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Python并发编程之线程中的信息隔离(五)

2018.05.27 15:19 274浏览

大家好,并发编程 进入第三篇。

上班第一天,大家应该比较忙吧。小明也是呢,所以今天的内容也很少。只要几分钟就能学完。

昨天我们说,线程与线程之间要通过消息通信来控制程序的执行。

讲完了消息通信,今天就来探讨下线程里的信息隔离是如何做到的。

大家注意
信息隔离,这并不是官方命名的名词,也不是网上广为流传的名词。是我为了方便理解而自创的,大家知道就好咯。

本文目录


  • 初步认识信息隔离

  • 信息隔离的意义何在

. 初步认识信息隔离

什么是信息隔离
比如说,咱有两个线程,线程A里的变量,和线程B里的变量值不能共享。这就是信息隔离

你可能要说,那变量名取不一样不就好啦?

是的,如果所有的线程都不是由一个class实例化出来的同一个对象,确实是可以。这个问题我们暂且挂着,后面我再说明。

那么,如何实现信息隔离呢?
在Python中,其提供了threading.local这个类,可以很方便的控制变量的隔离,即使是同一个变量,在不同的线程中,其值也是不能共享的。

用代码来看下

from threading import local, Thread, currentThread

# 定义一个local实例
local_data = local()
# 在主线中,存入name这个变量
local_data.name = 'local_data'


class MyThread(Thread):
   def run(self):
       print("赋值前-子线程:", currentThread(),local_data.__dict__)
       # 在子线程中存入name这个变量
       local_data.name = self.getName()
       print("赋值后-子线程:",currentThread(), local_data.__dict__)


if __name__ == '__main__':
   print("开始前-主线程:",local_data.__dict__)

   t1 = MyThread()
   t1.start()
   t1.join()

   t2 = MyThread()
   t2.start()
   t2.join()

   print("结束后-主线程:",local_data.__dict__)

来看看输出结果

开始前-主线程: {'name': 'local_data'}

赋值前-子线程: <MyThread(Thread-1, started 4832)> {}
赋值后-子线程: <MyThread(Thread-1, started 4832)> {'name': 'Thread-1'}

赋值前-子线程: <MyThread(Thread-2, started 5616)> {}
赋值后-子线程: <MyThread(Thread-2, started 5616)> {'name': 'Thread-2'}

结束后-主线程: {'name': 'local_data'}

从输出来看,我们可以知道,local实际是一个字典型的对象,其内部可以以key-value的形式存入你要做信息隔离的变量。local实例可以是全局唯一的,只有一个。因为你在给local存入或访问变量时,它会根据当前的线程的不同从不同的存储空间存入或获取。

基于此,我们可以得出以下三点结论:

  1. 主线程中的变量,不会因为其是全局变量,而被子线程获取到;

  2. 主线程也不能获取到子线程中的变量;

  3. 子线程与子线程之间的变量也不能互相访问。

所以如果想在当前线程保存一个全局值,并且各自线程(包括主线程)互不干扰,使用local类吧。

. 信息隔离的意义何在

细心的你,一定已经发现了,上面那个例子,即使我们不用threading.local来做信息隔离,两个线程self.getName()本身就是隔离的,没有任何关系的。因为这两个线程是由一个class实例出的两个不同的实例对象。自然是可以不用做隔离,因为其本身就是隔离的。

但是,现实开发中。不可排除有多个线程,是由一个class实例出的同一个实例对象而实现的。

譬如,现在新手特别喜欢的爬虫项目。通常都是先给爬虫一个主页,然后获取主页下的所有链接,对这个链接再进行遍历,一直往下,直到把所有的链接都爬完,获取到我们所需的内容。

由于单线程的爬取效率实在是太低了,我们考虑使用多线程来工作。先使用socketwww.sina.con.cn建立一个TCP连接。然后在这个连接的基础上,对主页上的每个链接(我们这里只举news.sina.com.cnblog.sina.com.cn这两个子链接做例子)创建一个线程,这样效率就高多了。

友情提醒
以下代码,若要理解,可能需要你了解下socket的网络编程相关内容。我在前几天的文章中有发布一篇相关的文章,没有基础的同学可以先去看看那篇文章。

import threading
from functools import partial
from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM

class LazyConnection:
   def __init__(self, address, family=AF_INET, type=SOCK_STREAM):
       self.address = address
       self.family = AF_INET
       self.type = SOCK_STREAM
       self.local = threading.local()

   def __enter__(self):
       if hasattr(self.local, 'sock'):
           raise RuntimeError('Already connected')
       # 把socket连接存入local中
       self.local.sock = socket(self.family, self.type)
       self.local.sock.connect(self.address)
       return self.local.sock

   def __exit__(self, exc_ty, exc_val, tb):
       self.local.sock.close()
       del self.local.sock

def spider(conn, website):
   with conn as s:
       header = 'GET / HTTP/1.1\r\nHost: {}\r\nConnection: close\r\n\r\n'.format(website)
       s.send(header.encode("utf-8"))
       resp = b''.join(iter(partial(s.recv, 100000), b''))
   print('Got {} bytes'.format(len(resp)))

if __name__ == '__main__':
   # 建立一个TCP连接
   conn = LazyConnection(('www.sina.com.cn', 80))

   # 爬取两个页面
   t1 = threading.Thread(target=spider, args=(conn,"news.sina.com.cn"))
   t2 = threading.Thread(target=spider, args=(conn,"blog.sina.com.cn"))
   t1.start()
   t2.start()
   t1.join()
   t2.join()

输出结果

Got 765 bytes
Got 513469 bytes

如果是在这种场景下,要做到线程之间的状态信息的隔离,就肯定要借助threading.local,所以threading.local的存在是有存在的意义的。其他还有很多场景是必须借助threading.local才能实现的,而这些就要靠你们在真正的业务开发中去发现咯。

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