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生而不忧,死而不怖。得其时横刀天下,不得其时蓬头而行。

Python 的多线程


线程介绍

线程(英语:thread)是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。

线程是独立调度和分派的基本单位。线程可以操作系统内核调度的内核线程,如Win32线程;由用户进程自行调度的用户线程,如Linux平台的POSIX Thread;或者由内核与用户进程,如Windows 7的线程,进行混合调度。

同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源,如虚拟地址空间,文件描述符和信号处理等等。但同一进程中的多个线程有各自的调用栈(call stack),自己的寄存器环境(register context),自己的线程本地存储(thread-local storage)。

在多核或多CPU,或支持Hyper-threading的CPU上使用多线程程序设计的好处是显而易见,即提高了程序的执行吞吐率。在单CPU单核的计算机上,使用多线程技术,也可以把进程中负责IO处理、人机交互而常被阻塞的部分与密集计算的部分分开来执行,从而提高了程序的执行效率。

Python的线程

CPython的线程是操作系统的原生线程。在Linux上为pthread,在Windows上为Win thread,完全由操作系统调度线程的执行。一个python解释器进程内有一条主线程,以及多条用户程序的执行线程。即使在多核CPU平台上,由于GIL的存在,所以禁止多线程的并行执行。

Python解释器进程内的多线程是合作多任务方式执行。当一个线程遇到I/O任务时,将释放GIL。计算密集型(CPU-bound)的线程在执行大约100次解释器的计步(ticks)时,将释放GIL。计步(ticks)可粗略看作Python虚拟机的指令。计步实际上与时间片长度无关。可以通过sys.setcheckinterval()设置计步长度。

threading模块

threading模块通过对thread模块进行二次封装,提供了更方便的API来操作线程。

常用类

  • Thread 类

  • Lock 类

  • Event 类

  • Rlock 类

  • Semaphore (信号量)类

  • Condition 类

  • Timer 类

  • local 类