“探索多线程:Python中的并发和并行执行”

Exploring Multithreading Concurrency and Parallel Execution in Python

引言

并发是计算机编程的一个关键组成部分,有助于提高应用程序的速度和响应能力。在Python中,多线程是一种强大的创建并发的方法。多个线程可以在单个进程中并发运行,使用多线程可以实现并行执行和有效利用系统资源。在本教程中,我们将进一步探讨Python多线程。我们将研究其思想、好处和困难。我们将学习如何建立和控制线程,如何在它们之间共享数据,并确保线程安全。

我们还将介绍要避免的典型陷阱和开发和实现多线程程序的推荐实践。了解多线程是一种资产,无论您是开发包含网络活动、I/O密集型任务的应用程序,还是只是想使您的程序更具响应性。通过充分利用并发执行,您可以释放出提高性能和无缝用户体验的潜力。让我们一起踏上这个旅程,深入探索Python的多线程,发现如何利用其潜力创建并发和有效的应用程序。

学习目标

本主题的一些学习目标如下:

1. 学习多线程的基础知识,包括线程的定义、它们如何在单个进程内工作以及如何实现并发。了解Python中多线程的好处和限制,包括全局解释器锁(GIL)对CPU密集型任务的影响。

2. 探索线程同步技术,如锁、信号量和条件变量,以管理共享资源并避免竞态条件。学习如何确保线程安全,并设计能够高效且安全地处理共享数据的并发程序。

3. 通过使用Python的线程模块创建和管理线程来获得实际经验。学习如何启动、加入和终止线程,并探索多线程的常见模式,如线程池和生产者-消费者模型。

本文是作为“数据科学博文马拉松”的一部分发表的。

并发 – 基础知识

计算机科学中的一个关键概念是并发,它指的是同时执行多个任务或进程。它使程序能够同时处理多个任务,提高响应能力和整体性能。并发对于改善程序性能至关重要,因为它可以有效地利用CPU核心、I/O设备和网络连接等系统资源。通过同时运行多个活动,程序可以高效地使用这些资源,减少空闲时间,加快执行速度,提高效率。

并发和并行的区别

并发和并行是相关的概念,但有着明显的区别:

并发:“并发”描述了系统同时执行多个活动的能力。在并发系统中,任务可能不会同时运行,但它们可以交错进行。即使它们在单个处理单元上运行,协调多个任务的并发执行是主要目标。

并行:另一方面,并行涉及同时执行多个任务,每个任务分配给不同的处理单元或核心。在并行系统中,它同时并行地执行任务。重点是将一个复杂的问题分解为更容易处理的并发操作,以便产生更快的结果。

将执行多个任务的管理方式,使它们可以重叠并同时进行,称为并发。为了实现最大的性能,并行则涉及使用不同的处理单元同时执行多个任务。使用多进程与多线程的技术,可以在Python中实现并发和并行编程。通过使用多个进程同时运行,可以实现并行性,而通过在单个进程中启用多个线程,则可以通过多线程实现并发。

多线程并发

import threading
import time
def task(name):
    print(f"任务 {name} 开始")
    time.sleep(2)  # 模拟一些耗时的任务
    print(f"任务 {name} 完成")
# 创建多个线程
threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()
# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print("所有任务完成")

在这个例子中,我们定义了一个名为task的函数,它接受一个名称作为参数。每个任务通过睡眠2秒来模拟一个耗时的操作。我们创建了五个线程,并将每个线程分配给执行具有不同名称的task函数。通过使用多进程与多线程的技术,可以实现并行性,而通过在单个进程中启用多个线程,则可以通过多线程实现并发。输出可能会有所不同,但您会观察到任务以交错的方式开始和完成,表示并发执行。

使用多进程实现并行计算

import multiprocessing
import time
def task(name):
    print(f"任务 {name} 开始")
    time.sleep(2)  # 模拟耗时任务
    print(f"任务 {name} 完成")
# 创建多个进程
processes = []
for i in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=task, args=(i,))
    processes.append(p)
    p.start()
# 等待所有进程完成
for p in processes:
    p.join()
print("所有任务完成")

在这个例子中,我们定义了与之前相同的任务函数。然而,我们不再创建线程,而是使用 multiprocessing 模块创建了五个进程。每个进程被分配执行任务函数的不同名称。进程启动后,我们通过 join() 方法等待它们的完成。当你运行这段代码时,你会发现任务是并行执行的。每个进程都在独立运行,利用不同的CPU核心。因此,任务的完成顺序可能会不同,并且与多线程示例相比,你会观察到执行时间显著缩短。

通过对比这两个例子,你可以看到在 Python 中并发(多线程)和并行(多进程)的区别。并行允许任务在不同的处理单元上并发执行,而并发允许任务在同一时间推进,但不一定是并行执行。

多线程简介

一种名为多线程的编程方法允许多个执行线程在同一进程内同时运行。线程是执行的紧凑单元,代表程序内的一个独立控制流。程序可以使用多线程将任务分割为较小的线程,使其能够并发执行,从而可能提高性能。当程序需要处理多个独立活动或同时执行多个任务时,多线程非常有用。它允许在进程内的线程级别上进行并行处理,使工作能够跨任务并发执行。

多线程的优势

提高响应能力:通过使进程能够并发执行,多线程可以提高程序的响应能力。它允许程序在后台执行繁重的任务的同时,与用户的交互保持敏感和互动。

有效的资源利用:明智地利用系统资源包括有效地使用CPU和内存时间。通过同时运行多个线程,程序可以更好地利用资源,减少空闲时间,最大限度地利用资源。

简化设计和模块化:多线程可以通过将复杂的进程分割为较小、更易管理的线程来简化程序设计。它鼓励模块化,使代码更易于维护和理解。每个线程可以专注于不同的子任务,使代码更清晰、更易于维护。

共享内存访问:线程在同一进程内直接访问共享内存,可以实现高效的数据共享和通信。当线程需要合作、交换信息或在共同的数据结构上工作时,这可能是有利的。

多线程的缺点

同步和竞态条件:为了协调对共享资源的访问,多线程需要使用同步技术。缺乏同步会导致多个线程同时访问共享数据,导致竞态条件、数据损坏和不可预测的行为。同步可能会导致性能开销,并增加代码的复杂性。

复杂性和调试难度增加:使用许多线程的程序通常比仅有一个线程的程序更复杂。管理共享资源、确保线程安全以及协调多个线程的执行可能会很困难。由于非确定性行为和可能的竞态条件,调试多线程程序也可能更具挑战性。

死锁和饥饿的可能性:不正确的同步或资源分配可能导致线程无法向前移动,因为它们正在等待彼此释放资源。类似于如果资源分配没有正确控制,一些线程可能会耗尽资源。

全局解释器锁(GIL):Python 中的全局解释器锁(GIL)阻止多线程程序正确利用多个CPU核心。由于 GIL 的限制,一次只能运行一个线程的 Python 字节码,限制了多线程在 CPU 密集型操作中的潜在性能优势。对于I/O密集型或并发I/O和CPU密集型需要外部库或子进程的情况,多线程仍然有优势。

确定何时以及如何成功使用多线程需要理解其优点和缺点。通过精心调节同步、有效管理共享资源并考虑程序的独特需求,可以在最小化潜在负面影响的同时获得多线程的优势。

Python中的多线程

Python提供了一个线程模块,可以在Python程序中构建和管理线程。线程模块使实现多线程应用程序更加简单,提供了一个高级接口以便于处理线程。

在Python中创建线程

在Python中创建线程时,通常在创建线程时定义描述线程任务的函数。然后,将该函数作为目标传递给Thread类的构造函数。下面是一个示例:

import threading
def task():
    print("线程任务已执行")
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=task)
# 启动线程
thread.start()
# 等待线程完成
thread.join()
print("线程执行完成")

在这个示例中,我们定义了一个任务函数,它打印一条消息。我们通过使用目标参数将任务函数设置为Thread类的实例来创建一个线程。使用start()方法启动线程,该方法在单独的线程中执行任务函数。最后,我们使用join()方法在继续主程序之前等待线程完成。

管理Python中的线程

线程模块提供了各种方法和属性来管理线程。一些常用的方法包括:

1. start():启动线程的目标函数的执行。

2. join([timeout]):等待线程完成执行。可选的timeout参数指定等待线程完成的最长时间。

3. is_alive():如果线程正在执行,则返回True。

4. name:获取或设置线程的名称的属性。

5. daemon:一个布尔属性,确定线程是否为守护线程。守护线程在主程序退出时会被强制终止。

这些只是线程管理方法和特性的一些示例。为了帮助管理共享资源和同步线程执行,线程模块还提供了额外的功能,包括锁、信号量、条件变量和线程同步。

全局解释器锁(GIL)及其对Python中多线程的影响

在CPython(Python的默认实现)中,通过一种名为全局解释器锁(GIL)的特性,一次只能执行一个线程的Python字节码。这意味着即使是具有多个线程的Python程序,也只能同时执行一个线程。

Python的GIL是为了使内存管理更加简单并防止并发对象访问而创建的。然而,由于只有一个线程可以运行Python字节码,即使在具有许多CPU核心的计算机上,它也限制了多线程在CPU密集型操作中的潜在性能优势。

由于GIL的存在,Python中的多线程更适用于I/O密集型活动、并发I/O任务以及线程必须等待较长时间才能完成I/O操作的情况。在某些情况下,线程可以在让出GIL给其他线程的同时等待,提高并发性并更充分地利用系统资源。

需要记住的重要一点是,GIL并不完全禁止或使特定类型的操作对于多线程的使用无效。在涉及并发I/O、响应性和有效处理阻塞操作方面,多线程仍然具有优势。

然而,对于可以从多个CPU核心实现真正并行性的CPU密集型工作负载,通常建议使用使用独立进程而不是线程的multiprocessing模块来避免GIL的限制。在考虑是否使用多线程或考虑使用multiprocessing等替代策略来获得Python程序中所需的性能和并发性时,了解GIL对多线程的影响至关重要。

了解GIL的关键要点

GIL和Python线程

Python使用线程来实现并发,并同时执行多个活动。然而,即使在多线程的Python程序中,由于GIL的存在,只有一个线程可以同时执行Python字节码。这限制了CPU密集型工作负载中多线程可能带来的速度提升,因为Python线程无法在多个CPU核心上并发操作。

GIL在内存管理中的作用

GIL通过限制对Python对象的访问,使内存管理更加容易。在没有GIL的情况下,多个线程可能同时访问和修改Python对象,可能导致数据损坏和意外行为。通过保证只有一个线程可以运行Python字节码,GIL防止了这种并发问题。

对CPU密集型任务的影响

GIL对CPU密集型任务有显著影响,因为只有一个线程可以同时运行Python字节码。这些任务需要大量的CPU计算,但很少有I/O操作等待。在某些情况下,使用GIL进行多线程可能不会比单线程策略带来显著的性能提升。

从GIL中受益的情况

并非所有任务都会受到根本性的负面影响。在涉及I/O密集型操作的情况下,当线程花费大量时间等待I/O完成时,GIL可能没有什么影响,甚至可能是有利的。GIL通过允许其他线程在一个线程被I/O阻塞时运行,增强了并发性和响应能力。

替代GIL的方法

如果您有利于在多个CPU核心上进行真正的并行计算的CPU密集型任务,您可以考虑使用multiprocessing模块而不是多线程。使用multiprocessing模块可以设置独立的进程,每个进程都有自己的Python解释器和内存空间。由于每个进程都有自己的GIL,并且可以与其他进程并发运行Python字节码,所以并行计算是可能的。

重要的是要记住,并非每个Python实现都有GIL。其他Python实现(如Jython和IronPython)不包含GIL,可以实现真正的线程并行性。此外,某些扩展模块(如用C/C++编写的模块)在特定情况下可以有意释放GIL以提高并发性能。

import threading
def count():
    c = 0
    while c < 100000000:
        c += 1
# 创建两个线程
thread1 = threading.Thread(target=count)
thread2 = threading.Thread(target=count)
# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
# 等待线程完成
thread1.join()
thread2.join()
print("计数完成")

示例

在这个示例中,我们定义了一个计数函数,它将一个计数器变量c递增到1亿。我们创建了两个线程thread1和thread2,并将计数函数分别指定为这两个线程的目标。使用start()方法启动线程,然后使用join()方法等待它们完成。

当您运行此代码时,您可能期望这两个线程分担计数工作,并比单个线程更快地完成任务。然而,由于GIL的存在,只有一个线程可以同时执行Python字节码。因此,这两个线程完成任务的时间与单个线程相差无几。GIL的影响可以通过修改计数函数来执行CPU密集型任务(如复杂计算或密集的数学运算)来观察到。在这种情况下,使用GIL的多线程可能不会比单线程执行提高性能。

重要的是要理解,GIL只影响CPython实现,并不影响所有Python实现。其他实现如Jython和IronPython使用不同的解释器架构,可以实现线程的真正并行性,它们没有GIL。

线程同步

编写多线程程序需要仔细考虑线程同步。协调多个线程的执行并确保安全地访问和修改共享资源是防止冲突和竞态条件的关键。如果没有足够的同步,线程可能会相互干扰,导致数据损坏、结果不一致或意外行为。

需要线程同步的原因

当多个线程同时访问共享资源或变量时,需要进行线程同步。同步的主要目标是:

互斥

确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源或关键代码段。这可以防止由并发修改引起的数据损坏或不一致的状态。

协调

允许线程有效地通信和协调它们的活动。这包括诸如在满足条件时向其他线程发信号或在继续之前等待某个特定条件的任务。

同步技术

Python提供了各种同步机制来满足线程同步的需求。一些常用的技术包括锁、信号量和条件变量。

锁,通常称为互斥锁,是一种用于同步的基本原语,它允许互斥。在其他线程等待锁被释放时,它确保只有一个线程可以获得锁。为此,Python的线程库提供了一个Lock类。

import threading
counter = 0
counter_lock = threading.Lock()
def increment():
    global counter
    with counter_lock:
        counter += 1
# 创建多个线程来递增计数器
threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=increment)
    threads.append(t)
    t.start()
# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print("计数器:", counter)

在这个例子中,多个线程递增一个共享的计数器变量。Lock对象counter_lock在访问和修改计数器时确保互斥。

信号量

信号量是一种同步对象,用于维护计数。它允许多个线程进入临界区,但限制在指定的数量上。如果达到限制,后续线程将被阻塞,直到某个线程释放信号量。threading模块提供了一个Semaphore类来实现这个目的。

import threading
semaphore = threading.Semaphore(3)  # 允许同时有3个线程
resource = []
def access_resource():
    with semaphore:
        resource.append(threading.current_thread().name)
# 创建多个线程来访问资源
threads = []
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=access_resource, name=f"线程-{i+1}")
    threads.append(t)
    t.start()
# 等待所有线程完成
for t in threads:
    t.join()
print("资源:", resource)

在这个例子中,一个限制为3的信号量控制对一个共享资源的访问。每次只有三个线程可以进入临界区,其他线程等待信号量被释放。

条件变量

条件变量允许线程在满足特定条件之前等待。它们提供了线程之间互相发送信号和协调活动的机制。threading模块提供了一个Condition类来实现这个目的。

import threading
buffer = []
buffer_size = 5
buffer_lock = threading.Lock()
buffer_not_full = threading.Condition(lock=buffer_lock)
buffer_not_empty = threading.Condition(lock=buffer_lock)
def produce_item(item):
    with buffer_not_full:
        while len(buffer) >= buffer_size:
            buffer_not_full.wait()
        buffer.append(item)
        buffer_not_empty.notify()
def consume_item():
    with buffer_not_empty:
        while len(buffer) == 0:
            buffer_not_empty.wait()
        item = buffer.pop(0)
        buffer_not_full.notify()
        return item
# 创建生产者和消费者线程
producer = threading.Thread(target=produce_item, args=("物品1",))
consumer = threading.Thread(target=consume_item)
producer.start()
consumer.start()
producer.join()
consumer.join()

在这个例子中,一个生产者线程生产物品并将其添加到一个共享的缓冲区,而一个消费者线程从缓冲区中消费物品。条件变量buffer_not_full和buffer_not_empty同步生产者和消费者线程,确保在生产之前缓冲区不满,在消费之前缓冲区不空。

结论

在Python中使用多线程是实现并发性和提高应用程序性能的强大方法。它通过允许多个线程在单个进程内同时运行来实现并行处理和响应能力。然而,理解Python中的全局解释器锁(GIL)是至关重要的,它限制了CPU密集型进程的真正并行性。构建高效的多线程程序的最佳实践包括识别关键区域、同步对共享资源的访问以及确保线程安全。选择适当的同步方法,如锁和条件变量,至关重要。尽管多线程对于I/O密集型操作特别有益,因为它实现了并行处理并保持了程序的响应能力,但它对于CPU密集型进程的影响可能受到GIL的限制。然而,采用多线程并遵循最佳实践可以实现更快的执行和改善Python应用程序的用户体验。

核心要点

以下是一些核心要点:

1. 多线程允许在单个进程内并发执行多个线程,提高响应能力并实现并行处理。

2. 在使用多线程时,了解Python中的全局解释器锁(GIL)至关重要,因为它限制了CPU密集型任务的真正并行处理。

3. 同步机制,如锁、信号量和条件变量,确保线程安全,避免多线程程序中的竞态条件。

4. 多线程非常适合I/O密集型任务,它可以重叠I/O操作并保持程序的响应性。

5. 调试和故障排除多线程代码需要仔细考虑同步问题,正确处理错误,并利用日志记录和调试工具。

常见问题

本文中显示的媒体不是Analytics Vidhya拥有的,而是根据作者的判断使用的。