Python 多线程、多进程 （二）之 多线程、同步、通信

Python 多线程、多进程 （一）之 源码执行流程、GIL
Python 多线程、多进程 （二）之 多线程、同步、通信
Python 多线程、多进程 （三）之 线程进程对比、多线程

一、python多线程

对于I/O操作的时候，进程与线程的性能差别不大，甚至由于线程更轻量级，性能更高。这里的I/O包括网络I/O和文件I/O

1、实例

假如利用socket发送http请求，也就是网络I/O。爬取列表网页中的写href链接，然后获取href链接之后，在爬去链接的网页详情。
如果不适用多线程的话，程序串行的执行，结果就是要先等待列表网页获取所有的href的链接之后，才可以逐个的爬去href链接所指的网页详情，这就使得等待时间很长。
如果使用多线程编程，线程A执行第一个列表网页程序，遇到I/O操作，GIL释放，当获取到第一个href链接之后，线程B就自动的去获取href链接所指的网页详情。

2、多线程实现

使用sleep模拟网络I/IO

# test3.py

import time
import threading

def get_detail_html(url):
    print("get detail html started")
    time.sleep(2)
    print("get detail html end")

def get_detail_url(url):
    print("get detail url started")
    time.sleep(4)
    print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":

    # 函数方法 arg 为函数参数
    thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))

    start_time = time.time()

    # 子线程1，2开始
    thread1.start()
    thread2.start()

    print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))

# 执行结果
get detail html started
get detail url started
last time: 0.0019958019256591797  # 忽略为0
get detail html end
get detail url end

按照上面线程并行执行的逻辑应该是打印时间为2秒，但是结果却为0。
任何进程默认就会启动一个线程，该线程称为主线程，主线程又可以启动新的线程。上面的thread1与thread2就是主线程启动的两个新的线程，那么在两个子线程启动之后，主线程中其余的程序段print函数也在并行执行，所以时间为0。当两个子线程运行完毕之后，主线程退出，进程关闭，程序运行结束。才会打印出get detail html end，get detail url end。

3、守护线程

那么如何使得主线程退出的时候子线程也退出。或者说，主线程推出的时候kill掉子线程？

<1>、将子线程设置成守护线程

# test4.py

import time
import threading

def get_detail_html(url):
    print("get detail html started")
    time.sleep(2)
    print("get detail html end")


def get_detail_url(url):
    print("get detail url started")
    time.sleep(4)
    print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":
    # 函数方法 arg 为函数参数
    thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))

    thread1.setDaemon(True)
    thread2.setDaemon(True)
    # 将两个线程设置为守护线程，即主线程退出，这两个子线程也退出，kill

    start_time = time.time()
     # 子程开始
    thread1.start()
    thread2.start()

    #当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))

# 输出
get detail html started
get detail url started
last time: 0.0

将两个线程设置为守护线程，即主线程退出，这两个守护线程也退出。打印结果中执行到print之后直接程序结束。

由于两个线程的时间不相同，那么两者有什么区别呢

<2>、先将thread1设置为守护线程

# test5.py

import time
import threading

def get_detail_html(url):
    print("get detail html started")
    time.sleep(2)
    print("get detail html end")


def get_detail_url(url):
    print("get detail url started")
    time.sleep(4)
    print("get detail url end")


if  __name__ == "__main__":
    # 函数方法 arg 为函数参数
    thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))

    thread1.setDaemon(True)  # 只将thread设置为守护线程
    # thread2.setDaemon(True)

    start_time = time.time()

    thread1.start()
    thread2.start()

    #当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))

# 结果
get detail html started
get detail url started
last time: 0.000997781753540039
get detail html end
get detail url end

只将thread1设置为守护线程之后，由于thread2的sleep时间为4秒，所以主线程仍会等待thread2执行结束之后才退出，而thread1由于时间为2秒，所以也会打印。

<3>、先将thread2设置为守护线程

# test6.py

import time
import threading

def get_detail_html(url):
    print("get detail html started")
    time.sleep(2)
    print("get detail html end")


def get_detail_url(url):
    print("get detail url started")
    time.sleep(4)
    print("get detail url end")


if  __name__ == "__main__":

    # 函数方法 arg 为函数参数
    thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))

    # thread1.setDaemon(True)
    thread2.setDaemon(True)

    start_time = time.time()

    thread1.start()
    thread2.start()

    print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))

# 输出
get detail html started
get detail url started
last time: 0.0029969215393066406
get detail html end

由于只将thread2设置为守护线程，print函数执行结束的时候会首先kill掉thread2线程。但是由于thread1线程还未结束，程序仍会等待两秒输出get detail html end才结束。

4、线程阻塞

上面说了如何在主线程结束的时候，直接kill掉子线程。那么如何使子线程执行结束才执行主线程，就是阻塞主进程。

<1>、结束两个子线程

# test7.py

import time
import threading

def get_detail_html(url):
    print("get detail html started")
    time.sleep(2)
    print("get detail html end")

def get_detail_url(url):
    print("get detail url started")
    time.sleep(4)
    print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":

    # 函数方法 arg 为函数参数
    thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))

    start_time = time.time()

    # 子线程开始
    thread1.start()
    thread2.start()

    # 子线程程结束
    thread1.join()
    thread2.join()

    #当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))

#输出
get detail html started
get detail url started
get detail html end
get detail url end
last time: 4.001712799072266

由于调用了两个thread的join方法，主线程阻塞，当子线程结束之后，print函数执行后主线程退出，程序结束。

<2>、结束thread1线程

# test8.py

import time
import threading

def get_detail_html(url):
    print("get detail html started")
    time.sleep(2)
    print("get detail html end")


def get_detail_url(url):
    print("get detail url started")
    time.sleep(4)
    print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":

    # 函数方法 arg 为函数参数
    thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))

    start_time = time.time()

    # 子线程开始
    thread1.start()
    thread2.start()

    # 1线程程结束
    thread1.join()
    # thread2.join()

    #当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))

# 输出
get detail html started
get detail url started
get detail html end
last time: 2.001251220703125
get detail url end

由于调用了thread1的join方法，阻塞主线程，thread1直接结束之后print打印时间，但是对另一个线程没有影响。所以在打印last time: 2.001251220703125时间，等待两秒打印get detail url end，主线程才会退出。

<3>、结束thread2线程

# test9.py

import time
import threading

def get_detail_html(url):
    print("get detail html started")
    time.sleep(2)
    print("get detail html end")


def get_detail_url(url):
    print("get detail url started")
    time.sleep(4)
    print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":

    # 函数方法 arg 为函数参数
    thread1 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=("",))
    thread2 = threading.Thread(target=get_detail_url, args=("",))

    start_time = time.time()

    # 子线程开始
    thread1.start()
    thread2.start()

    # 2线程程结束
    # thread1.join()
    thread2.join()

    #当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))

# 输出
get detail html started
get detail url started
get detail html end
get detail url end
last time: 4.002287864685059

由于thread2线程的sleep的时间为4秒，期间thread1已经执行完毕，所以打印时间为4秒。

5、Thread类继承式创建

同样的也可以使用类继承的方法创建线程实例，效果一样的

# test10.py

import time
import threading

class GetDetailHtml(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)

    def run(self):
        print("get detail html started")
        time.sleep(2)
        print("get detail html end")


class GetDetailUrl(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)

    def run(self):
        print("get detail url started")
        time.sleep(4)
        print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":

    # 类继承方法
    thread1 = GetDetailHtml("get_detail_html")
    thread2 = GetDetailUrl("get_detail_url")
    start_time = time.time()

    # 子线程开始
    thread1.start()
    thread2.start()

    # 子线程程结束
    thread1.join()
    thread2.join()

    #当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))

二、线程通信

1、共享变量通信

共享变量通信，是线程间通信最简单的方式，但也是最容易出问题的方式。以上面爬去页面和网页链接的实例进行扩展。在上面的实例中，因为要解决请求列表页面的时候网络时延问题，引入了多线程并行，边爬去列表页获取href，再爬取href指向的想起那个页面，下面将爬去的页面存入列表实现。

# test11.py

import threading
import time

detail_url_list = []  # 存储着爬取下来的href链接

def get_detail_html(detail_url_list):  # 参数这里作为对全局变量的引用
    while True:
        # 使用while语句使得线程持续爬去
        if len(detail_url_list):
            url = detail_url_list.pop()
            print('get detail html start')
            time.sleep(2)
            print('get detail html end')


def get_detail_url(detail_url_list):
    while True:
        # 使用while语句使得线程持续爬取
        print('get detail url start')
        time.sleep(4)

        for i in range(20):
            detail_url_list.append('http://www.xxxx.com/{}.html'.format(i))
        print('get detail end')


if __name__ == "__main__":
    thread_detail_url = threading.Thread(target=get_detail_url, args=(detail_url_list,))

    for i in range(10):
        # 为了模拟多个线程并发，这里创建了十个子线程
        html_thread = threading.Thread(target=get_detail_html, args=(detail_url_list,))
        html_thread.start()

    start_time = time.time()

    print("last time: {}".format(time.time() - start_time))

但是上面问题也会很明显，在GIL的示例中，total变量由于变量共享的缘故，没有按照预期的执行。而在上面的爬虫实例中，detail_url_list作为全局共享变量，pop操作，append操作，多个线程共用资源，都不是线程安全的操作，会出现问题。所以就必须给变量加上锁，保持安全性。为了摆脱这种问题，使用消息队列通信

2、消息队列通信

消息队列通信也就是使用Queue这个类来表示变量，从而达到线程安全，由于Queue这个类内部封装了deque，也就是python中的双端队列。双端对列本身就是安全界别很高的一种类型，实现线程间的安全操作。

# test12.py

#通过queue的方式进行线程间同步
from queue import Queue
import time
import threading

def get_detail_html(queue):
    #爬取文章详情页
    while True:
        url = queue.get()
        print("get detail html started")
        time.sleep(2)
        print("get detail html end")


def get_detail_url(queue):
    # 爬取文章列表页
    while True:
        print("get detail url started")
        time.sleep(4)
        for i in range(20):
            queue.put("http://projectsedu.com/{id}".format(id=i))
        print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":
    detail_url_queue = Queue(maxsize=1000)

    thread_detail_url = threading.Thread(target=get_detail_url, args=(detail_url_queue,))
    for i in range(10):
        html_thread = threading.Thread(target=get_detail_html, args=(detail_url_queue,))
        html_thread.start()

    start_time = time.time()

    # detail_url_queue.task_done()
    detail_url_queue.join()

    #当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print ("last time: {}".format(time.time()-start_time))

使用了消息队列替代共享变量

• Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。
• q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。没有参数时，q.put的个数大于队列数时，会一直阻塞住。
• q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常。没有参数时，q.get的个数大于队列数时，会一直阻塞住。
• q.put_nowait()等价于q.put(block=False)队列满时再存也会抛异常
• q.get_nowait()等价于q.get(block=False)队列为空取不出时会抛异常
• q.task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常
• q.join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止

三、线程同步

1、加锁

在上面的第一个GIL示例中，由于GIL释放的缘故，多个线程共享变量，导致total的值不像预期那样为0的问题发生，也就是如何线程同步。最简单的方式就是加锁。加锁使得一个线程在占用资源的时候，别的线程都必须等待，只有当这个线程主动释放资源的时候，其他线程才能使用资源，也就是资源占用互斥。这样就可要保证共享变量的安全性。

# test13.py

from threading import Lock

#在同一个线程里面，可以连续调用多次acquire， 一定要注意acquire的次数要和release的次数相等
total = 0
lock = Lock()

def add():
    global lock
    global total
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()   # 加锁
        total += 1
        lock.release()  # 释放锁


def desc():
    global total
    global lock
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()  # 加锁
        total -= 1
        lock.release()  # 释放锁

import threading

thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print(total)

# 输出
在等待了一段时间后输出0
0 # total的打印结果为0

加锁的时候要保证加上锁执行完成之后，就要释放掉，不然会一直占用资源。

加锁的结果使得在执行total-=1或者total+=1的赋值语句的时候，该赋值语句对应的多条字节码指令执行完之后，才会其他进程执行修改total值。该线程占用了锁，所以其他线程不能修改total值，只有当该释放了锁，其他线程才能修改total值，不会造成修改共享变量的冲突。这是加锁的好处，那么代价也十分明显
加锁缺点：

• 加锁性能
• 死锁风险

补充：另外自己加的锁使用户级别的与GIL不同。

<1>、性能问题

本来的多线程，由于加锁的缘故，首先是阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行。并且由于来回切换线程的缘故，程序性能变得低下
将test2.py改成如下

# test14.py

total = 0

def add():
    global total
    for i in range(1000000):
        total += 1
def desc():
    global total
    for i in range(1000000):
        total -= 1

import threading
import time
start_time = time.time()

add()
desc()

print(total)

print("last time: {}".format(time.time() - start_time))

# 输出
0
last time: 0.314816951751709

这是简单的单线程程序，持续时间为0.3秒。没有使用thread多线程

下面使用threading多线程，并且加锁

# test15.py

from threading import Lock

total = 0
lock = Lock()

def add():
    global lock
    global total
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        total += 1
        lock.release()


def desc():
    global total
    global lock
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        total -= 1
        lock.release()

import threading
import time

start_time = time.time()

thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print(total)
print("last time: {}".format(time.time() - start_time))

# 输出
0
last time: 5.062084674835205

使用了多线程，为了保证共享变量的安全性操作，线程同步，加锁导致类似单线程，程序的运行时间达到了5秒钟。可见线程之间的切换十分浪费时间。所以说，CPython的GIL本意是用来保护所有全局的解释器和环境状态变量的，如果去掉GIL，就需要更多的更细粒度的锁对解释器的众多全局状态进行保护。做过测试将GIL去掉，加入更细粒度的锁。但是实践检测对单线程来说，性能更低。

<2>、死锁风险

来看下面例子
这里为了在一个线程中多次调用lock，使用可重入的锁Rlock对象
Lock与Rlock区别：
RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。注意：如果使用RLock，那么acquire和release必须成对出现，即调用了n次acquire，必须调用n次的release才能真正释放所占用的琐。

# test15.py

from threading import RLock  # 可重入的锁

total = 0
lock = RLock()

def add():
    global lock
    global total
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        lock.acquire()  # 这里加了两次锁
        total += 1
        lock.release()


def desc():
    global total
    global lock
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        total -= 1
        lock.release()

import threading
import time

start_time = time.time()

thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

print(total)
print("last time: {}".format(time.time() - start_time))

由于在add函数中加了两次锁lock.acquire()，结果就是线程永远都不获释放掉共享变量。一直占用资源，其他的线程请求资源没有结果，多个线程挂起，既不能执行，也无法结束，一直处于等待状态，造成死锁，只能靠操作系统强制终止。最终程序也没有任何结果输出。
所以在同一个线程里面，可以连续调用多次acquire， 一定要注意acquire的次数要和release的次数相等

还有就是，线程的相互等待，假如内存中又两中资源a和b，而线程A(a，b)和线程B(a，b)都申请资源。

第一步
线程A先申请a资源，线程B先申请b资源，因此没有问题

第二步
由于a，b均已被A，B占用，并且A申请b，B申请b，在位获得新的资源的时候两者都不会退出对现有资源的占用，这就造成了两个线程相互等待，并且这种等待会一直持续下去，造成死锁。

2、线程复杂通信

在上面看到线程进行通信的时候需要加锁，如果如何使用锁进行线程的对话功能，例如

• 线程A：hello，你好啊
• 线程B：你好
• 线程A：吃饭了吗
• 线程B：吃过了，你呢
• 线程A：我也吃过了，咱们去搞PVM吧
• 线程B：ok，走吧

<1>、简单锁

像上面的线程通信，如果使用简单的Rlock锁

import threading


class ThreadA(threading.Thread):
    def __init__(self, lock):
        super().__init__(name="线程A")
        self.lock = lock

    def run(self):
        self.lock.acquire()
        print("{} : hello, 你好 ".format(self.name))
        self.lock.release()
        self.lock.acquire()
        print("{} : 吃过饭了吗 ".format(self.name))
        self.lock.release()
        self.lock.acquire()
        print("{} : 我也吃过了，咱们去找PVM吧".format(self.name))
        self.lock.release()

class ThreadB(threading.Thread):
    def __init__(self, lock):
        super().__init__(name="线程B")
        self.lock = lock

    def run(self):
        self.lock.acquire()
        print("{} : 你好 ".format(self.name))
        self.lock.release()
        self.lock.acquire()
        print("{} : 吃过了，你呢".format(self.name))
        self.lock.release()
        self.lock.acquire()
        print("{} : ok，走吧 ".format(self.name))
        self.lock.release()

if __name__ == "__main__":

    lock = threading.RLock()

    a_thread = ThreadA(lock)
    b_thread = ThreadB(lock)

    a_thread.start()
    b_thread.start()

# 输出
线程A : hello, 你好
线程A : 吃过饭了吗
线程A : 我也吃过了，咱们去找PVM吧
线程B : 你好
线程B : 吃过了，你呢
线程B : ok，走吧 

显然没有完成线程通信的基本功能。

<2>、threading.Condition()

解决方案：在线程复杂通信时使用threading.Condition()，可以把Condiftion理解为一把高级的琐，它提供了比Lock, RLock更高级的功能，允许我们能够控制复杂的线程同步问题。threadiong.Condition在内部维护一个琐对象（默认是RLock），可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。Condition也提供了acquire, release方法，其含义与琐的acquire, release方法一致，其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已。Condition还提供wait方法、notify方法、notifyAll方法。这些方法只有在占用琐(acquire)之后才能调用，否则将会报RuntimeError异常。

方法介绍：

• acquire()/release()：获得/释放 Lock
• wait([timeout]):线程挂起，直到收到一个notify通知或者超时（可选的，浮点数，单位是秒s）才会被唤醒继续运行。wait()必须在已获得Lock前提下才能调用，否则会触发RuntimeError。调用wait()会释放Lock，直至该线程被Notify()、NotifyAll()或者超时线程又重新获得Lock.
• notify(n=1):通知其他线程，那些挂起的线程接到这个通知之后会开始运行，默认是通知一个正等待该condition的线程,最多则唤醒n个等待的线程。notify()必须在已获得Lock前提下才能调用，否则会触发RuntimeError。notify()不会主动释放Lock。
• notifyAll(): 如果wait状态线程比较多，notifyAll的作用就是通知所有线程

源码分析：

# 部分源码

_PyRLock = _RLock


class Condition:

    def __init__(self, lock=None):
        if lock is None:
            lock = RLock()
        self._lock = lock
        # Export the lock's acquire() and release() methods
        self.acquire = lock.acquire
        self.release = lock.release

    def __enter__(self):
        return self._lock.__enter__()

    def __exit__(self, *args):
        return self._lock.__exit__(*args)

进入Condition这个类中查看源码发现，在默认的情况下，Condition是封装的锁对象是Rlock，另外Condition类实现了__enter__，__exit__两个特殊方法，由鸭子类型可知，说明可以像上下文管理器一样使用它。
而在__enter__与__exit__两个特殊方法中分别调用了self.acquire()与self.release()两个方法，所以说不使用with上下文管理器的话也可以直接使用acquire()与release()两个方法进行加锁释放锁。

解决实例：

class ThreadA(threading.Thread):
    def __init__(self, cond):
        super().__init__(name="线程A")
        self.cond = cond

    def run(self):
        with self.cond:
            print("{} : hello, 你好 ".format(self.name))  # 4
            self.cond.notify()  # 5
            self.cond.wait()  # 6

            print("{} : 吃过饭了吗 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 我也吃过了，咱们去找PVM吧".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()


class ThreadB(threading.Thread):
    def __init__(self, cond):
        super().__init__(name="线程B")
        self.cond = cond

    def run(self):
        with self.cond:
            self.cond.wait()  # 2
            print("{} : 你好 ".format(self.name))  # 7
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 吃过了，你呢".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : ok，走吧 ".format(self.name))
            self.cond.notify()


if __name__ == "__main__":

    cond = threading.Condition()

    b_thread = ThreadB(cond)
    a_thread = ThreadA(cond)

    b_thread.start()  # 1
    a_thread.start()  # 3

# 输出结果

线程A : hello, 你好
线程B : 你好
线程A : 吃过饭了吗
线程B : 吃过了，你呢
线程A : 我也吃过了，咱们去找PVM吧
线程B : ok，走吧 

完成线程之间的复杂通信。
这里需要注意的是：两个线程之间的开启先后顺序。b线程需要先于a线程开启。原因：
1 先开启b线程
2 wait方法会首先上一把锁，线程处于阻塞态
3 开启a线程
4 打印 线程A：hello，你好啊
5 这个时候cond对象调用notify方法，会释放掉之前上的锁
6 调用wait方法，为自己又上了一把锁
7 由于notify方法已经打开了锁，或继续执行，打印 线程B：你好
其实wait方法会维持一个锁，而这个锁只有notify方法才能打开。如果a线程先开启，则是调用了wait方法维持了一把锁，并没有其他的线程会调用notify方法释放这把锁。则最终只会输出 线程A : hello, 你好 ，而线程一直处于死锁状态。

补充：Condition对象会维持两层锁，而不是两个锁，更不是简单的一个锁。在开启或者关闭上下文管理器对象的时候__enter__，__exit__方法会开启释放掉底层锁(直接使用acquire()与release()两个方法也行)，这一层锁是一个。而在持续连续调用的wait和notify方法则是对第二层锁进行操作，而这一层所在Condition对象内部是封装到一个双端队列中，在每次调用wait的时候分配一把锁并放入到cond的等待队列中，等到notify方法的唤醒。可以进入Condition源码查看

3、Semaphore（信号量）

同时只有n个线程可以获得semaphore,即可以限制最大连接数为n)，也就是线程最大并发量的控制。
Semaphore管理一个内置的计数器，每当调用acquire()时内置计数器-1；调用release() 时内置计数器+1；计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。
信号量使得一个程序中有很多个线程，但是只有n多个线程获得信号量，处于运行态

class HtmlSpider(threading.Thread):
    def __init__(self, url, sem):
        super().__init__()
        self.url = url
        self.sem = sem

    def run(self):
        time.sleep(2)
        print("got html text success, time is {}".format(time.ctime()))
        self.sem.release()

class UrlProducer(threading.Thread):
    def __init__(self, sem):
        super().__init__()
        self.sem = sem

    def run(self):
        for i in range(20):
            self.sem.acquire()
            html_thread = HtmlSpider("https://baidu.com/{}".format(i), self.sem)
            html_thread.start()

if __name__ == "__main__":
    sem = threading.Semaphore(4)  # 每次只有4个线程获取信号量
    url_producer = UrlProducer(sem)
    url_producer.start()

在上面示例中，模拟爬虫，创建20个子线程爬取html页面，如果不是用信号量，二十条数据一次返回。使用信号量，使得每次只有4个线程运行。

# 输出结果

got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:55 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:55 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:55 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:55 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:57 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:57 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:57 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:57 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:59 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:59 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:59 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:17:59 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:18:01 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:18:01 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:18:01 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:18:01 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:18:03 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:18:03 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:18:03 2018
got html text success, time is Tue Nov 20 17:18:03 2018

每个两秒打印一次结果，一次四条数据。总共二十个。

4、线程池

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码，但是当项目达到一定的规模，频繁创建/销毁进程或者线程是非常消耗资源的，这个时候我们就要编写自己的线程池/进程池，以空间换时间。但从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。

concurrent.futures模块的基础是Exectuor，Executor是一个抽象类，它不能被直接使用。但是它提供的两个子类ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor却是非常有用，顾名思义两者分别被用来创建线程池和进程池的代码。我们可以将相应的tasks直接放入线程池/进程池，不需要维护Queue来操心死锁的问题，线程池/进程池会自动帮我们调度。

Future你可以把它理解为一个在未来完成的操作，这是异步编程的基础，传统编程模式下比如我们操作queue.get的时候，在等待返回结果之前会产生阻塞，cpu不能让出来做其他事情，而Future的引入帮助我们在等待的这段时间可以完成其他的操作。

<1>、使用submit来操作线程池/进程池：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import urllib.request
URLS = ['http://www.163.com', 'https://www.baidu.com/', 'https://github.com/']
def load_url(url):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn:
        print('%r page is %d bytes' % (url, len(conn.read())))

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)

for url in URLS:
    future = executor.submit(load_url,url)
    print(future.done())

print('主线程')

# 运行结果：
False
False
False
主线程
'https://www.baidu.com/' page is 227 bytes
'https://github.com/' page is 75633 bytes
'http://www.163.com' page is 703974 bytes

根据运行结果,使用submit方法来往线程池中加入一个task，submit返回一个Future对象，对于Future对象可以简单地理解为一个在未来完成的操作。由于线程池异步提交了任务，主线程并不会等待线程池里创建的线程执行完毕，所以执行了print('主线程')，相应的线程池中创建的线程并没有执行完毕，故future.done()返回结果为False。

<2>、 用map来操作线程池/进程池：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import urllib.request
URLS = ['http://www.163.com', 'https://www.baidu.com/', 'https://github.com/']
def load_url(url):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn:
        print('%r page is %d bytes' % (url, len(conn.read())))

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)

executor.map(load_url,URLS)

print('主线程')
# 结果
主线程
'https://www.baidu.com/' page is 227 bytes
'https://github.com/' page is 75633 bytes
'http://www.163.com' page is 703974 bytes

从运行结果可以看出，map是按照URLS列表元素的顺序返回的，并且写出的代码更加简洁直观，可以根据具体的需求任选一种。

<3>、wait

wait方法接会返回一个tuple(元组)，tuple中包含两个set(集合)，一个是completed(已完成的)另外一个是uncompleted(未完成的)。使用wait方法的一个优势就是获得更大的自由度，它接收三个参数FIRST_COMPLETED, FIRST_EXCEPTION 和ALL_COMPLETE，默认设置为ALL_COMPLETED

如果采用默认的ALL_COMPLETED，程序会阻塞直到线程池里面的所有任务都完成，再执行主线程：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,wait,as_completed
import urllib.request
URLS = ['http://www.163.com', 'https://www.baidu.com/', 'https://github.com/']
def load_url(url):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn:
        print('%r page is %d bytes' % (url, len(conn.read())))

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)

f_list = []
for url in URLS:
    future = executor.submit(load_url,url)
    f_list.append(future)
print(wait(f_list))

print('主线程')
# 输出
'https://www.baidu.com/' page is 227 bytes
'https://github.com/' page is 75627 bytes
'http://www.163.com' page is 703988 bytes
DoneAndNotDoneFutures(done={<Future at 0x2ab6ea89d30 state=finished returned NoneType>, <Future at 0x2ab6ea89240 state=finished returned NoneType>, <Future at 0x2ab6e93f7b8 state=finished returned NoneType>}, not_done=set())
主线程

如果采用FIRST_COMPLETED参数，程序并不会等到线程池里面所有的任务都完成：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,wait,as_completed
import urllib.request
URLS = ['http://www.163.com', 'https://www.baidu.com/', 'https://github.com/']
def load_url(url):
    with urllib.request.urlopen(url, timeout=60) as conn:
        print('%r page is %d bytes' % (url, len(conn.read())))

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3)

f_list = []
for url in URLS:
    future = executor.submit(load_url,url)
    f_list.append(future)
print(wait(f_list,return_when='FIRST_COMPLETED'))

print('主线程')
# 输出
'https://www.baidu.com/' page is 227 bytes
DoneAndNotDoneFutures(done={<Future at 0x2cd5581a240 state=finished returned NoneType>}, not_done={<Future at 0x2cd5581ad30 state=running>, <Future at 0x2cd556cf7f0 state=running>})
主线程
'http://www.163.com' page is 703991 bytes
'https://github.com/' page is 75625 bytes

<4>、回调函数

import requests
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def get(url):
    print('GET {}'.format(url))
    response = requests.get(url)
    time.sleep(2)
    if response.status_code == 200:  # 200代表状态：下载成功了
        return {'url': url, 'content': response.text}


def parse(res):
    print('%s parse res is %s' % (res['url'], len(res['content'])))
    return '%s parse res is %s' % (res['url'], len(res['content']))


def save(res):
    print('save', res)


def task(res):
    res = res.result()
    par_res = parse(res)
    save(par_res)


if __name__ == '__main__':
    urls = [
        'http://www.cnblogs.com',
        'https://www.python.org',
        'https://www.openstack.org',
    ]

    pool = ThreadPoolExecutor(2)
    for i in urls:
        pool.submit(get, i).add_done_callback(task)
        '''
        这里的回调函数拿到的是一个对象。得
        先把返回的res得到一个结果。即在前面加上一个res.result()
        谁好了谁去掉回调函数
        回调函数也是一种编程思想。不仅在线程池用，在进程池也用
        '''
    pool.shutdown()  # 相当于进程池里的close和join

# 输出
GET http://www.cnblogs.com
GET https://www.python.org
https://www.python.org parse res is 50114
save https://www.python.org parse res is 50114
GET https://www.openstack.org
https://www.openstack.org parse res is 63253
save https://www.openstack.org parse res is 63253
http://www.cnblogs.com parse res is 40382
save http://www.cnblogs.com parse res is 40382

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