Ein praktischer Leitfaden für Python-Threading

Das Threading in Python kann schwierig zu verstehen sein, wenn Sie zum ersten Mal darüber lesen, aber sobald Sie den Dreh raus haben, kann es Ihnen bei Ihren Projekten enorm viel Zeit und Mühe ersparen. Dieser Leitfaden führt Sie durch alle Ins und Outs von Threading in Python damit Sie am Ende Multithreading-Programme genauso effizient erstellen können wie Singlethreading-Programme!

Was ist ein Thread in Python?

Ein Thread ist ein unabhängiger Kontrollfluss innerhalb eines Prozesses. – Wikipedia In Python verwenden wir ein Thread-Modul, um Threads zu erstellen. Das folgende Programm zeigt, wie Threads in Python erstellt werden und wann sie verwendet werden? Hier ist ein kleines Programm, das zwei Threads erstellt. Es gibt zwei Möglichkeiten, einen neuen Thread in Python zu starten. Der erste Weg verwendet separate Prozesse, oder der zweite Weg verwendet mehrere Threads.

Wie starte ich ein Threading in Python?

Python wird mit einem Threading-Modul geliefert, mit dem Sie Threads verwenden können, um einige Aktionen parallel auszuführen. Um mit der Verwendung von Threading zu beginnen, müssen Sie zuerst Threading importieren. Sobald Sie es importiert haben, gibt es mehrere Optionen, um mit der Verwendung von Threading in Python zu beginnen. Beginnen Sie damit, Threading zu importieren und eine Funktion zu definieren, die mehrere Threads verwendet. Die einfachste Verwendung von Threading besteht darin, einfach eine neue Zeile zu erstellen und darin eine Aktion auszuführen.

Was sind Daemon-Threads?

Daemon-Threads sind Threads, die in ihren Prozessen ausgeführt werden, getrennt von allen anderen Anwendungs-Threads. Daemon-Threads werden zum Verwalten von Diensten und Aufgaben verwendet, die weiter ausgeführt werden müssen, auch wenn Ihr Programm nicht aktiv ist. Wenn Daemon-Threads beendet werden, bewirken sie, dass ein Betriebssystemprozess beendet wird. Was sind Hauptthreads?: Der Hauptthread eines Python-Programms wird standardmäßig erstellt, wenn Sie eine neue Technik starten oder ein Skript selbst ausführen.

Arbeiten mit mehreren Threads

Threads werden verwendet, um parallel zu anderen Zeilen ausgeführt zu werden. Threads können innerhalb eines Prozesses oder mehrerer Prozesse existieren. In Multithread-Programmen kann ein Thread eine Ressource verwenden, während ein anderer darauf wartet, dass sie verfügbar wird. Diese Technik kann helfen, die Leistung zu verbessern, wenn sie angemessen gehandhabt wird. Um jedoch Daten im Speicher nicht zu beschädigen, müssen beim Zugriff auf gemeinsam genutzte Ressourcen (Variablen) Sperren oder Semaphore verwendet werden. Bei der Arbeit mit mehreren Threads ist es außerdem wichtig, dass alle Zeilen irgendwann mit der Ausführung fertig sind und nicht endlos weiterlaufen. Sie haben vielleicht schon von einem so genannten Deadlock gehört, bei dem zwei oder mehr Prozesse/Threads für immer aufeinander warten und nicht ausgeführt werden können.

Grundlegende Synchronisation in Threading11

Damit Threads synchronisiert werden können, müssen Sie entweder Sperren oder Semaphore verwenden. Sperren sind wahrscheinlich einfacher für die meisten Leute, die nicht an Threading gewöhnt sind (und ich ermutige neue Benutzer von Threading, sich eher an Sperren als an Semaphoren zu halten), aber sie sind immer noch nicht einfach. Wenn Sie ein Objekt sperren, kann kein anderer Thread auf dieses Objekt zugreifen, bis Ihr Thread diese Sperre freigibt.

Wenn es nur einen Prozess und keine Threads gibt, spricht man von Singlethread-Programmierung. Es wird sequentiell ausgeführt.

Das Producer-Consumer-Threading-Problem

Ein Producer-Consumer-Threading-Problem liegt vor, wenn wir zwei Gruppen von Threads haben – Producer und Consumer. Produzenten stellen Artikel in eine Warteschlange, und Konsumenten nehmen Dinge aus einer Reihe. Der knifflige Teil besteht darin, sicherzustellen, dass uns in dieser Warteschlange nicht der Platz ausgeht, wenn mehr Artikel in eine Reihe gehen als herausgenommen werden. Das Queue-Modul in der Standardbibliothek von Python macht es einfach, Producer-Consumer-Threading-Probleme zu machen!

Fazit

Abschließend, wenn es darum geht Threading in Python, Die meisten Ihrer Gedanken sollten sich auf APIs konzentrieren, die Ihnen eine Schnittstelle zum Threading bieten. Sie sollten so wenig Dinge wie möglich in Ihrem Code haben, die spezifisch für Threading sind. Wenn Sie diese Empfehlungen befolgen, erhalten Sie eine gute Balance zwischen Leistung und Lesbarkeit. Und wenn Ihre Anwendung verschiedene Arten von Threads mit zusätzlichen Fähigkeiten oder Funktionen erfordert, haben wir eine Lösung dafür: Greenlets.

Kurz gesagt, sie ähneln Threads, aber sie verbrauchen weniger Speicher und sind nicht präventiv – was bedeutet, dass sie nicht aufhören, andere Zeilen auszuführen, während sie Aktionen ausführen (was unbeabsichtigte Fehler verursachen kann). Ich hoffe, das hat geholfen! Viel Spaß beim Codieren!