39. 线程间通信
2021/4/25 10:29:15
本文主要是介绍39. 线程间通信,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
前面我们已经通过多个线程下载csv数据并转换为xml文件。
在Python中由于全局解释器锁(GIL)的存在,多线程进行CPU密集型操作并不能提高执行效率,我们修改程序框架:
使用多个DownloadThread线程进行下载(I/O);
使用一个ConvertThread线程进行转换(CPU);
下载线程把下载数据安全地传递给转换线程。
要求:实现上面的程序框架。
解决方案:使用标准库中的queue.Queue
类,它是一个线程安全的队列。Download线程把下载数据放入队列,Convert线程从队列里提取数据。
- 对于
queue.Queue
类:
class queue.Queue(maxsize=0)
FIFO队列类。maxsize是一个整数,它设置可以放置在队列中的项数的上限。一旦达到此大小,插入将阻塞,直到使用队列中的项。如果maxsize小于或等于零,则队列大小为无穷大。
queue.Queue
类有下面方法:
Queue.qsize()
返回队列的大致大小。注意,qsize() > 0 不保证后续的get()不被阻塞,qsize() < maxsize 也不保证put()不被阻塞。
Queue.empty()
如果队列为空,返回True,否则返回False。如果empty()返回True,不保证后续调用的put()不被阻塞。类似的,如果empty()返回False ,也不保证后续调用的get()不被阻塞。
Queue.full()
如果队列是满的返回True,否则返回False。如果full()返回True不保证后续调用的get()不被阻塞。类似的,如果full()返回False也不保证后续调用的put()不被阻塞。
Queue.put(item, block=True, timeout=None)
将 item 放入队列。如果可选参数block是True并且timeout是None(默认),则在必要时阻塞至有空闲插槽可用。如果timeout是个正数,将最多阻塞timeout秒,如果在这段时间没有可用的空闲插槽,将引发Full异常。反之(block是false),如果空闲插槽立即可用,则把item放入队列,否则引发Full异常(在这种情况下,timeout将被忽略)。
Queue.put_nowait(item)
相当于put(item, False)。
Queue.get(block=True, timeout=None)
从队列中移除并返回一个项目。如果可选参数block是True并且timeout是None(默认值),则在必要时阻塞至项目可得到。如果timeout是个正数,将最多阻塞timeout秒,如果在这段时间内项目不能得到,将引发Empty异常。反之(block是false),如果一个项目立即可得到,则返回一个项目,否则引发Empty异常(这种情况下,timeout将被忽略)。 POSIX系统3.0之前,以及所有版本的Windows系统中,如果block是True并且timeout是None,这个操作将进入基础锁的不间断等待。这意味着,没有异常能发生,尤其是SIGINT将不会触发KeyboardInterrupt异常。
Queue.get_nowait()
相当于get(False)。
Queue.task_done()
表示前面排队的任务已经被完成。被队列的消费者线程使用。每个get()被用于获取一个任务,后续调用task_done()告诉队列,该任务的处理已经完成。 如果join()当前正在阻塞,在所有条目都被处理后,将解除阻塞(意味着每个put()进队列的条目的task_done()都被收到)。 如果被调用的次数多于放入队列中的项目数量,将引发ValueError异常 。
Queue.join()
阻塞至队列中所有的元素都被接收和处理完毕。 当条目添加到队列的时候,未完成任务的计数就会增加。每当消费者线程调用task_done()表示这个条目已经被回收,该条目所有工作已经完成,未完成计数就会减少。当未完成计数降到零的时候,join()阻塞被解除。
- 方案示例:
import requestsimport base64import csvimport timefrom io import StringIOfrom xml.etree.ElementTree import ElementTree, Element, SubElementfrom threading import Threadfrom queue import Queue USERNAME = b'7f304a2df40829cd4f1b17d10cda0304'PASSWORD = b'aff978c42479491f9541ace709081b99'class DownloadThread(Thread): def __init__(self, page_number, queue): super().__init__() self.page_number = page_number self.queue = queue def run(self): # IO csv_file = None while not csv_file: csv_file = self.download_csv(self.page_number) self.queue.put((self.page_number, csv_file)) #存数据到队列中 def download_csv(self, page_number): print('download csv data [page=%s]' % page_number) url = "https://api.intrinio.com/price.csv?ticker=AAPL&hide_paging=true&page_size=200&page_number=%s" % page_number auth = b'Basic' + base64.b64encode(b'%s:%s' % (USERNAME, PASSWORD)) headers = {'Authorization' : auth} response = requests.get(url, headers=headers) if response.ok: return StringIO(response.text)class ConvertThread(Thread): def __init__(self, queue): super().__init__() self.queue = queue def run(self): # CPU while True: page_number, csv_file = self.queue.get() #从队列中取出数据 self.csv_to_xml(csv_file, 'data%s.xml' % page_number) def csv_to_xml(self, csv_file, xml_path): print('Convert csv data to %s' % xml_path) reader = csv.reader(csv_file) headers = next(reader) root = Element('Data') root.text = '\n\t' root.tail = '\n' for row in reader: book = SubElement(root, 'Row') book.text = '\n\t\t' book.tail = '\n\t' for tag, text in zip(headers, row): e = SubElement(book, tag) e.text = text e.tail = '\n\t\t' e.tail = '\n\t' book.tail = '\n' ElementTree(root).write(xml_path, encoding='utf8')if __name__ == '__main__': queue = Queue() t0 = time.time() thread_list = [] for i in range(1, 6): t = DownloadThread(i, queue) t.start() #启动下载线程 thread_list.append(t) convert_thread = ConvertThread(queue) convert_thread.start() #启动转换线程 for t in thread_list: t.join() #阻塞线程,主线程等待所有子线程结束 print(time.time() - t0) print('main thread end.')
上面url已失效,无法看到实际耗时效果。线程间的通信可以通过queue.Queue
类创建线程安全的队列来完成。
这篇关于39. 线程间通信的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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