欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页  >  后端开发

Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析

程序员文章站 2022-04-21 10:48:23
...
这篇文章主要为大家详细 介绍了Python多线程中阻塞join与锁Lock的使用误区,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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

相关推荐:

python线程中同步锁详解

python多线程之事件Event的使用详解

python线程池threadpool的实现

以上就是Python多线程中阻塞(join)与锁(Lock)使用误区解析的详细内容,更多请关注其它相关文章!