深入了解Python的多线程基础

目录

• 线程
• 多线程
• Python多线程
• 创建线程
• GIL锁
• 线程池
• 总结

线程

线程（Thread），有时也被称为轻量级进程(Lightweight Process，LWP），是操作系统独⽴调度和分派的基本单位，本质上就是一串指令的集合。

⼀个标准的线程由线程id、当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成，它是进程中的⼀个实体，线程本身不拥有系统资源，只拥有⼀点⼉在运⾏中必不可少的资源(如程序计数器、寄存器、栈)，但它可与同属⼀个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。线程不能够独⽴执⾏，必须依存在进程中。

多线程

多线程就是使用多个线程同时执行任务，实现了任务的并行执行，从而提高程序运行效率的方法。

试想一下，如果在单个线程内执行多个任务（比如发送网络请求等），如果前面的任务比较耗时，而后面的任务需要等待前面的任务执行完才能执行，这样会影响任务执行效率，那么就可以使用多线程去执行这些任务，任务可以同时进行，那么将大大的提高执行效率。

Python多线程

在Python中，提供了threading模块来实现多进程操作，这个模块是基于较低级的模块 _thread 的基础上建立的，提供了更易用的高级多线程API。

创建线程

可以通过threading模块中的Thread类来创建线程对象。

Thread语法结构：

threading.Thread(group, target, name, daemon)

• group：默认为None（该参数是为了以后实现ThreadGroup类而保留的）
• target：在run方法中调用的可调用对象，即线程要执行的任务
• name：线程名称，可以不设定，默认为"Thread-N"形式的名称
• args：给target指定的函数传递的参数，以元组的⽅式传递
• kwargs：给target指定的函数传递命名参数
• daemon：默认为None，将显式地设置该线程是否为守护模式。如果是None，线程将继承当前线程的守护模式属性

Thread常用方法

• start()：启动线程，并调用该线程中的run()方法
• run()：线程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数
• join(timeout=None)：让当前调用者线程（一般为主线程）等待，直到该线程结束，timeout是可选的超时时间
• is_alive()：返回当前线程是否存活

import threading
import time
def work(i):
    print("子线程'{}'work正在运行......".format(threading.current_thread().name))
    time.sleep(i)
    print("子线程'{}'运行结束......".format(threading.current_thread().name))
if __name__ == '__main__':
    print("主线程{}启动".format(threading.current_thread().name))
    # 获取线程的名称
    threads = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=work, args=(i,))
    # 启动线程
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    print("主线程结束")

执行结果为：

上述代码中使用t.join()的功能就是让主线程等待所有子线程结束后才结束，如果想设置守护线程（主线程结束，子线程也随之结束，无论任务执行完成与否）的话，可以使用t.daemon = True。

GIL锁

GIL的全称是Global Interpreter Lock（全局解释器锁），这个锁最初的设计是为了保证同一份数据不能被多个线程同时修改，每个线程在执行任务的时候都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行，即同一时刻只有一个线程在解释器中运行，因此Python中的多线程是假的多线程，不是真正意义上的多线程。 如果程序中有多个线程执行任务，那么多个线程会被解释器轮流执行，只不过是切换的很快、很频繁，给人一种多线程“同时”在执行的错觉。

线程池

在之前的文章说过，进程有进程池的机制，同样，线程也有线程池。线程池可以在程序启动时就创建自定义数量的空闲的线程，程序只要将一个任务提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该任务执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待下一个任务的执行。

multiprocessing.dummy里面也有一个Pool对象，它其实就是线程的封装，使用起来和multiprocessing的Pool非常类似。它们api都是通用的，简单地说，multiprocessing.dummy是multiprocessing进程池模块复制的一个线程池模块，强调一下，这里线程池也是受到GIL限制的。

使用方式和multiprocessing.Pool一致，具体参考Python进程池。

from multiprocessing.dummy import Pool
import time
def work(i):
    print("work'{}'执行中......".format(i))
    time.sleep(2)
    print("work'{}'执行完毕......".format(i))
if __name__ == '__main__':
    # 创建线程池
    # Pool(5) 表示创建容量为5个线程的线程池
    pool = Pool(5)
    for i in range(10):
        pool.apply_async(work, (i, ))
    pool.close()
    pool.join()

总结

由于Python中的多线程受GIL锁的限制，导致不能利用机器多核的特性，只能利用单核，是假的多线程，但是也不是一无是处，对于IO密集型任务，多线程是能够有效提升运行效率的，这是因为单线程下有IO操作时，会进行IO等待，这样会浪费等待的这段时间，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以减少不必要的时间浪费，从而能提升程序运行效率，但是也不是最好的选择，对于处理IO密集型任务，在Python还有更好的选择协程，在后续文章会介绍。

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