Python多线程总结

如题所述

第1个回答  2022-06-30

在实际处理数据时,因系统内存有限,我们不可能一次把所有数据都导出进行操作,所以需要批量导出依次操作。为了加快运行,我们会采用多线程的方法进行数据处理, 以下为我总结的多线程批量处理数据的模板:

主要分为三大部分:


共分4部分对多线程的内容进行总结。

先为大家介绍线程的相关概念:

在飞车程序中,如果没有多线程,我们就不能一边听歌一边玩飞车,听歌与玩 游戏 不能并行;在使用多线程后,我们就可以在玩 游戏 的同时听背景音乐。在这个例子中启动飞车程序就是一个进程,玩 游戏 和听音乐是两个线程。

Python 提供了 threading 模块来实现多线程:

因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源,所以如果可以重用线程,则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时,使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。

Python 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来实现线程池,此线程池默认子线程守护。它的适应场景为突发性大量请求或需要大量线程完成任务,但实际任务处理时间较短。

其中 max_workers 为线程池中的线程个数,常用的遍历方法有 map 和 submit+as_completed 。根据业务场景的不同,若我们需要输出结果按遍历顺序返回,我们就用 map 方法,若想谁先完成就返回谁,我们就用 submit+as_complete 方法。

我们把一个时间段内只允许一个线程使用的资源称为临界资源,对临界资源的访问,必须互斥的进行。互斥,也称间接制约关系。线程互斥指当一个线程访问某临界资源时,另一个想要访问该临界资源的线程必须等待。当前访问临界资源的线程访问结束,释放该资源之后,另一个线程才能去访问临界资源。锁的功能就是实现线程互斥。

我把线程互斥比作厕所包间上大号的过程,因为包间里只有一个坑,所以只允许一个人进行大号。当第一个人要上厕所时,会将门上上锁,这时如果第二个人也想大号,那就必须等第一个人上完,将锁解开后才能进行,在这期间第二个人就只能在门外等着。这个过程与代码中使用锁的原理如出一辙,这里的坑就是临界资源。 Python 的 threading 模块引入了锁。 threading 模块提供了 Lock 类,它有如下方法加锁和释放锁:

我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”,而且程序既没有终止,也没有继续运行。这是因为 Lock 锁在同一线程内第一次加锁之后还没有释放时,就进行了第二次 acquire 请求,导致无法执行 release ,所以锁永远无法释放,这就是死锁。如果我们使用 RLock 就能正常运行,不会发生死锁的状态。

在主线程中定义 Lock 锁,然后上锁,再创建一个子 线程t 运行 main 函数释放锁,结果正常输出,说明主线程上的锁,可由子线程解锁。

如果把上面的锁改为 RLock 则报错。在实际中设计程序时,我们会将每个功能分别封装成一个函数,每个函数中都可能会有临界区域,所以就需要用到 RLock 。

一句话总结就是 Lock 不能套娃, RLock 可以套娃; Lock 可以由其他线程中的锁进行操作, RLock 只能由本线程进行操作。

相似回答