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详解Python多线程(python 多线程处理)
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本文实例为大家解析了Python多线程，供大家参考，具体内容如下
1、多线程的理解
多进程和多线程都可以执行多个任务，线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量，资源消耗少(不过在Unix环境中，多进程和多线程资源调度消耗差距不明显，Unix调度较快)，缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。
2、Python多线程创建
在Python中，同样可以实现多线程，有两个标准模块thread和threading，不过我们主要使用更高级的threading模块。使用例子：
输出：
start是启动线程，join是阻塞当前线程，即使得在当前线程结束时，不会退出。从结果可以看到，主线程直到Thread-1结束之后才结束。
Python中，默认情况下，如果不加join语句，那么主线程不会等到当前线程结束才结束，但却不会立即杀死该线程。如不加join输出如下：
但如果为线程实例添加t.setDaemon(True)之后，如果不加join语句，那么当主线程结束之后，会杀死子线程。代码：
输出如下：
如果加上join,并设置等待时间，就会等待线程一段时间再退出：
输出：
主线程等待1秒，就自动结束，并杀死子线程。如果join不加等待时间，t.join(),就会一直等待，一直到子线程结束，输出如下：
3、线程锁和ThreadLocal
(1)线程锁
对于多线程来说，最大的特点就是线程之间可以共享数据，那么共享数据就会出现多线程同时更改一个变量，使用同样的资源，而出现死锁、数据错乱等情况。
假设有两个全局资源，a和b，有两个线程thread1，thread2. thread1占用a，想访问b，但此时thread2占用b，想访问a，两个线程都不释放此时拥有的资源，那么就会造成死锁。
对于该问题，出现了Lock。 当访问某个资源之前，用Lock.acquire()锁住资源,访问之后，用Lock.release()释放资源。
用finally的目的是防止当前线程无线占用资源。
(2)ThreadLocal
介绍完线程锁，接下来出场的是ThreadLocal。当不想将变量共享给其他线程时，可以使用局部变量，但在函数中定义局部变量会使得在函数之间传递特别麻烦。ThreadLocal是非常牛逼的东西，它解决了全局变量需要枷锁，局部变量传递麻烦的两个问题。通过在线程中定义：
local_school = threading.local()
此时这个local_school就变成了一个全局变量，但这个全局变量只在该线程中为全局变量，对于其他线程来说是局部变量，别的线程不可更改。 def process_thread(name):# 绑定ThreadLocal的student: local_school.student = name
这个student属性只有本线程可以修改，别的线程不可以。代码：
从代码中也可以看到，可以将ThreadLocal理解成一个dict,可以绑定不同变量。
ThreadLocal用的最多的地方就是每一个线程处理一个HTTP请求，在Flask框架中利用的就是该原理，它使用的是基于Werkzeug的LocalStack。
4、Map实现多线程
对于多线程的使用，我们经常是用thread来创建，比较繁琐：
如果要创建更多的线程，那就要一一加到里面，操作麻烦，代码可读性也变差。在Python中，可以使用map函数简化代码。map可以实现多任务的并发，简单示例：
map将urls的每个元素当做参数分别传给urllib2.urlopen函数，并最后把结果放到results列表中，map 函数一手包办了序列操作、参数传递和结果保存等一系列的操作。 其原理：
map函数负责将线程分给不同的CPU。
在 Python 中有个两个库包含了 map 函数： multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.dummy.dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 dummy 模块作用于线程。代码：
pool = ThreadPool()创建了线程池，其默认值为当前机器 CPU 的核数，可以指定线程池大小，不是越多越好，因为越多的话，线程之间的切换也是很消耗资源的。
results = pool.map(urllib2.urlopen,urls) 该语句将不同的url传给各自的线程，并把执行后结果返回到results中。
代码清晰明了，巧妙得完成Threading模块完成的功能。
5、Python多线程的缺陷：
上面说了那么多关于多线程的用法，但Python多线程并不能真正能发挥作用，因为在Python中，有一个GIL，即全局解释锁，该锁的存在保证在同一个时间只能有一个线程执行任务，也就是多线程并不是真正的并发，只是交替得执行。假如有个线程炮在核CPU上，当前工作的也只能是一个CPU上的线程。
6、Python多线程的应用场景。
虽然Python多线程有缺陷，总被人说成是鸡肋，但也不是一无用处，它很适合用在IO密集型任务中。I/O密集型执行期间大部分是时间都用在I/O上，如数据库I/O，较少时间用在CPU计算上。因此该应用场景可以使用Python多线程，当一个任务阻塞在IO操作上时，我们可以立即切换执行其他线程上执行其他IO操作请求。
总结：Python多线程在IO密集型任务中还是很有用处的，而对于计算密集型任务，应该使用Python多进程。
标签: python 多线程处理
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