Python多线程原理与用法实例剖析

本文实例讲述了Python多线程原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：

先来看个栗子：

下面来看一下I/O秘籍型的线程，举个栗子——爬虫，下面是爬下来的图片用4个线程去写文件

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import re
import urllib
import threading
import Queue
import timeit
def getHtml(url):
 html_page = urllib.urlopen(url).read()
 return html_page
# 提取网页中图片的URL
def getUrl(html):
 pattern = r'src="(http://img.*?)"' # 正则表达式
 imgre = re.compile(pattern)
 imglist = re.findall(imgre, html) # re.findall(pattern,string) 在string中寻找所有匹配成功的字符串，以列表形式返回值
 return imglist
class getImg(threading.Thread):
 def __init__(self, queue, thread_name=0): # 线程公用一个队列
   threading.Thread.__init__(self)
   self.queue = queue
   self.thread_name = thread_name
   self.start() # 启动线程
 # 使用队列实现进程间通信
 def run(self):
   global count
   while (True):
     imgurl = self.queue.get() # 调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目
     urllib.urlretrieve(imgurl, 'E:\mnt\girls\％s.jpg' ％ count)
     count += 1
     if self.queue.empty():
       break
     self.queue.task_done() # 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。
imglist = []
def main():
 global imglist
 url = "http://huaban.com/favorite/beauty/" # 要爬的网页地址
 html = getHtml(url)
 imglist = getUrl(html)
def main_1():
 global count
 threads = []
 count = 0
 queue = Queue.Queue()
 # 将所有任务加入队列
 for img in imglist:
   queue.put(img)
 # 多线程爬去图片
 for i in range(4):
   thread = getImg(queue, i)
   threads.append(thread)
 # 阻塞线程，直到线程执行完成
 for thread in threads:
   thread.join()
if __name__ == '__main__':
 main()
 t = timeit.Timer(main_1)
 print t.timeit(1)

4个线程的执行耗时为：0.421320716723秒

修改一下main_1换成单线程的：

def main_1():
 global count
 threads = []
 count = 0
 queue = Queue.Queue()
 # 将所有任务加入队列
 for img in imglist:
   queue.put(img)
 # 多线程爬去图片
 for i in range(1):
   thread = getImg(queue, i)
   threads.append(thread)
 # 阻塞线程，直到线程执行完成
 for thread in threads:
   thread.join()

单线程的执行耗时为：1.35626623274秒

再来看一个：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import timeit
def countdown(n):
 while n > 0:
   n -= 1
def task1():
 COUNT = 100000000
 thread1 = threading.Thread(target=countdown, args=(COUNT,))
 thread1.start()
 thread1.join()
def task2():
 COUNT = 100000000
 thread1 = threading.Thread(target=countdown, args=(COUNT // 2,))
 thread2 = threading.Thread(target=countdown, args=(COUNT // 2,))
 thread1.start()
 thread2.start()
 thread1.join()
 thread2.join()
if __name__ == '__main__':
 t1 = timeit.Timer(task1)
 print "countdown in one thread ", t1.timeit(1)
 t2 = timeit.Timer(task2)
 print "countdown in two thread ", t2.timeit(1)

task1是单线程，task2是双线程，在我的4核的机器上的执行结果：

countdown in one thread  3.59939150155

countdown in two thread  9.87704289712

天呐，双线程比单线程计算慢了2倍多，这是为什么呢，因为countdown是CPU密集型任务（计算嘛）

I/O密集型任务：线程做I/O处理的时候会释放GIL,其他线程获得GIL，当该线程再做I/O操作时，又会释放GIL，如此往复；

CPU密集型任务：在多核多线程比单核多线程更差，原因是单核多线程，每次释放GIL，唤醒的哪个线程都能获取到GIL锁，所以能够无缝执行（单核多线程的本质就是顺序执行），但多核，CPU0释放GIL后，其他CPU上的线程都会进行竞争，但GIL可能会马上又被CPU0（CPU0上可能不止一个线程）拿到，导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低。

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

来源：https://www.cnblogs.com/onepiece-andy/p/python-thread-analyze.html