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10.多线程与并行
阅读量:624 次
发布时间:2019-03-14

本文共 1489 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

进程和线程的概念

在编程中,进程和线程是处理任务的基础概念,它们决定了程序是如何运行的。进程是运行中的一条执行流,而线程则是在进程中负责执行程序的单元。简单来说,一个进程的范围大于一个线程的范围。
一个进程可以包含多个线程,这使得它能够进行并行处理。全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL)在Python中起到关键作用,它类似于一种同步机制,确保在任何时候只有一个线程在运行。这对于避免丢锁和保证线程安全至关重要。
Python的标准线程库主要包括-thread模块和threading模块,其中-thread模块是底层实现,而threading模块则提供了更方便的面向对象的API。

在线程编程中,线程锁是实现线程同步的重要工具。它通过加锁和解锁的机制,保证任何时候只能有一个线程在执行特定的代码块。Thread.allocate_lock()方法可以创建一个锁对象,其-acquire和-release方法用于加锁和解锁操作。Locked方法用于检查锁的状态。

Thread模型

Python的threading模块提供了更高级的线程模型,允许开发者更方便地创建、控制和管理线程。它不仅支持通过start()方法启动线程,也可以通过继承Thread类创建自定义线程类。这种方法优于使用_thread模块,因为它提供了更直观的API和更强的抽象性。

线程同步

当多个线程需要共同修改同一块数据时,必须采取一些同步措施,否则可能导致数据不一致或程序错误。在线程同步中,锁机制是最常用的工具。例如,可以用threading.Lock创建一个锁对象,并在关键代码块中加锁和解锁,确保线程安全。

队列(Queue)

为了实现线程之间的数据传递,尤其是在生产者和消费者模型中,队列提供了一种线程安全的数据传递方法。Queue模块支持先进先出的操作,可以通过put()方法将数据加入队列,get()方法从队列中移除数据。这种机制使得线程之间的通信更加简便和高效。

进程管理

在处理复杂任务或需要多核核心利用时,进程是必要的。通过调用系统API或外部命令,可以创建新的进程。例如,使用os模块的system函数或subprocess模块,可以启动和管理外部命令。

Multiprocessing模块

Multiprocessing模块提供了类似threading模块的API,但它创建的是进程而不是线程。由于进程在访问全局变量时不需要GIL,它比threading模块更高效。此外,Multiprocessing模块还提供了进程池的功能,允许动态地管理多个进程。

进程池

Multiprocessing模块中的Pool类是一个高效的方式来管理多个进程。它允许自动分配任务到多个进程,节省手动操作的麻烦。例如,可以通过调用apply_async方法轻松地将任务发送到进程池中,而不必手动启动每一个进程。
此外,multiprocessing.dummy模块还提供了一个类似于threading模块的线程池。它接口类似于Multiprocessing模块,但在后台实际上启动的是线程。这种架构使得代码可以轻松迁移使用多线程或多进程模型。

总结

进程和线程是现代编程中核心概念,理解它们的区别和各自特点对于优化程序性能至关重要。线程模块在Python中提供了丰富的API,涵盖从底层到高级的功能。通过合理使用锁机制和队列等工具,可以实现高效的线程同步和数据传递。进程模块则为处理复杂任务提供了更高效的解决方案。改用进程池和线程池可大幅提升性能,尤其是在多核环境中。

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