代码收藏家技术教程 2024-07-28

Python 多线程程序的线程数限制问题及解决方案

在一个 Python 多线程应用程序中，我们希望使用多线程来并行处理大量任务。例如，我们有一个包含 44000 个元素的列表 ids，希望为每个元素创建一个线程来处理。我们使用以下代码来实现多线程：

import threading
import time

def parseRows(i):
    print("%d\n" % (i,))
    time.sleep(0.1)

ids = range(100)

start = time.time()
ts = list()
for i in ids:
    t = threading.Thread(target=parseRows, args=(i,))
    ts.append(t)
    t.start()
for t in ts:
    t.join()

end = time.time() - start
print('====================================================')
print('Total time : ' + str(end))

但是，当我们观察任务管理器的线程数时，却发现只有 8 到 12 个线程在运行，远低于我们期望的 44000 个线程。这显然与我们的预期不符。

2、解决方案

问题的原因在于 Python 中的全局解释器锁（GIL）。GIL 是 Python 的一个特性，它保证在同一时间只能有一个线程执行 Python 字节码。这意味着，即使我们创建了多个线程，它们也无法同时执行。

为了解决这个问题，我们可以使用以下方法：

使用多进程而不是多线程： 多进程不会受到 GIL 的限制，因此可以同时执行多个进程。我们可以使用以下代码来实现多进程：

import multiprocessing
import time

def parseRows(i):
    print("%d\n" % (i,))
    time.sleep(0.1)

ids = range(100)

start = time.time()
ps = list()
for i in ids:
    p = multiprocessing.Process(target=parseRows, args=(i,))
    ps.append(p)
    p.start()
for p in ps:
    p.join()

end = time.time() - start
print('====================================================')
print('Total time : ' + str(end))

使用非 GIL 实现的 Python： 有一些 Python 实现不使用 GIL，因此可以同时执行多个线程。例如，我们可以使用 PyPy 来实现多线程。

使用 C 或 C++ 等其他语言实现多线程： C 和 C++ 等其他语言没有 GIL 的限制，因此可以同时执行多个线程。我们可以使用这些语言来实现多线程。

注意： 在使用这些方法时，需要考虑以下问题：

多进程的启动和终止开销可能比较大，因此如果任务数量较少，使用多线程可能更合适。

多进程不能共享内存，因此需要使用其他方法来进行数据交换。

非 GIL 实现的 Python 可能存在一些兼容性问题。

使用其他语言实现多线程需要考虑语言的学习和使用成本。

代码例子

以下是一个使用多进程来实现多线程的代码例子：

import multiprocessing
import time

def parseRows(i):
    print("%d\n" % (i,))
    time.sleep(0.1)

ids = range(100)

start = time.time()
ps = list()
for i in ids:
    p = multiprocessing.Process(target=parseRows, args=(i,))
    ps.append(p)
    p.start()
for p in ps:
    p.join()

end = time.time() - start
print('====================================================')
print('Total time : ' + str(end))

当我们运行这个程序时，我们可以看到任务管理器中的线程数已经达到了 100 个。

作者：qq^^614136809