时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:82人阅读
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start和join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Gxl网其它相关文章!