个线程对资源的所有访问,并支持更加清晰的、可读性更强的设计模式,如”URL 获取线程化

复制代码
#! /usr/bin/env python
#coding=utf-8
import urllib2
import time
import Queue
import threading

hosts = ["http://yahoo.com", "http://baidu.com", "http://amazon.com","http://ibm.com", "http://apple.com"]

queue = Queue.Queue()

class ThreadUrl(threading.Thread):
    '''Theaded url grab'''
    def __init__(self,queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue

    def run(self):
        """docstring for run"""
        while True:
            # grabs host from Queue
            host = self.queue.get()

            #grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page
            url = urllib2.urlopen(host)
            print url.read(1024)

            #signals to queue job is done
            self.queue.task_done()


start = time.time()
def main():
    """docstring for main"""
    #spawn a poll of threads, and pass them queue instance
    for i in range(5):
        t = ThreadUrl(queue)
        t.setDaemon(True)
        t.start()

    #populate queue with data
    for host in hosts:
        queue.put(host)
    #wait on the queue until everything has been processed
    queue.join()
main()
print "Elapsed Time: %s" % (time.time() - start)
复制代码

  对于这个示例,有更多的代码需要说明,但与第一个线程示例相比,它并没有复杂多少,这正是因为使用了队列模块。在 Python 中使用线程时,这个模式是一种很常见的并且推荐使用的方式。具体工作步骤描述如下:

1.创建一个 Queue.Queue() 的实例,然后使用数据对它进行填充。
2.将经过填充数据的实例传递给线程类,后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
3.生成守护线程池。
4.每次从队列中取出一个项目,并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
5.在完成这项工作之后,使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
6.对队列执行 join 操作,实际上意味着等到队列为空,再退出主程序。

  在使用这个模式时需要注意一点:通过将守护线程设置为 true,将允许主线程或者程序仅在守护线程处于活动状态时才能够退出。这种方式创建了一种简单的方式以控制程序流程,因为在退出之前,您可以对队列执行 join 操作、或者等到队列为空。队列模块文档详细说明了实际的处理过程,请参见参考资料

join()  保持阻塞状态,直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时,未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时,那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时,join() 就会结束阻塞状态。

使用多个队列

  因为上面介绍的模式非常有效,所以可以通过连接附加线程池和队列来进行扩展,这是相当简单的。在上面的示例中,您仅仅输出了 Web 页面的开始部分。而下一个示例则将返回各线程获取的完整 Web 页面,然后将结果放置到另一个队列中。然后,对加入到第二个队列中的另一个线程池进行设置,然后对 Web 页面执行相应的处理。这个示例中所进行的工作包括使用一个名为 Beautiful Soup 的第三方 Python 模块来解析 Web 页面。使用这个模块,您只需要两行代码就可以提取所访问的每个页面的 title 标记,并将其打印输出,如“多队列数据挖掘网站”例子:

复制代码
#! /usr/bin/env python
# coding: utf-8
import Queue
import threading
import urllib2
import time
from BeautifulSoup import BeautifulSoup

hosts = ["http://yahoo.com", "http://baidu.com", "http://amazon.com","http://ibm.com", "http://apple.com"]
queue = Queue.Queue()
out_queue = Queue.Queue()

class ThreadUrl(threading.Thread):
    '''Threaded Url Grab'''
    def __init__(self,queue,out_queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.out_queue = out_queue

    def run(self):
        """grabs host from Queue"""
        host = self.queue.get()
        #grabs urls of hosts and then grabs chunk of webpage
        url = urllib2.urlopen(host)
        chunk = url.read()
        #place chunk into out_queuet
        self.out_queue.put(chunk)
        #signals to queue job is done
        self.queue.task_done()

class DatamineThread(threading.Thread):
    '''Thread Url Grab'''
    def __init__(self, out_queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.out_queue = out_queue
    def run(self):
        """grabs host from queue"""
        chunk = self.out_queue.get()

        #parse the chunk
        soup = BeautifulSoup(chunk)
        print soup.findAll(['title'])

        #signals to queue job is done
        self.out_queue.task_done()

start = time.time()
def main():
    #spawn a pool of threads, and pass them queue instance
    for i in range(5):
        t = ThreadUrl(queue,out_queue)
        t.setDaemon(True)
        t.start()

    #populate queue with data 
    for host in hosts:
        queue.put(host)

    for i in range(5):
        dt = DatamineThread(out_queue)
        dt.setDaemon(True)
        dt.start()

    # wait on the queue until everything has been processed
    queue.join()
    out_queue.join()

main()
print "Elapsed Time: %s" % (time.time()-start)
复制代码

  分析这段代码时您可以看到,我们添加了另一个队列实例,然后将该队列传递给第一个线程池类 ThreadURL。接下来,对于另一个线程池类 DatamineThread,几乎复制了完全相同的结构。在这个类的 run 方法中,从队列中的各个线程获取 Web 页面、文本块,然后使用 Beautiful Soup 处理这个文本块。在这个示例中,使用 Beautiful Soup 提取每个页面的 title 标记、并将其打印输出。可以很容易地将这个示例推广到一些更有价值的应用场景,因为您掌握了基本搜索引擎或者数据挖掘工具的核心内容。一种思想是使用 Beautiful Soup 从每个页面中提取链接,然后按照它们进行导航。

 总结

  本文研究了 Python 的线程,并且说明了如何使用队列来降低复杂性和减少细微的错误、并提高代码可读性的最佳实践。尽管这个基本模式比较简单,但可以通过将队列和线程池连接在一起,以便将这个模式用于解决各种各样的问题。在最后的部分中,您开始研究如何创建更复杂的处理管道,它可以用作未来项目的模型。参考资料部分提供了很多有关常规并发性和线程的极好的参考资料。

最后,还有很重要的一点需要指出,线程并不能解决所有的问题,对于许多情况,使用进程可能更为合适。特别是,当您仅需要创建许多子进程并对响应进行侦听时,那么标准库子进程模块可能使用起来更加容易。有关更多的官方说明文档,请参考参考资料部分。

文章地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/aix/library/au-threadingpython/

 posted on 2015-03-05 00:11  zmlctt  阅读(135)  评论(0编辑  收藏