在实际处理数据时，因系统内存有限，我们不可能一次把所有数据都导出进行操作，所以需要批量导出依次操作。为了加快运行，我们会采用多线程的方法进行数据处理，以下为我总结的多线程批量处理数据的模板：
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import threading# 从数据库提取数据的类class Scheduler(): def __init__(self): self._lock = threading.RLock() self.start = 0 # 每次取10000条数据 self.step = 10000 def getdata(self): # 上锁，以免多线程同时对数据库进行访问，取出重复数据 self._lock.acquire() # 进行取数据操作 data = 'select * from table' \ 'where id between self.start and self.start + self.step' # 取完数据后，指针后移 self.start += self.step self._lock.release() return data# 处理数据的过程写在这里def processdata(): # 从该实例中提取数据 data = scheduler.getdata() while data: # 进行处理数据的具体操作: # 去重、补缺、运算...只要还有数据，本线程就继续取新数据 # 然后再获取数据，进行循环 data = scheduler.getdata()# 创建多线程，threads_num为创建的线程数def threads_scheduler(threads_num): threads = [] for i in range(threads_num): # 创建线程 td = threading.Thread(target=processdata, name='th'+str(i+1)) threads.append(td) for t in threads: # 启动线程 t.start() for t in threads: # 子线程守护 t.join() print('数据已全部处理成功')if __name__=='__main__': # 实例化一个调度器，初始化参数 scheduler = Scheduler() # 创建线程，开始处理数据 threads_scheduler(4) |
主要分为三大部分：
- Scheduler类，负责初始化参数，getdata方法负责提取数据
- processdata方法中写具体处理数据的流程
- threads_scheduler方法负责创建线程
Python多线程的知识我分为4部分进行讲解，以下带大家来回顾重点：
多线程threading
本章先为大家介绍了线程的相关概念:
主线程：当一个程序启动时，就有一个进程被操作系统（OS）创建，与此同时一个线程也立刻运行，该线程通常叫做程序的主线程（Main Thread）。因为它是程序开始时就执行的，如果你需要再创建线程，那么创建的线程就是这个主线程的子线程。
子线程：使用threading、ThreadPoolExecutor创建的线性均为子线程。
主线程的重要性体现在两方面：1.是产生其他子线程的线程；2.通常它必须最后完成执行，比如执行各种关闭动作。
在飞车程序中，如果没有多线程，我们就不能一边听歌一边玩飞车，听歌与玩游戏不能并行；在使用多线程后，我们就可以在玩游戏的同时听背景音乐。在这个例子中启动飞车程序就是一个进程，玩游戏和听音乐是两个线程。
Python提供了threading模块来实现多线程:threading.Thread可以创建线程；setDaemon(True)为守护主线程，默认为False；join()为守护子线程。
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from time import sleepimport threadingdef music(music_name): for i in range(2): print('正在听{}'.format(music_name)) sleep(1) print('music over')def game(game_name): for i in range(2): print('正在玩{}'.format(game_name)) sleep(3) print('game over')threads = []t1 = threading.Thread(target=music,args=('稻香',))threads.append(t1)t2 = threading.Thread(target=game,args=('飞车',))threads.append(t2)if __name__ == '__main__': for t in threads: # t.setDaemon(True) t.start() for t in threads: t.join() print('主线程运行结束') |
线程池
因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源，所以如果可以重用线程，则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时，使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。
Python为我们提供了ThreadPoolExecutor来实现线程池，此线程池默认子线程守护。它的适应场景为突发性大量请求或需要大量线程完成任务，但实际任务处理时间较短。
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from time import sleep# fun为定义的待运行函数with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: ans = executor.map(fun, [遍历值]) for res in ans: print(res)with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: list = [遍历值] ans = [executor.submit(fun, i) for i in list] for res in as_completed(ans): print(res.result()) |
其中max_workers为线程池中的线程个数，常用的遍历方法有map和submit+as_completed。根据业务场景的不同，若我们需要输出结果按遍历顺序返回，我们就用map方法，若想谁先完成就返回谁，我们就用submit+as_complete方法。
线程互斥
我们把一个时间段内只允许一个线程使用的资源称为临界资源，对临界资源的访问，必须互斥的进行。互斥，也称间接制约关系。线程互斥指当一个线程访问某临界资源时，另一个想要访问该临界资源的线程必须等待。当前访问临界资源的线程访问结束，释放该资源之后，另一个线程才能去访问临界资源。锁的功能就是实现线程互斥。
我把线程互斥比作厕所包间上大号的过程，因为包间里只有一个坑，所以只允许一个人进行大号。当第一个人要上厕所时，会将门上上锁，这时如果第二个人也想大号，那就必须等第一个人上完，将锁解开后才能进行，在这期间第二个人就只能在门外等着。这个过程与代码中使用锁的原理如出一辙，这里的坑就是临界资源。
Python 的 threading 模块引入了锁。threading 模块提供了 Lock 类，它有如下方法加锁和释放锁：
- acquire()：对 Lock加锁，其中timeout参数指定加锁多少秒
- release()：释放锁
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class Account: def __init__(self, card_id, balance): # 封装账户ID、账户余额的两个变量 self.card_id= card_id self.balance = balance def withdraw(account, money): # 进行加锁 lock.acquire() # 账户余额大于取钱数目 if account.balance >= money: # 吐出钞票 print(threading.current_thread().name + "取钱成功！吐出钞票:" + str(money),end=' ') # 修改余额 account.balance -= money print("\t余额为: " + str(account.balance)) else: print(threading.current_thread().name + "取钱失败！余额不足") # 进行解锁 lock.release()# 创建一个账户，银行卡id为8888，存款1000元acct = Account("8888" , 1000)# 模拟两个对同一个账户取钱# 在主线程中创建一把锁lock = threading.Lock()threading.Thread(name='窗口A', target=withdraw , args=(acct , 800)).start()threading.Thread(name='窗口B', target=withdraw , args=(acct , 800)).start() |
lock与Rlock的区别
区别一：Lock被称为原始锁，一个线程只能请求一次；RLock被称为重入锁，可以被一个线程请求多次，即锁中可以嵌套锁。
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import threadingdef main(): lock.acquire() print('第一道锁') lock.acquire() print('第二道锁') lock.release() lock.release() if __name__ == '__main__': lock = threading.Lock() main() |
我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”，而且程序既没有终止，也没有继续运行。这是因为Lock锁在同一线程内第一次加锁之后还没有释放时，就进行了第二次acquire请求，导致无法执行release，所以锁永远无法释放，这就是死锁。如果我们使用RLock就能正常运行，不会发生死锁的状态。
区别二：当Lock处于锁定状态时，不属于特定线程，可在另一个线程中进行解锁释放；而RLock只有当前线程才能释放本线程上的锁，不可由其他线程进行释放，所以在使用RLock时，acquire与release必须成对出现，即解铃还须系铃人。
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import threadingdef main(): lock.release() print("在子线程解锁后打印")if __name__ == '__main__': lock = threading.Lock() lock.acquire() t = threading.Thread(target=main) t.start() |
在主线程中定义Lock锁，然后上锁，再创建一个子线程t运行main函数释放锁，结果正常输出，说明主线程上的锁，可由子线程解锁。
如果把上面的锁改为RLock则报错。在实际中设计程序时，我们会将每个功能分别封装成一个函数，每个函数中都可能会有临界区域，所以就需要用到RLock。
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import threadingimport timedef fun_1(): print('开始') time.sleep(1) lock.acquire() print("第一道锁") fun_2() lock.release() def fun_2(): lock.acquire() print("第二道锁") lock.release() if __name__ == '__main__': lock = threading.RLock() t1 = threading.Thread(target=fun_1) t2 = threading.Thread(target=fun_1) t1.start() t2.start() |
一句话总结就是Lock不能套娃，RLock可以套娃；Lock可以由其他线程中的锁进行操作，RLock只能由本线程进行操作。
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