Python并行运算——threading库详解(持续更新)

0. 写在前面:进程和线程

博文参考:

Python的并行(持续更新)_python 并行-CSDN博客

《Python并行编程 中文版》

一些相关概念请见上一篇博文。

1. 在Python中使用线程

1.1 多线程简介

  1. 线程是独立的处理流程,可以和系统的其他线程并行或并发地执行。

  2. 多线程可以共享数据和资源,利用所谓的共享内存空间。

  3. 每一个线程基本上包含3个元素:程序计数器,寄存器和栈。

  4. 线程的状态大体上可以分为 ready , running , blocked

  5. 多线程编程一般使用共享内容空间进行线程间的通讯,这就使管理内容空间成为多线程编程的重点和难点。

  6. 线程的典型应用是应用软件的并行化。

  7. 相比于进程,使用线程的优势主要是 性能

1.2 threading库实现多线程

1.2.1 定义一个线程:threading.Thread()

class threading.Thread(group=None,   ## 一般设置为 None ,这是为以后的一些特性预留的
                       target=None,  ## 当线程启动的时候要执行的函数
                       name=None,    ## 线程的名字,默认会分配一个唯一名字 Thread-N
                       args=(),      ## 使用 tuple 类型给 target 传递参数
                       kwargs={})    ## 使用 dict 类型给 target 传递参数
  • group : 保留参数,通常设置为 None 。这是为以后的一些特性预留的。
  • target : 线程执行的函数或可调用对象。
  • name : 线程的名称。如果未指定,将生成一个默认名称,默认为:Thread-N。
  • args : 传递给 target 的参数元组(整形和浮点型数据输入到 args 里)。
  • kwargs : 传递给 target 的关键字参数字典(字符串型数据输入到这里)。

例子1:threading.Thread()的一个简单调用

import threading

def function(i):
    print("function called by thread %i\n" % i)
    return

#threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=function, args=(i,)) ## 用 function 函数初始化一个 Thread 对象 t,并将参数 i 传入;
    #threads.append(t) 
    t.start() ## 线程被创建后不会马上执行,需要手动调用 .start() 方法执行线程
    t.join() ## 阻塞调用 t 线程的主线程,t 线程执行结束,主线程才会继续执行

[Run]

function called by thread 0

function called by thread 1

function called by thread 2

function called by thread 3

function called by thread 4

function 函数的输入只有一个 int 型数值,这里要注意的是,在使用 threading.Thread() 传参时, arg 需要传入一个元组,所以输入的是 (i,) ,也就是说要加个逗号 , 。因为 type((i)) <class 'int'>

例子2:函数传入参数同时包含浮点型和字符串型数值时

import threading

# 定义一个线程函数,接受浮点型和字符串型参数
def calculate(data_float, data_string):
    result = data_float * 2
    print(f"Thread result for {data_float}: {result}")
    print(f"Additional string data: {data_string}")

# 创建多个线程并启动
threads = []
data_float = [1.5, 2.5, 3.5]  # 浮点型数据
data_string = ["Hello", "World", "OpenAI"]  # 字符串型数据

for i in range(len(data_float)):
    thread = threading.Thread(target=calculate, args=(data_float[i], data_string[i]))
    threads.append(thread)
    thread.start()

# 等待所有线程执行完成
for thread in threads:
    thread.join()

print("All threads have finished execution.")

[Run]

Thread result for 1.5: 3.0
Additional string data: Hello
Thread result for 2.5: 5.0
Additional string data: World
Thread result for 3.5: 7.0
Additional string data: OpenAI
All threads have finished execution.

1.2.2 启动线程和等待线程终止:strat()和join()方法

在 Python 的 threading 模块中, start() join() Thread 类的两个非常重要的方法,它们在多线程编程中扮演着关键的角色。

start()方法:

  • 目的 : start() 方法用于启动线程。一旦调用此方法,线程将 开始执行 target 函数,即在创建 Thread 对象时指定的函数。
  • 用法 : 通常在创建 Thread 对象后立即调用,无需任何参数。
  • 返回值 : 没有返回值。

join()方法:

  • 目的 : join() 方法用于等待线程终止。当一个线程执行 join() 方法时,它会 等待调用 join() 的线程完成其执行,然后才继续执行
  • 用法 : 在主线程中调用,等待一个或多个线程完成。
  • 参数 : 可接受一个可选的 timeout 参数,单位为秒,表示等待线程终止的最长时间。如果 timeout None ,则会无限期等待。
  • 返回值 : 没有返回值。

为什么需要 start() join()

start() 的必要性 :

  • 在多线程程序中,通常需要同时运行多个任务。 start() 方法是 启动这些任务的机制 。没有它,线程 将不会执行其目标函数

join() 的必要性 :

  • join() 用于同步线程, 确保主线程等待所有子线程完成 。这在以下情况下非常重要:
    • 当子线程的任务是程序继续执行的前提时(例如,它可能在设置某些资源)。
    • 当你想要确保资源被正确释放,或者子线程产生的结果被正确处理时。
    • 当你想要避免程序在所有线程完成之前退出时。

假设你有一个程序,它启动了多个线程来执行某些任务,然后程序需要在所有线程完成之前等待:

import threading
import time

def do_work():
    print("Thread starting.")
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    print("Thread finishing.")

if __name__ == "__main__":
    threads = []
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=do_work)
        threads.append(t)
        t.start()

    for t in threads:
        t.join()  # 等待所有线程完成

    print("All threads have completed.")
  • 在这个例子中,如果没有使用 join() ,主线程可能在子线程完成之前就退出了,导致程序结束,而子线程中的任务可能还没有完成。通过使用 join() ,我们确保了所有子线程在程序退出前都已经完成。

  • 简单来说就是,如果没有 join() ,程序运行时首先会输出三个 Thread starting ,然后再输出 All threads have completed ,这时候主线程已经结束了,并且后面的程序此时已经开始执行了。而在1秒之后,才会输出 Thread finishing ,也就是说在这一秒内子线程还没结束,程序就会一边运行后面的程序一边运行子线程...

这里还有一个不太正确的写法( 好像网上一些博主是这么举例的)

import threading
import time

def do_work():
    print("Thread starting.")
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    print("Thread finishing.")

if __name__ == "__main__":
    for i in range(3):
        t = threading.Thread(target=do_work)
        t.start()
        t.join() 

    print("All threads have completed.")
  • 这个逻辑是启动了一个线程后,等待这个线程完成,才会启动下一个线程。其实这样的运行结果跟下面这串代码差不多,运行时间都是3秒左右。 在我看来上面这个程序的多线程用了≈没用...
import threading
import time

def do_work():
    print("Thread starting.")
    time.sleep(1)  # 模拟耗时操作
    print("Thread finishing.")

if __name__ == "__main__":
    for i in range(3):
        do_work()

    print("All threads have completed.")

1.2.3 确定当前线程 threading.current_thread().name

  1. 通常一个服务进程中有多个线程服务,负责不同的操作,所以对于线程的命名是很重要的;

  2. Python中每一个线程在被 Thread 被创建时都有一个默认的名字(可以修改);

举例

  • 下面我们只对 first_func second_func 函数对应的线程命名, third_func 函数对应的线程采用threading的默认命名
import threading
import time

def first_func():
    print(threading.current_thread().name + str(" is Starting"))
    time.sleep(2)
    print(threading.current_thread().name + str("is Exiting"))
    return

def second_func():
    print(threading.current_thread().name + str(" is Starting"))
    time.sleep(2)
    print(threading.current_thread().name + str("is Exiting"))
    return

def third_func():
    print(threading.current_thread().name + str(" is Starting"))
    time.sleep(2)
    print(threading.current_thread().name + str("is Exiting"))
    return

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(name="first_func", target=first_func)
    t2 = threading.Thread(name="second_func", target=second_func)
    t3 = threading.Thread(target=third_func)
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()

[Run]

first_func is Starting
second_func is Starting
Thread-1 is Starting
second_funcis Exiting
first_funcis ExitingThread-1is Exiting
  • 上面的程序输出了当前的进行的线程名称,并且将 thrid_func 对应的线程命名为 Thread-1

  • 从上面运行结果可以看出,如果不用 name= 参数指定线程名称的话,那么线程名称将使用默认值。

1.2.4 实现一个线程 threading:

使用 threading 模块实现一个线程,需要3步:

  1. 定义一个 Thread 类的子类;

  2. 重写 __init__(self, [,args]) 方法;

  3. 重写 run(self, [,args]) 方法实现一个线程;

举例:

import threading
import time

class myThread(threading.Thread): ## 定义一个 threading 子类,继承 threading.Thread 父类
    def __init__(self, threadID, name, counter):  ## 重写 __init__() 方法,并添加额外的参数
        threading.Thread.__init__(self) ## 初始化继承自Thread类的属性,使子类对象能够正确地继承和使用父类的属性和方法
        self.threadID = threadID ## 子类额外的属性
        self.name = name
        self.counter = counter

    def run(self):
        print("Starting " + self.name)
        #作用是首先延迟5秒,然后输出当前时间,一共输出self.counter次
        print_time(self.name, 5,self.counter)  #调用后面的print_time()函数
        print("Exiting " + self.name)

def print_time(threadName, delay, counter):
    while counter:
        time.sleep(delay)
        print("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
        counter -= 1

## 创建线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
## 开启线程
thread1.start()
thread2.start()
## .join()
thread1.join()
thread2.join()
print("Exiting Main Thread")

[Run]

Starting Thread-1
Starting Thread-2
Thread-1: Wed May 22 20:42:33 2024
Exiting Thread-1Thread-2: Wed May 22 20:42:33 2024

Thread-2: Wed May 22 20:42:38 2024
Exiting Thread-2
Exiting Main ThreadThread

1.2 5 使用互斥锁 Lock ()进行线程同步 :

  1. 并发线程中,多个线程对共享内存进行操作,并且至少有一个可以改变数据。这种情况下如果没有同步机制,那么多个线程之间就会产生竞争,从而导致代码无效或出错。

  2. 解决多线程竞争问题的最简单的方法就是用锁 (Lock)。当一个线程需要访问共享内存时,它必须先获得 Lock 之后才能访问;当该线程对共享资源使用完成后,必须释放 Lock,然后其他线程在拿到 Lock 进行访问资源。因此,为了避免多线程竞争的出现,必须保证:同一时刻只能允许一个线程访问共享内存。

  3. 在实际使用中,该方法经常会导致一种 死锁 现象,原因是不同线程互相拿着对方需要的 Lock,导致死锁的发生。

详见: https://python-parallel-programmning-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/chapter2/06_Thread_synchronization_with_Lock_and_Rlock.html

举例:

import threading

shared_resource_with_lock = 0
shared_resource_with_no_lock = 0
COUNT = 100000
shared_resource_lock = threading.Lock() ## 锁

## 有锁的情况
def increment_with_lock():
    # shared_resource_with_lock 即最外面的 shared_resource_with_lock
    # 这样写就不需要再通过函数的参数引入 shared_resource_with_lock 了
    global shared_resource_with_lock
    for _ in range(COUNT):
        shared_resource_lock.acquire() ## 获取 锁
        shared_resource_with_lock += 1
        shared_resource_lock.release() ## 释放 锁

def decrement_with_lock():
    global shared_resource_with_lock
    for _ in range(COUNT):
        shared_resource_lock.acquire()
        shared_resource_with_lock -= 1
        shared_resource_lock.release()


## 没有锁的情况
def increment_without_lock():
    global shared_resource_with_no_lock
    for _ in range(COUNT):
        shared_resource_with_no_lock += 1

def decrement_without_lock():
    global shared_resource_with_no_lock
    for _ in range(COUNT):
        shared_resource_with_no_lock -= 1


if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=increment_with_lock)
    t2 = threading.Thread(target=decrement_with_lock)
    t3 = threading.Thread(target=increment_without_lock)
    t4 = threading.Thread(target=decrement_without_lock)

    ## 开启线程
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    t4.start()
    ## .join()
    t1.join()
    t2.join()
    t3.join()
    t4.join()
    print ("the value of shared variable with lock management is %s" % shared_resource_with_lock)
    print ("the value of shared variable with race condition is %s" % shared_resource_with_no_lock)

[Run]

the value of shared variable with lock management is 0
the value of shared variable with race condition is 79714

尽管在上面的结果中,没锁的情况下得到的结果有时候是正确的,但是执行多次,总会出现错误的结果;而有锁的情况下,执行多次,结果一定是正确的。

尽管理论上用锁的策略可以避免多线程中的竞争问题,但是可能会对程序的其他方面产生负面影响。此外,锁的策略经常会导致不必要的开销,也会限制程序的可扩展性和可读性。更重要的是,有时候需要对多进程共享的内存分配优先级,使用锁可能和这种优先级冲突。从实践的经验来看,使用锁的应用将对debug带来不小的麻烦。所以,最好使用其他可选的方法确保同步读取共享内存,避免竞争条件。

让我们总结一下:

  • 锁有两种状态: locked(被某一线程拿到)和unlocked(可用状态)
  • 我们有两个方法来操作锁: acquire() release()

需要遵循以下规则:

  • 如果状态是unlocked, 可以调用 acquire() 将状态改为locked
  • 如果状态是locked, acquire() 会被block直到另一线程调用 release() 释放锁
  • 如果状态是unlocked, 调用 release() 将导致 RuntimError 异常
  • 如果状态是locked, 可以调用 release() 将状态改为unlocked

1.2.6 使用递归锁Rlock()对线程进行同步

  1. 为了保证 “只有拿到锁的线程才能释放锁”,那么应该使用 RLock() 对象;

  2. 和 Lock()一样,RLock()也有 acquire() release() 两种方法;

  3. RLock() 有三个特点:

  • 谁拿到谁释放 。如果线程A拿到锁,线程B无法释放这个锁,只有A可以释放;

  • 同一线程可以多次拿到该锁,即 可以acquire多次

  • acquire多少次就必须release多少次, 只有最后一次release才能改变RLock的状态为unlocked ;

举例:

import threading
import time

class Box(object):
    lock = threading.RLock()

    def __init__(self):
        self.total_items = 0

    def execute(self, n):
        Box.lock.acquire()
        self.total_items += n
        Box.lock.release()

    def add(self):
        Box.lock.acquire()
        self.execute(1)
        Box.lock.release()

    def remove(self):
        Box.lock.acquire()
        self.execute(-1)
        Box.lock.release()

def adder(box, items):
    while items > 0:
        print("adding 1 item in the box")
        box.add()
        time.sleep(1)
        items -= 1

def remover(box, items):
    while items > 0:
        print("removing 1 item in the box")
        box.remove()
        time.sleep(1)
        items -= 1


if __name__ == "__main__":
    items = 5
    print("putting %s items in the box"% items)
    box = Box()
    t1 = threading.Thread(target=adder, args=(box, items))
    t2 = threading.Thread(target=remover, args=(box, items))

    t1.start()
    t2.start()

    t1.join()
    t2.join()
    print("%s items still remain in the box " % box.total_items)

[Run]

putting 5 items in the box
adding 1 item in the box
removing 1 item in the box
adding 1 item in the box
removing 1 item in the box

removing 1 item in the box
adding 1 item in the box

removing 1 item in the box
adding 1 item in the box
adding 1 item in the box
removing 1 item in the box

0 items still remain in the box 

Box 类的 execute() 方法包含 RLock adder() remover() 方法也包含 RLock ,就是说无论是调用 Box 还是 adder() 或者 remover() ,每个线程的每一步都有拿到资源、释放资源的过程。

1.2.7 使用信息量Semaphore()对线程进行同步

  1. 信号量的定义: 信号量是一个内部数据,用于标明当前的共享资源可以有多少并发读取。

  2. 信号量是由操作系统管理的一种抽象数据类型,用于多线程中同步对共享资源的使用;

  3. 信号量是一个内部数据,用于表明当前共享资源可以有多少并发读取;

  4. Threading 中,信号量的操作有两个函数: acquire() release()

同样的,在threading模块中,信号量的操作有两个函数,即 acquire() release() ,解释如下:

  • 每当线程想要读取关联了信号量的共享资源时,必须调用 acquire() ,此操作减少信号量的内部变量, 如果此变量的值非负,那么分配该资源的权限。如果是负值,那么线程被挂起,直到有其他的线程释放资源。
  • 当线程不再需要该共享资源,必须通过 release() 释放。这样,信号量的内部变量增加,在信号量等待队列中排在最前面的线程会拿到共享资源的权限。

虽然表面上看信号量机制没什么明显的问题,如果信号量的等待和通知操作都是原子的,确实没什么问题。但如果不是,或者两个操作有一个终止了,就会导致糟糕的情况。

  • 举个例子,假设有两个并发的线程,都在等待一个信号量,目前信号量的内部值为1。假设第线程A将信号量的值从1减到0,这时候控制权切换到了线程B,线程B将信号量的值从0减到-1,并且在这里被挂起等待,这时控制权回到线程A,信号量已经成为了负值,于是第一个线程也在等待。

  • 这样的话,尽管当时的信号量是可以让线程访问资源的,但是因为非原子操作导致了所有的线程都在等待状态。

  • 注:"原子"指的是原子操作,即一个不可分割的操作。在多线程编程中,如果对信号量的等待和通知操作是原子的,意味着它们是以不可分割的方式执行的,其他线程无法在这些操作中插入。这样可以确保在多线程环境中,对信号量的操作是可靠的。

Semaphore()详解:

threading.Semaphore() 可以创建一个信号量对象,它可以控制对共享资源的访问数量。在创建信号量对象时,可以指定初始的许可数量。每次访问资源时,线程需要获取一个许可;当许可数量不足时,线程将会被阻塞,直到有足够的许可可用。访问资源完成后,线程释放许可,使得其他线程可以继续访问资源。

  • threading.Semaphore(num) : num 表示初始的许可数量(比如这个数量为1)

举例:

下面的代码展示了信号量的使用,我们有两个线程, producer() consumer() ,它们使用共同的资源,即item。 producer() 的任务是生产item, consumer() 的任务是消费item。

当item还没有被生产出来, consumer() 一直等待,当item生产出来, producer() 线程通知消费者资源可以使用了。

import threading
import time
import random

# 创建一个信号量semaphore,初始值为0。
# 信号量是一种同步机制,用于控制对共享资源的访问。
semaphore = threading.Semaphore(0)
print("init semaphore %s" % semaphore._value)  # 打印初始信号量的值。

# 消费者线程将执行的函数。
def consumer():
    print("consumer is waiting.")  # 打印信息,表明消费者正在等待。
    semaphore.acquire()  # 消费者尝试获取信号量,如果信号量的值小于1,则等待。
    print("consumer notify: consumed item number %s" % item)  # 打印消费者消费的项目编号。
    print("consumer semaphore %s" % semaphore._value)  # 在消费后打印信号量的当前值。

# 生产者线程将执行的函数。
def producer():
    global item  # 声明item为全局变量,以便在函数内部修改。
    time.sleep(10)  # 生产者线程暂停10秒,模拟生产过程耗时。
    item = random.randint(0, 1000)  # 生产者生成一个随机的项目编号。
    print("producer notify : produced item number %s" % item)  # 打印生产者生产的产品编号。
    semaphore.release()  # 生产者释放信号量,增加信号量的值,允许其他等待的线程继续执行。
    print("producer semaphore %s" % semaphore._value)  # 在生产后打印信号量的当前值。

# 主程序入口。
if __name__ == "__main__":
    for _ in range(0, 5):  # 循环5次,模拟生产和消费过程。
        t1 = threading.Thread(target=producer)  # 创建生产者线程。
        t2 = threading.Thread(target=consumer)  # 创建消费者线程。
        t1.start()  # 启动生产者线程。
        t2.start()  # 启动消费者线程。

        t1.join()  # 等待生产者线程完成。
        t2.join()  # 等待消费者线程完成。

    print("program terminated")  # 打印程序结束的信息。

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