Python并行线程

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这里是下载3个文件的代码,并用它做一些事情。但在启动Thread2之前,它会一直等到Thread1完成。如何让他们一起跑?使用注释指定一些示例。谢谢

import threading
import urllib.request


def testForThread1():
    print('[Thread1]::Started')
    resp = urllib.request.urlopen('http://192.168.85.16/SOME_FILE')
    data = resp.read()
    # Do something with it
    return 'ok'


def testForThread2():
    print('[Thread2]::Started')
    resp = urllib.request.urlopen('http://192.168.85.10/SOME_FILE')
    data = resp.read()
    # Do something with it
    return 'ok'


if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(name="Hello1", target=testForThread1())
    t1.start()
    t2 = threading.Thread(name="Hello2", target=testForThread2())
    t2.start()
    print(threading.enumerate())
    t1.join()
    t2.join()
    exit(0)
python multithreading
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您正在为线程实例创建中的线程执行目标函数。

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(name="Hello1", target=testForThread1()) # <<-- here
    t1.start()

这相当于:

if __name__ == "__main__":
    result = testForThread1() # == 'ok', this is the blocking execution
    t1 = threading.Thread(name="Hello1", target=result) 
    t1.start()

Thread.start()的工作是执行该功能并将其结果存储在某处以供您回收。正如您所看到的,先前的格式是在主线程中执行阻塞功能,阻止您能够并行化(例如,它必须在到达调用第二个函数的行之前完成该函数执行)。

以非阻塞方式设置线程的正确方法是:

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(name="Hello1", target=testForThread1) # tell thread what the target function is
    # notice no function call braces for the function "testForThread1"
    t1.start() # tell the thread to execute the target function

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为此,我们可以使用线程,但由于您要下载文件,因此效率不高。所以总时间将等于所有文件的下载时间总和。如果你有很好的网速,那么多处理是最好的方法。

import multiprocessing


def test_function():
    for i in range(199999998):
        pass


t1 = multiprocessing.Process(target=test_function)
t2 = multiprocessing.Process(target=test_function)
t1.start()
t2.start()

这是最快的解决方案。您可以使用以下命令检查:

time python3 filename.py

您将得到以下输出:

real    0m6.183s
user    0m12.277s
sys     0m0.009s

在这里,real = user + sys

用户时间是python文件执行所用的时间。但你可以看到上面的公式不满足,因为每个函数大约需要6.14。但是由于多处理,两者都需要6.18秒并且通过多处理并行减少总时间。

你可以从here获得更多相关信息。

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