Python 爬虫进阶五之多线程的用法-伙伴云

Python 爬虫进阶五之多线程的用法

网友投稿 561 2022-05-30

前言

我们之前写的爬虫都是单个线程的？这怎么够？一旦一个地方卡到不动了，那不就永远等待下去了？为此我们可以使用多线程或者多进程来处理。首先声明一点！多线程和多进程是不一样的！一个是 thread 库，一个是 multiprocessing 库。而多线程 thread 在 Python 里面被称作鸡肋的存在！而没错！本节介绍的是就是这个库 thread。不建议你用这个，不过还是介绍下了，如果想看可以看看下面，不想浪费时间直接看 multiprocessing 多进程

鸡肋点

名言：

“Python 下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”

那当然有同学会问了，为啥？

Python 爬虫进阶五之多线程的用法

背景

1、GIL 是什么？ GIL 的全称是 Global Interpreter Lock (全局解释器锁)，来源是 python 设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。 2、每个 CPU 在同一时间只能执行一个线程（在单核 CPU 下的多线程其实都只是并发，不是并行，并发和并行从宏观上来讲都是同时处理多路请求的概念。但并发和并行又有区别，并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。）在 Python 多线程下，每个线程的执行方式：

获取 GIL

执行代码直到 sleep 或者是 python 虚拟机将其挂起。

释放 GIL

可见，某个线程想要执行，必须先拿到 GIL，我们可以把 GIL 看作是 “通行证”，并且在一个 python 进程中，GIL 只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入 CPU 执行。在 Python2.x 里，GIL 的释放逻辑是当前线程遇见 IO 操作或者 ticks 计数达到 100（ticks 可以看作是 Python 自身的一个计数器，专门做用于 GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整），进行释放。而每次释放 GIL 锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。并且由于 GIL 锁存在，python 里一个进程永远只能同时执行一个线程 (拿到 GIL 的线程才能执行)，这就是为什么在多核 CPU 上，python 的多线程效率并不高。

那么是不是 python 的多线程就完全没用了呢？

在这里我们进行分类讨论： 1、CPU 密集型代码 (各种循环处理、计数等等)，在这种情况下，由于计算工作多，ticks 计数很快就会达到阈值，然后触发 GIL 的释放与再竞争（多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以 python 下的多线程对 CPU 密集型代码并不友好。 2、IO 密集型代码 (文件处理、网络爬虫等)，多线程能够有效提升效率 (单线程下有 IO 操作会进行 IO 等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程 A 等待时，自动切换到线程 B，可以不浪费 CPU 的资源，从而能提升程序执行效率)。所以 python 的多线程对 IO 密集型代码比较友好。而在 python3.x 中，GIL 不使用 ticks 计数，改为使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放 GIL），这样对 CPU 密集型程序更加友好，但依然没有解决 GIL 导致的同一时间只能执行一个线程的问题，所以效率依然不尽如人意。

多核性能

多核多线程比单核多线程更差，原因是单核下多线程，每次释放 GIL，唤醒的那个线程都能获取到 GIL 锁，所以能够无缝执行，但多核下，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 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

多进程为什么不会这样？

每个进程有各自独立的 GIL，互不干扰，这样就可以真正意义上的并行执行，所以在 python 中，多进程的执行效率优于多线程 (仅仅针对多核 CPU 而言)。所以在这里说结论：多核下，想做并行提升效率，比较通用的方法是使用多进程，能够有效提高执行效率。所以，如果不想浪费时间，可以直接看多进程。

直接利用函数创建多线程

Python 中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。

函数式：调用 thread 模块中的 start_new_thread () 函数来产生新线程。语法如下：

thread.start_new_thread(function, args[, kwargs])

参数说明:

function - 线程函数。

args - 传递给线程函数的参数，他必须是个 tuple 类型。

kwargs - 可选参数。

先用一个实例感受一下：

# -*- coding: UTF-8 -*-

import thread

import time

# 为线程定义一个函数

def print_time(threadName, delay):

count = 0

while count < 5:

time.sleep(delay)

count += 1

print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))

# 创建两个线程

try:

thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-1", 2,))

thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-2", 4,))

except:

print "Error: unable to start thread"

while 1:

pass

print "Main Finished"

运行结果如下：

Thread-1: Thu Nov 3 16:43:01 2016

Thread-2: Thu Nov 3 16:43:03 2016

Thread-1: Thu Nov 3 16:43:03 2016

Thread-1: Thu Nov 3 16:43:05 2016

Thread-2: Thu Nov 3 16:43:07 2016

Thread-1: Thu Nov 3 16:43:07 2016

Thread-1: Thu Nov 3 16:43:09 2016

Thread-2: Thu Nov 3 16:43:11 2016

Thread-2: Thu Nov 3 16:43:15 2016

Thread-2: Thu Nov 3 16:43:19 2016

可以发现，两个线程都在执行，睡眠 2 秒和 4 秒后打印输出一段话。注意到，在主线程写了

while 1:

pass

这是让主线程一直在等待如果去掉上面两行，那就直接输出

Main Finished

程序执行结束。

使用 Threading 模块创建线程

使用 Threading 模块创建线程，直接从 threading.Thread 继承，然后重写 init 方法和 run 方法：

#!/usr/bin/python

# -*- coding: UTF-8 -*-

import threading

import time

import thread

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread

def __init__(self, threadID, name, counter):

threading.Thread.__init__(self)

self.threadID = threadID

self.name = name

self.counter = counter

def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面线程在创建后会直接运行run函数

print "Starting " + self.name

print_time(self.name, self.counter, 5)

print "Exiting " + self.name

def print_time(threadName, delay, counter):

while counter:

if exitFlag:

thread.exit()

time.sleep(delay)

print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))

counter -= 1

# 创建新线程

thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)

thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启线程

thread1.start()

thread2.start()

print "Exiting Main Thread"

运行结果：

Starting Thread-1Starting Thread-2

Exiting Main Thread

Thread-1: Thu Nov 3 18:42:19 2016

Thread-2: Thu Nov 3 18:42:20 2016

Thread-1: Thu Nov 3 18:42:20 2016

Thread-1: Thu Nov 3 18:42:21 2016

Thread-2: Thu Nov 3 18:42:22 2016

Thread-1: Thu Nov 3 18:42:22 2016

Thread-1: Thu Nov 3 18:42:23 2016

Exiting Thread-1

Thread-2: Thu Nov 3 18:42:24 2016

Thread-2: Thu Nov 3 18:42:26 2016

Thread-2: Thu Nov 3 18:42:28 2016

Exiting Thread-2

有没有发现什么奇怪的地方？打印的输出格式好奇怪。比如第一行之后应该是一个回车的，结果第二个进程就打印出来了。那是因为什么？因为这几个线程没有设置同步。

线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire 方法和 release 方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间。如下：多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是 0，线程”set” 从后向前把所有元素改成 1，而线程”print” 负责从前往后读取列表并打印。那么，可能线程”set” 开始改的时候，线程”print” 便来打印列表了，输出就成了一半 0 一半 1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。锁有两种状态 —— 锁定和未锁定。每当一个线程比如”set” 要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如”print” 获得锁定了，那么就让线程”set” 暂停，也就是同步阻塞；等到线程”print” 访问完毕，释放锁以后，再让线程”set” 继续。经过这样的处理，打印列表时要么全部输出 0，要么全部输出 1，不会再出现一半 0 一半 1 的尴尬场面。看下面的例子：

# -*- coding: UTF-8 -*-

import threading

import time

class myThread (threading.Thread):

def __init__(self, threadID, name, counter):

threading.Thread.__init__(self)

self.threadID = threadID

self.name = name

self.counter = counter

def run(self):

print "Starting " + self.name

# 获得锁，成功获得锁定后返回True

# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定

# 否则超时后将返回False

threadLock.acquire()

print_time(self.name, self.counter, 3)

# 释放锁

threadLock.release()

def print_time(threadName, delay, counter):

while counter:

time.sleep(delay)

print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))

counter -= 1

threadLock = threading.Lock()

threads = []

# 创建新线程

thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)

thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)

# 开启新线程

thread1.start()

thread2.start()

# 添加线程到线程列表

threads.append(thread1)

threads.append(thread2)

# 等待所有线程完成

for t in threads:

t.join()

print "Exiting Main Thread"

在上面的代码中运用了线程锁还有 join 等待。运行结果如下：

Starting Thread-1

Starting Thread-2

Thread-1: Thu Nov 3 18:56:49 2016

Thread-1: Thu Nov 3 18:56:50 2016

Thread-1: Thu Nov 3 18:56:51 2016

Thread-2: Thu Nov 3 18:56:53 2016

Thread-2: Thu Nov 3 18:56:55 2016

Thread-2: Thu Nov 3 18:56:57 2016

Exiting Main Thread

这样一来，你可以发现就不会出现刚才的输出混乱的结果了。

线程优先级队列

Python 的 Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括 FIFO（先入先出) 队列 Queue，LIFO（后入先出）队列 LifoQueue，和优先级队列 PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。

Queue 模块中的常用方法:

Queue.qsize () 返回队列的大小

Queue.empty () 如果队列为空，返回 True, 反之 False

Queue.full () 如果队列满了，返回 True, 反之 False

Queue.full 与 maxsize 大小对应

Queue.get ([block [, timeout]]) 获取队列，timeout 等待时间

Queue.get_nowait () 相当 Queue.get (False)

Queue.put (item) 写入队列，timeout 等待时间

Queue.put_nowait (item) 相当 Queue.put (item, False)

Queue.task_done () 在完成一项工作之后，Queue.task_done () 函数向任务已经完成的队列发送一个信号

Queue.join () 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

用一个实例感受一下：

# -*- coding: UTF-8 -*-

import Queue

import threading

import time

exitFlag = 0

class myThread (threading.Thread):

def __init__(self, threadID, name, q):

threading.Thread.__init__(self)

self.threadID = threadID

self.name = name

self.q = q

def run(self):

print "Starting " + self.name

process_data(self.name, self.q)

print "Exiting " + self.name

def process_data(threadName, q):

while not exitFlag:

queueLock.acquire()

if not workQueue.empty():

data = q.get()

queueLock.release()

print "%s processing %s" % (threadName, data)

else:

queueLock.release()

time.sleep(1)

threadList = ["Thread-1", "Thread-2", "Thread-3"]

nameList = ["One", "Two", "Three", "Four", "Five"]

queueLock = threading.Lock()

workQueue = Queue.Queue(10)

threads = []

threadID = 1

# 创建新线程

for tName in threadList:

thread = myThread(threadID, tName, workQueue)

thread.start()

threads.append(thread)

threadID += 1

# 填充队列

queueLock.acquire()

for word in nameList:

workQueue.put(word)

queueLock.release()

# 等待队列清空

while not workQueue.empty():

pass

# 通知线程是时候退出

exitFlag = 1

# 等待所有线程完成

for t in threads:

t.join()

print "Exiting Main Thread"

运行结果：

Starting Thread-1

Starting Thread-2

Starting Thread-3

Thread-3 processing One

Thread-1 processing Two

Thread-2 processing Three

Thread-3 processing Four

Thread-2 processing Five

Exiting Thread-2

Exiting Thread-3

Exiting Thread-1

Exiting Main Thread

上面的例子用了 FIFO 队列。当然你也可以换成其他类型的队列。

参考文章

http://bbs.51cto.com/thread-1349105-1.html

http://www.runoob.com/python/python-multithreading.html

Python 任务调度多线程

在 Python 中绘制 Mandelbrot 集（在线翻译器）

561 2022-05-30

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