本文实例讲述了python多线程原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
先来看个栗子：
下面来看一下i/o秘籍型的线程，举个栗子——爬虫，下面是爬下来的图片用4个线程去写文件
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#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import reimport urllibimport threadingimport queueimport timeitdef gethtml(url): html_page = urllib.urlopen(url).read() return html_page# 提取网页中图片的urldef geturl(html): pattern = r'src="(http://img.*?)"' # 正则表达式 imgre = re.compile(pattern) imglist = re.findall(imgre, html) # re.findall(pattern,string) 在string中寻找所有匹配成功的字符串，以列表形式返回值 return imglistclass getimg(threading.thread): def __init__(self, queue, thread_name=0): # 线程公用一个队列 threading.thread.__init__(self) self.queue = queue self.thread_name = thread_name self.start() # 启动线程 # 使用队列实现进程间通信 def run(self): global count while (true): imgurl = self.queue.get() # 调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目 urllib.urlretrieve(imgurl, 'e:\mnt\girls\%s.jpg' % count) count += 1 if self.queue.empty(): break self.queue.task_done() # 当使用者线程调用 task_done() 以表示检索了该项目、并完成了所有的工作时，那么未完成的任务的总数就会减少。imglist = []def main(): global imglist url = "http://huaban.com/favorite/beauty/" # 要爬的网页地址 html = gethtml(url) imglist = geturl(html)def main_1(): global count threads = [] count = 0 queue = queue.queue() # 将所有任务加入队列 for img in imglist: queue.put(img) # 多线程爬去图片 for i in range(4): thread = getimg(queue, i) threads.append(thread) # 阻塞线程，直到线程执行完成 for thread in threads: thread.join()if __name__ == '__main__': main() t = timeit.timer(main_1) print t.timeit(1) |
4个线程的执行耗时为：0.421320716723秒
修改一下main_1换成单线程的：
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def main_1(): global count threads = [] count = 0 queue = queue.queue() # 将所有任务加入队列 for img in imglist: queue.put(img) # 多线程爬去图片 for i in range(1): thread = getimg(queue, i) threads.append(thread) # 阻塞线程，直到线程执行完成 for thread in threads: thread.join() |
单线程的执行耗时为：1.35626623274秒
再来看一个：
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#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import threadingimport timeitdef countdown(n): while n > 0: n -= 1def task1(): count = 100000000 thread1 = threading.thread(target=countdown, args=(count,)) thread1.start() thread1.join()def task2(): count = 100000000 thread1 = threading.thread(target=countdown, args=(count // 2,)) thread2 = threading.thread(target=countdown, args=(count // 2,)) thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join()if __name__ == '__main__': t1 = timeit.timer(task1) print "countdown in one thread ", t1.timeit(1) t2 = timeit.timer(task2) print "countdown in two thread ", t2.timeit(1) |
task1是单线程，task2是双线程，在我的4核的机器上的执行结果：
countdown in one thread 3.59939150155
countdown in two thread 9.87704289712
天呐，双线程比单线程计算慢了2倍多，这是为什么呢，因为countdown是cpu密集型任务（计算嘛）
i/o密集型任务：线程做i/o处理的时候会释放gil,其他线程获得gil，当该线程再做i/o操作时，又会释放gil，如此往复；
cpu密集型任务：在多核多线程比单核多线程更差，原因是单核多线程，每次释放gil，唤醒的哪个线程都能获取到gil锁，所以能够无缝执行（单核多线程的本质就是顺序执行），但多核，cpu0释放gil后，其他cpu上的线程都会进行竞争，但gil可能会马上又被cpu0（cpu0上可能不止一个线程）拿到，导致其他几个cpu上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低。
希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。
原文链接：https://www.cnblogs.com/onepiece-andy/p/python-thread-analyze.html
