使用 Python 进行线程编程
时间：2010-04-12 来源：zlm8715
使用 Python 进行线程编程
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对于 Python 来说，并不缺少并发选项，其标准库中包括了对线程、进程和异步 I/O 的支持。在许多情况下，通过创建诸如异步、线程和子进程之类的高层模块，Python 简化了各种并发方法的使用。除了标准库之外，还有一些第三方的解决方案，例如 Twisted、Stackless 和进程模块。本文重点关注于使用 Python 的线程，并使用了一些实际的示例进行说明。虽然有许多很好的联机资源详细说明了线程 API，但本文尝试提供一些实际的示例，以说明一些常见的线程使用模式。
首先弄清进程和线程之间的区别，这一点是非常重要的。线程与进程的不同之处在于，它们共享状态、内存和资源。对于线程来说，这个简单的区别既是它的优势，又是它的缺点。一方面，线程是轻量级的，并且相互之间易于通信，但另一方面，它们也带来了包括死锁、争用条件和高复杂性在内的各种问题。幸运的是，由于 GIL 和队列模块，与采用其他的语言相比，采用 Python 语言在线程实现的复杂性上要低得多。
1、使用 Python 线程
#!/usr/local/bin/python
#thread_exp2.py
import threading
import datetime
#first example
class ThreadClass(threading.Thread):
def run(self):
now = datetime.datetime.now()
print "%s says hello at %s" % (self.getName(),now)
for i in range(2):
t = ThreadClass()
t.start()
#second example
def test():
now = datetime.datetime.now()
print "the time is:%s" % now
t = threading.Thread(target = test)
t.start()
上面例子中，threading.py文件中的类Thread()，生成一个对象，即新线程。初始化为：
def __init__(self, group=None, target=None, name=None,
args=(), kwargs=None, verbose=None):
assert group is None, "group argument must be None for now"
_Verbose.__init__(self, verbose)
if kwargs is None:
kwargs = {}
self.__target = target
self.__name = str(name or _newname())
self.__args = args
self.__kwargs = kwargs
self.__daemonic = self._set_daemon()
self.__started = False
self.__stopped = False
self.__block = Condition(Lock())
self.__initialized = True
# sys.stderr is not stored in the class like
# sys.exc_info since it can be changed between instances
self.__stderr = _sys.stderr
其中，target是我们传入的函数，是在线程中执行的对象，args和kwargs是对应的参数。
从上面的例子中可以看出，start()是启动线程的，在threading.py中，它其实是调用了thread.start_new_thread()，这才是生成新线程的语句。然后调用self.run(),在这里，才调用通过target传入的函数。
在上面的例子中，分别用了run()方法重载和通过target参数载入函数，所执行的结果为：
[zhoulm@sanpdev python]$ python thread_exp2.py
Thread-1 says hello at 2010-04-09 15:58:42.649991
Thread-2 says hello at 2010-04-09 15:58:42.650172
the time is:2010-04-09 15:58:42.650308
self.getName()是Thread类中的方法，获得线程名。有getName()，那就会有setName(str)，用于设置线程名。还有方法isAlive()，判断线程是否在运行。
对于大多数情况来说，从 threading.Thread 进行继承是一种最佳实践，因为它创建了用于线程编程的常规 API。
2、使用线程队列
如前所述，当多个线程需要共享数据或者资源的时候，可能会使得线程的使用变得复杂。线程模块提供了许多同步原语，包括信号量、条件变量、事件和锁。当这些选项存在时，最佳实践是转而关注于使用队列。相比较而言，队列更容易处理，并且可以使得线程编程更加安全，因为它们能够有效地传送单个线程对资源的所有访问，并支持更加清晰的、可读性更强的设计模式。
在下一个示例中，您将首先创建一个以串行方式或者依次执行的程序，获取网站的 URL，并显示页面的前 1024 个字节。有时使用线程可以更快地完成任务，下面就是一个典型的示例。首先，让我们使用 urllib2 模块以获取这些页面（一次获取一个页面），并且对代码的运行时间进行计时：
URL 获取序列
#!/usr/local/bin/python
#get data from url,no use thread
import time
import urllib2
hosts = ["http://yahoo.com","http://google.com","http://apple.com",\
"http://ibm.com","http://amazon.com"]
start = time.time()
for host in hosts:
url = urllib2.urlopen(host)
print url.read(1024)
print "Elapsed Time:%s" % (time.time() - start)
URL 获取线程化
#!/usr/local/bin/python
import Queue
import time
import threading
import urllib2
hosts = ["http://yahoo.com","http://google.com","http://apple.com",\
"http://ibm.com","http://amazon.com"]
queue = Queue.Queue()
class threadUrl(threading.Thread):
def __init__(self,queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
def run(self):
while True:
#grabs host from queue
host = self.queue.get()
#grabs urls of hosts and prints first 1024 bytes of page
url = urllib2.urlopen(host)
print url.read(1024)
#signal to queue job is done
self.queue.task_done() #当前的任务完成时，将会通知之前的任务
start = time.time()
def main():
#spawn a pool of threads, and pass them queue instance
for i in range(5):
t = threadUrl(queue)
t.setDaemon(True) #守护线程？
t.start()
#populate queue with data
for host in hosts:
queue.put(host)
#wait on the queue until everything has been processed
queue.join()
#在队列中的所有项均执行后，再推出，如果没有这句，函数将立即推出
#这是join()执行的核心： while self.unfinished_tasks:
# self.all_tasks_done.wait()
main()
print "Elapsed Time:%s" % (time.time() - start)
对于这个示例，有更多的代码需要说明，但与第一个线程示例相比，它并没有复杂多少，这正是因为使用了队列模块。在 Python 中使用线程时，这个模式是一种很常见的并且推荐使用的方式。具体工作步骤描述如下：
创建一个 Queue.Queue() 的实例，然后使用数据对它进行填充。
将经过填充数据的实例传递给线程类，后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
生成守护线程池。
每次从队列中取出一个项目，并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
在完成这项工作之后，使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
对队列执行 join 操作，实际上意味着等到队列为空，再退出主程序。
在使用这个模式时需要注意一点：通过将守护线程设置为 true，将允许主线程或者程序仅在守护线程处于活动状态时才能够退出。这种方式创建了一种简单的方式以控制程序流程，因为在退出之前，您可以对队列执行 join 操作、或者等到队列为空。队列模块文档详细说明了实际的处理过程，请参见参考资料：
join()
保持阻塞状态，直到处理了队列中的所有项目为止。在将一个项目添加到该队列时，未完成的任务的总数就会增加。当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。当未完成的任务的总数减少到零时，join() 就会结束阻塞状态。
3、使用多个队列
因为上面介绍的模式非常有效，所以可以通过连接附加线程池和队列来进行扩展，这是相当简单的。在上面的示例中，您仅仅输出了 Web 页面的开始部分。而下一个示例则将返回各线程获取的完整 Web 页面，然后将结果放置到另一个队列中。然后，对加入到第二个队列中的另一个线程池进行设置，然后对 Web 页面执行相应的处理。这个示例中所进行的工作包括使用一个名为 Beautiful Soup 的第三方 Python 模块来解析 Web 页面。使用这个模块，您只需要两行代码就可以提取所访问的每个页面的 title 标记，并将其打印输出。
#!/usr/local/bin/python import Queue import time import threading import urllib2 from BeautifulSoup import BeautifulSouphosts = ["http://yahoo.com","http://google.com","http://apple.com",\
"http://ibm.com","http://amazon.com"]
queue = Queue.Queue()
out_queue = Queue.Queue()
class threadUrl(threading.Thread):
def __init__(self,queue,out_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
self.out_queue = out_queue
def run(self):
while True:
host = self.queue.get()
url = urllib2.urlopen(host)
chunk = url.read()
self.out_queue.put(chuck)
self.queue.task_done()
class datamineThread(threading.Thread):
def __init__(self,out_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.out_queue = out_queue
threading.Thread.__init__(self)
self.out_queue = out_queue
def run(self):
while True:
chuck = out_queue.get()
soup = BeautifulSoup(chuck)
print soup.findAll(['title'])
self.out_queue.task_done()
start = time.time()
def main():
for i in range(5):
t = threadUrl(queue,out_queue)
t.setDeamon(True)
t.start()
for host in hosts:
queue.put(host)
for i in range(5):
dt = datamineThread(out_queue)
dt.setDeamon(True)
dt.start()
queue.join()
out_queue.join()
main()
print "Escape Tiem is:",(time.time() - start)
分析这段代码时您可以看到，我们添加了另一个队列实例，然后将该队列传递给第一个线程池类 ThreadURL。接下来，对于另一个线程池类 DatamineThread，几乎复制了完全相同的结构。在这个类的 run 方法中，从队列中的各个线程获取 Web 页面、文本块，然后使用 Beautiful Soup 处理这个文本块。在这个示例中，使用 Beautiful Soup 提取每个页面的 title 标记、并将其打印输出。可以很容易地将这个示例推广到一些更有价值的应用场景，因为您掌握了基本搜索引擎或者数据挖掘工具的核心内容。一种思想是使用 Beautiful Soup 从每个页面中提取链接，然后按照它们进行导航。
总结
本文研究了 Python 的线程，并且说明了如何使用队列来降低复杂性和减少细微的错误、并提高代码可读性的最佳实践。尽管这个基本模式比较简单，但可以通过将队列和线程池连接在一起，以便将这个模式用于解决各种各样的问题。在最后的部分中，您开始研究如何创建更复杂的处理管道，它可以用作未来项目的模型。参考资料部分提供了很多有关常规并发性和线程的极好的参考资料。
最后，还有很重要的一点需要指出，线程并不能解决所有的问题，对于许多情况，使用进程可能更为合适。特别是，当您仅需要创建许多子进程并对响应进行侦听时，那么标准库子进程模块可能使用起来更加容易。
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