Python의 멀티스레딩에 대한 심층적인 이해 초보자를 위한 필독서입니다.

예 1
5개의 다른 URL을 요청합니다:
단일 스레드

import time 
import urllib2    
defget_responses():   
urls=[     
‘http://www.baidu.com',     
‘http://www.amazon.com',     
‘http://www.ebay.com',     
‘http://www.alibaba.com',     
‘http://www.jb51.net'  
 ]   
start=time.time()  
forurlinurls:    
printurl    
resp=urllib2.urlopen(url)     
printresp.getcode()  
print”Elapsed time: %s”%(time.time()-start)    
get_responses()

출력은 다음과 같습니다:
http://www.baidu.com200
http://www.amazon.com200
http://www.ebay.com200
http://www.alibaba.com200
http://www.jb51.net200
경과됨 time:3.0814409256

설명:
URL은 순서대로 요청됩니다
CPU가 하나의 URL에서 응답을 받지 않으면 다음 URL을 요청하지 않습니다.
네트워크 요청에 시간이 오래 걸립니다. 그래서 CPU는 네트워크 요청의 반환을 기다리는 동안 유휴 상태였습니다.
멀티스레딩

import urllib2 
import time 
from threading import Thread   
classGetUrlThread(Thread):   
def__init__(self, url):     
self.url=url     
super(GetUrlThread,self).__init__()      
defrun(self):     
resp=urllib2.urlopen(self.url)     
printself.url, resp.getcode()    
defget_responses():   urls=[     
‘http://www.baidu.com',     
‘http://www.amazon.com',     
‘http://www.ebay.com',     
‘http://www.alibaba.com',     
‘http://www.jb51.net'   
]   
start=time.time()   
threads=[]   
forurlinurls:     
t=GetUrlThread(url)     
threads.append(t)     
t.start()   
fortinthreads:     
t.join()   
print”Elapsed time: %s”%(time.time()-start)    
get_responses()

출력:
http://www.jb51.net200
http://www.baidu.com200
http://www. amazon .com200
http://www.alibaba.com200
http://www.ebay.com200
경과됨 time:0.689890861511

설명:

프로그램 실행 시간 향상을 인식
대기할 때 CPU의 대기 시간을 줄이기 위해 멀티 스레드 프로그램을 작성했습니다. 스레드의 경우 네트워크 요청이 반환되면 CPU는 다른 스레드로 전환하여 다른 스레드에서 네트워크 요청을 수행할 수 있습니다.
하나의 스레드가 하나의 URL을 처리할 것으로 예상하므로 스레드 클래스를 인스턴스화할 때 URL을 전달합니다.
스레드 실행이란 클래스의 run() 메서드를 실행하는 것을 의미합니다.
어쨌든 우리는 각 스레드가 run()을 실행하기를 원합니다.
각 URL에 대한 스레드를 생성하고 스레드에서 run() 메서드를 실행하도록 CPU에 지시하는 start() 메서드를 호출합니다.
모든 스레드의 실행이 완료되었을 때 소요된 시간을 계산하기 위해 Join() 메서드를 호출합니다.
join()은 다음 명령을 실행하기 전에 이 스레드가 끝날 때까지 기다리도록 메인 스레드에 알릴 수 있습니다.
각 스레드에서 Join() 메서드를 호출하므로 모든 스레드의 실행이 완료된 후 실행 시간을 계산합니다.

스레드 정보:

CPU는 start() 호출 직후 run() 메서드를 실행하지 않을 수 있습니다.
다른 스레드에서는 run()의 실행 순서를 결정할 수 없습니다.
단일 스레드의 경우 run() 메서드의 명령문이 순서대로 실행된다는 것이 보장됩니다.
스레드의 URL을 먼저 요청한 후 반환된 결과가 인쇄되기 때문입니다.

예제 2

멀티 스레드 간의 리소스 경쟁을 시연하고 이 문제를 해결하는 프로그램을 사용하겠습니다.

from threading import Thread    
#define a global variable some_var=0   
classIncrementThread(Thread):   
defrun(self):     
#we want to read a global variable     
#and then increment it     
globalsome_var     
read_value=some_var     
print”some_var in %s is %d”%(self.name, read_value)     
some_var=read_value+1    
print”some_var in %s after increment is %d”%(self.name, some_var)    
defuse_increment_thread():   
threads=[]   
foriinrange(50):     
t=IncrementThread()     
threads.append(t)     
t.start()   
fortinthreads:     
t.join()   
print”After 50 modifications, some_var should have become 50″   
print”After 50 modifications, some_var is %d”%(some_var,)    
use_increment_thread()

이 프로그램을 여러 번 실행하면 다양한 결과를 볼 수 있습니다.
설명:
전역 변수가 있고 모든 스레드가 이를 수정하려고 합니다.
모든 스레드는 이 전역 변수를 추가해야 합니다. 1 .
스레드가 50개면 최종 값이 50이 되어야 하는데 그렇지 않습니다.
왜 50이 안됐나요?
some_var이 15일 때 스레드 t1은 some_var를 읽습니다. 이때 CPU는 다른 스레드 t2에 제어권을 부여합니다.
t2 스레드가 읽은 some_var도 15입니다
t1과 t2 모두 some_var를 16으로 늘립니다.
당시 우리가 예상한 것은 t1이었습니다. t2 두 개의 스레드는 some_var +를 만듭니다. 2가 17이 됩니다
여기서 자원 경쟁이 벌어지고 있습니다.
다른 스레드에서도 같은 상황이 발생할 수 있어 최종 결과가 50 미만일 수 있습니다.
자원 경쟁 해소

from threading 
import Lock, Thread 
lock=Lock() 
some_var=0   
classIncrementThread(Thread):   
defrun(self):     
#we want to read a global variable     
#and then increment it     
globalsome_var     
lock.acquire()     
read_value=some_var     
print”some_var in %s is %d”%(self.name, read_value)     
some_var=read_value+1    
print”some_var in %s after increment is %d”%(self.name, some_var)     
lock.release()    
defuse_increment_thread():   
threads=[]   
foriinrange(50):     
t=IncrementThread()     
threads.append(t)     
t.start()   
fortinthreads:     
t.join()   
print”After 50 modifications, some_var should have become 50″   
print”After 50 modifications, some_var is %d”%(some_var,)    
use_increment_thread()

프로그램을 다시 실행하여 기대했던 결과를 얻었습니다.
설명:
잠금 경쟁 조건을 방지하는 데 사용됩니다
스레드 t1이 일부 작업을 수행하기 전에 잠금을 획득하는 경우. 다른 스레드는 t1이 잠금을 해제하기 전에 동일한 작업을 수행하지 않습니다.
우리가 확인하고 싶은 것은 스레드 t1이 some_var를 읽으면 t1이 some_var 수정을 완료할 때까지 다른 스레드가 some_var를 읽을 수 없다는 것입니다.
이런 방식으로 읽기 some_var를 수정하는 것은 논리적인 원자적 작업이 됩니다.
예제 3
하나의 스레드가 다른 스레드의 변수(비전역 변수)에 영향을 미칠 수 없음을 증명하기 위해 예를 사용하겠습니다.
time.sleep()은 스레드를 일시 중단하고 강제로 스레드 전환을 발생시킬 수 있습니다.

from threading import Thread 
import time    
classCreateListThread(Thread):   
defrun(self):     
self.entries=[]     
foriinrange(10):       
time.sleep(1)       
self.entries.append(i)     
printself.entries    
defuse_create_list_thread():   
foriinrange(3):     
t=CreateListThread()     
t.start()    
use_create_list_thread()

몇번을 실행해본 결과, 제가 원했던 결과가 출력되지 않는 것을 발견했습니다. 한 스레드가 인쇄하는 동안 CPU가 다른 스레드로 전환되므로 잘못된 결과가 생성됩니다. 우리는 확실히 인쇄해야합니다 self.entries는 인쇄가 다른 스레드에 의해 중단되는 것을 방지하기 위한 논리적 원자 작업입니다.
우리는 Lock()을 사용했습니다. 아래 예를 보세요.

from threading import Thread, Lock 
import time    
lock=Lock()    
classCreateListThread(Thread):   
defrun(self):     
self.entries=[]     
foriinrange(10):       
time.sleep(1)       
self.entries.append(i)     
lock.acquire()     
printself.entries     
lock.release()    
defuse_create_list_thread():   
foriinrange(3):     
t=CreateListThread()     
t.start()    
use_create_list_thread()

이번에는 올바른 결과를 보았습니다. 이는 하나의 스레드가 다른 스레드의 내부 변수(비전역 변수)를 수정할 수 없음을 증명합니다.