Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析

yipeiwu_com7年前Python基础

关于阻塞主线程

join的错误用法

Thread.join() 作用为阻塞主线程,即在子线程未返回的时候,主线程等待其返回然后再继续执行.

join不能与start在循环里连用
以下为错误代码,代码创建了5个线程,然后用一个循环激活线程,激活之后令其阻塞主线程.

threads = [Thread() for i in range(5)]
for thread in threads:
 thread.start()
 thread.join()

执行过程:

1. 第一次循环中,主线程通过start函数激活线程1,线程1进行计算.
2. 由于start函数不阻塞主线程,在线程1进行运算的同时,主线程向下执行join函数.
3. 执行join之后,主线程被线程1阻塞,在线程1返回结果之前,主线程无法执行下一轮循环.
4. 线程1计算完成之后,解除对主线程的阻塞.
5. 主线程进入下一轮循环,激活线程2并被其阻塞…

如此往复,可以看出,本来应该并发的五个线程,在这里变成了顺序队列,效率和单线程无异.

join的正确用法

使用两个循环分别处理startjoin函数.即可实现并发.

threads = [Thread() for i in range(5)]
for thread in threads:
 thread.start()
for thread in threads:
 thread.join()

time.sleep代替join进行调试

之前在一些项目里看到过这样的代码,使用time.sleep代替join手动阻塞主线程.
在所有子线程返回之前,主线程陷入无线循环而不能退出.

for thread in threads:
 thread.start()
while 1:
 if thread_num == 0:
 break
 time.sleep(0.01)

关于线程锁(threading.Lock)

单核CPU+PIL是否还需要锁?

非原子操作 count = count + 1 理论上是线程不安全的.
使用3个线程同时执行上述操作改变全局变量count的值,并查看程序执行结果.
如果结果正确,则表示未出现线程冲突.

使用以下代码测试

# -*- coding: utf-8 -*-

import threading
import time
count = 0

class Counter(threading.Thread):
 def __init__(self, name):
 self.thread_name = name
 super(Counter, self).__init__(name=name)

 def run(self):
 global count
 for i in xrange(100000):
  count = count + 1


counters = [Counter('thread:%s' % i) for i in range(5)]
for counter in counters:
 counter.start()

time.sleep(5)
print 'count=%s' % count

运行结果:

count=275552

事实上每次运行结果都不相同且不正确,这证明单核CPU+PIL仍无法保证线程安全,需要加锁.

加锁后的正确代码:

# -*- coding: utf-8 -*-

import threading
import time

count = 0
lock = threading.Lock()


class Counter(threading.Thread):
 def __init__(self, name):
 self.thread_name = name
 self.lock = threading.Lock()
 super(Counter, self).__init__(name=name)

 def run(self):
 global count
 global lock
 for i in xrange(100000):
  lock.acquire()
  count = count + 1
  lock.release()


counters = [Counter('thread:%s' % i) for i in range(5)]

for counter in counters:
 counter.start()

time.sleep(5)
print 'count=%s' % count

结果:

count=500000

注意锁的全局性

这是一个简单的Python语法问题,但在逻辑复杂时有可能被忽略.
要保证锁对于多个子线程来说是共用的,即不要在Thread的子类内部创建锁.

以下为错误代码

# -*- coding: utf-8 -*-

import threading
import time

count = 0
# lock = threading.Lock() # 正确的声明位置

class Counter(threading.Thread):
 def __init__(self, name):
 self.thread_name = name
 self.lock = threading.Lock() # 错误的声明位置
 super(Counter, self).__init__(name=name)

 def run(self):
 global count
 for i in xrange(100000):
  self.lock.acquire()
  count = count + 1
  self.lock.release()


counters = [Counter('thread:%s' % i) for i in range(5)]

for counter in counters:
 print counter.thread_name
 counter.start()

time.sleep(5)
print 'count=%s' % count

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python实现代码统计工具

本文实例为大家分享了Python实现代码统计工具的具体代码,供大家参考,具体内容如下 思路:首先获取所有文件,然后统计每个文件中代码的行数,最后将行数相加. 实现的功能: 统计每个文件的...

python实现按任意键继续执行程序

在windows下写bat的时候,通过pause命令,可以暂停程序运行,例如经常见的程序会在终端提示”按任意键继续……”,用户在终端回车后程序可以接着运行,这个功能有多大用途今天暂且不说...

Python中使用摄像头实现简单的延时摄影技术

Python中使用摄像头实现简单的延时摄影技术

延时摄影(英语:Time-lapse photography)是以一种较低的帧率拍 下图像或者视频,然后用正常或者较快的速率播放画面的摄影技术。在一段延时摄影视频中,物体或者景物缓慢变化...

python利用requests库模拟post请求时json的使用教程

python利用requests库模拟post请求时json的使用教程

我们都见识过requests库在静态网页的爬取上展现的威力,我们日常见得最多的为get和post请求,他们最大的区别在于安全性上: 1、GET是通过URL方式请求,可以直接看到,明文传输...

Python实现读取TXT文件数据并存进内置数据库SQLite3的方法

本文实例讲述了Python实现读取TXT文件数据并存进内置数据库SQLite3的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 当TXT文件太大,计算机内存不够时,我们可以选择按行读取TXT文件...