python爬虫-23-python多线程详解（2）继承类，以及多线程锁

python爬虫-23-python多线程详解（2）继承类，以及多线程锁

1、python之多线程threading封装为了让线程代码更好的封装。可以使用threading模块下的Thread类，继承自这个类，然后实现run方法，线程就会自动运行run方法中的代码。我们可以将上一篇的代码进行封装，封装之后的代码：import threadingfrom datetime import datetimeimport timeclass Eating(threading.Thread):    def run(self):        for i in range(3):            print("正在吃第{}顿饭\n".format(i))            time.sleep(1)class Studying(threading.Thread):    def run(self):        for i in range(3):            print("运维家{}颗心\n".format(i))            time.sleep(1)def Total():    Start = datetime.now()    T1 = Eating()    T2 = Studying()    T1.start()    T2.start()    T1.join()    T2.join()    Stop = datetime.now()    Total_time = Stop - Start    print("该代码运行时间为：{}".format(Total_time))if __name__ == '__main__':    Total()运行结果如下：正在吃第0顿饭运维家0颗心运维家1颗心正在吃第1顿饭运维家2颗心正在吃第2顿饭该代码运行时间为：0:00:03.014794我们可以看到，通过重写python的threading.Thread的run方法，我们也成功的实现了多线程，且更加优雅。2、threading之锁机制我们想一个问题哈，当你这个代码中有一个全局变量A 同时被两个线程进行调用的时候，我们该如何保证这个变量保持一个先后顺序来被调用呢，因为当你启动了两个线程之后，我们是无法控制线程的运行顺序的，那么在这样子的前提下，是不是就存在那么一种数据错乱的可能性呢。例如，当全局变量A被线程C调用的时候，线程D也来调用全局变量A 了，那么此时是不是全局变量A就有可能发生变化，在这种情况下，当线程C再次来调用全局变量A的时候，数据是不是就不准了呀，我们来简单看个例子吧：import threadingA = 0def Thread_C():    global A    for c in range(1000000):        A += 1    print(A)def Thread_D():    global A    for d in range(1000000):        A += 1    print(A)def main():    T1 = threading.Thread(target=Thread_C)    T2 = threading.Thread(target=Thread_D)    T1.start()    T2.start()    T1.join()    T2.join()if __name__ == '__main__':    main()运行之后输出结果如下：13028441717930可以看到两个输出内容，一个是1302844，另一个是1717930，当我们再次运行的时候，这个结果会再次发生变化；但是正常逻辑来说呢，他应该输出一个1000000和一个2000000，对吧，其实这种情况在数量较少的情况下是有可能不会有问题的，因为在你第二个线程还没有启动的时候，第一个线程就已经执行完了，所以数量少的情况下，就有可能没问题。那么这个情况，就是没有给变量上锁，导致多个线程同时调用一个可变的全局变量，导致的该问题；python也给我们提供了解决方法，就是当有这种情况发生的时候，我们通过给某个线程访问某个变量的时候上锁，确保该线程在调用某个变量的时候，其他线程无法访问进行，让其处于等待状态，直到该线程处理完毕，将锁释放，该变量才会被其他线程调用，那么这种情况就不会有上面的情况出现了，我们看下如何实现吧。方法：threading.Lock()代码：import threadingA = 0A_Lock = threading.Lock()  # 创建锁def Thread_C():    global A    A_Lock.acquire()  # 上锁    for c in range(1000000):        A += 1    A_Lock.release()  # 解锁    print(A)def Thread_D():    global A    A_Lock.acquire()  # 上锁    for d in range(1000000):        A += 1    A_Lock.release()  # 解锁    print(A)def main():    T1 = threading.Thread(target=Thread_C)    T2 = threading.Thread(target=Thread_D)    T1.start()    T2.start()    T1.join()    T2.join()if __name__ == '__main__':    main()运行结果如下：10000002000000我们可以看到，当我们上锁之后，就获得了正确的值。当然了，上面这个示例有点儿极端，虽然说当你计算数量较少的情况下，问题可能不大，但是还是推荐有类似的情况，统一加锁吧。至此，本文结束，相关内容每日更新。

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