Python3多线程编程

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多线程与Python

多线程使用, 可以让一个线程访问某个资源, 其他线程给他通过queue发任务, 这样避免对共享的资源编写繁琐的加锁解锁代码.

threading包也提供了:locks, events, condition variables, and semaphores这些工具, 可以做多线程间的资源共享.

Python有一个全局解释器锁不能达到真正的并行执行, 只能并发执行. 因为有并发, 所以该遇到的多线程问题还是得遇到. 所以我们必须做好多线程间安全共享数据的工作.

在I/O多的应用中, 我们使用Python的异步I/O编程的方式, 可以大大提高服务的并发能力.

Python的好处: 我们可以快速做原先, 实践理论. 当我们对某个领域理解深刻后, 可以选择合适的语言来再实现我们的服务.

使用queue模块来传递命令的方式

示例代码:

import queue, threadingnum_worker_threads = 5def worker():    while True:        item = q.get()  # 每个get都有一个task_done对应        if item is None:            break        print(item)        q.task_done()q = queue.Queue()threads = []for i in range(num_worker_threads):    t = threading.Thread(target=worker)    t.start()    threads.append(t)for item in range(20):    q.put(item)q.join() # 这里阻塞住. 每个放到q中的item都调用task_done后, q.join()就不再阻塞for i in range(num_worker_threads):    q.put(None)for t in threads:    t.join()