Питон – один из самых популярных языков программирования. Специалисты, которые смогут написать на нем программу, высоко ценятся по всему миру. Python относится к высокоуровневым ЯП. Обладает строгой типизацией.
С момента первого релиза он перетерпел немало корректировок. Питон имеет поддержку разного типа потоков, благодаря чему контент будет работать быстрее. Именно этому моменту будет посвящена статья.
Основная терминология
Думая над многопоточностью в Python, стоит сначала запомнить ключевую терминологию ЯП. Без нее изучить Питон и участвовать в создании threads не получится. Поэтому сначала необходимо выучить следующие понятия:
- Алгоритм – представлен набором инструкций, принципов и правил, которые помогают решать определенные проблемы.
- Аргумент – значение, передаваемое в имеющиеся в кодификации команды/функции.
- Баг – непредвиденная ошибка, обнаруженная во время работы ПО. Приводит к неполадкам и сбоям в работе контента.
- Символы – элементарные единицы отображения информации. Равны одной цифирной/буквенной записи.
- Объекты – комбинации связанных констант, переменных, структур информации, которые обрабатываются и выбираются совместно.
- Объектно-ориентированное программирование – один из основных принципов создания программ. В его основе лежит программирование через объекты. Логика и абстракции здесь не столь важны.
- Класс – набор связанных объектов. Последние обладают одинаковыми (общими) свойствами.
- Код – письменный набор инструкций, которые написаны посредством применения протоколов ЯП.
- Компиляция – процесс создания исполняемого софта через кодификации.
- Массив – списки/группы похожих между собой типов значений данных. Они группируются и образовывают множество.
- Итерация – один проход через набор операций, работающих с программным кодом.
- Ключевое слово – зарезервированное слово в ЯП. Используется для выполнения определенных задач. Слова из ключевиков не могут служить именами для переменных.
- Переменные – места хранения временных данных в приложении. Их можно сохранять, корректировать, а также отображаться при необходимости.
- Указатель – переменная, содержащая адрес места в памяти. Местоположение – это начальная точка элемента (массива, целого числа).
- Исходные данные – ключевое местоположение, откуда берется и используется электронный материал в пределах утилиты.
Все это пригодится не только при изучении thread, но и при разработки программного обеспечения до рассмотрения соответствующего направления.
13 7 Несколько версий Python Windows
Поток – это…
Поток – наименьшая единица выполнения операций с независимым набором инструкций. Это – часть процесса. Функционирует thread в исполняемых ресурсах утилиты совместного применения контекста, словно память.
- начальной точкой;
- специализированной последовательностью выполнения операции;
- результатом.
Предусматривает указатель инструкций, отвечающий за хранение текущего состояния потока и контроля за последующим «шагом».
Python Selenium #9 Запуск нескольких браузеров одновременно | Selenium Multiprocessing
Поток – компонент любого запущенного процесса, который управляется операционной системой. ОС отвечает за обеспечение параллелизма. Так называется многозадачность. Достигается за счет разделения процессов между потоками. О ней пойдет речь далее.
Однопоточность
Для полноценной работы с потоками и процессами Python необходимо четко понимать принцип функционирования оных.
Однопоточность встречается не слишком часто. Это – последовательный процесс. Устройство сможет выполнять только одну задачу. Как только та будет завершена (или система обнаружит ошибку), начнется переход к следующей задаче.
В операционных системах и устройствах поддерживается многопоточность. Без нее работа девайсов была бы слишком медленной.
Многопоточность – понятие
Multithreading – это многопоточность. Представляет собой метод программирования на Питоне, при помощи которого одновременной можно запускать несколько потоков. Достигается результат за счет переключения между оными через центральный процессор (при помощи переключения контекста).
Используется данная функция для того, чтобы значительно ускорить процесс работы создаваемого приложения или игры. Возможность обрабатывать несколько потоков одновременно – удобная возможность Питона, которую легко освоить.
Преимущества
Работа со thread и multiprocessing имеет несколько преимуществ:
- повышение скорости вычислений;
- отзывчивость программного обеспечения – пока один thread находится в ожидании ввода, другой одновременно осуществляет запуск графического интерфейса;
- наличие доступа к глобальным переменным thread;
- рациональное и эффективное использование имеющихся ресурсов;
- упрощенное взаимодействие потоков друг с другом;
- отсутствие высокий требований к памяти задействованного устройства.
Если работаем с потоками в Python, о multithreading забывать не стоит. Это – качественный механизм, который легко освоить и задействовать в своих приложениях.
Недостатки
Несмотря на все свои преимущества, multi thread имеет слабые стороны:
- если в операционной системе реализован только один поток, активация рассматриваемого механизма не скажется на скорости вычислений;
- увеличение использования процессора и памяти устройства;
- возникновение трудностей при отладке;
- повышение вероятности возникновения потенциальных ошибок и неполадок;
- «голод» софта, если поток не получает регулярный доступ к общим ресурсам.
Программер может использовать при написании контента один или несколько thread. Этот вопрос остается на его усмотрение. Но мультипоточность – это неплохая возможность, особенно для утилит со сложными структурами.
Модули
Потоки в Python проходят реализацию через несколько модулей:
- thread – модуль потока;
- threading – модуль потоковой передачи.
Thread устарел в Python 3, после чего он получил название _thread. Это обеспечивает обратную совместимость. Рассматривать нужно оба модуля, потому что разработчики способны до сих пор программировать на устаревших версиях ЯП.
Модуль потоков
Thread – это модуль потоков. Для его реализации нужно использовать метод:
Это – простой метод с максимальной результативностью. Задействован при создании thread (потока). Успешно используется для запуска на операционных системах Windows и Linux.
Здесь происходит следующее:
- Метод thread отвечает за запуск нового потока. После осуществляется возврат идентификатора оного.
- Данный «подход» будет вызывать указанную функцию, которая прописана в виде параметра function.
- Аргументы берутся из args. Их разработчик тоже должен предварительно прописать.
- После возвращения функции поток прекращает свое функционирование.
Предложенные примеры предусматривают args. Это – кортеж аргументов. Можно не указывать «желаемые значения». Тогда произойдет вызов без каких-либо аргументов.
Если функция будет завершаться с необработанным исключением, осуществляется трассировка стека. После этого thread выходит. Никакого влияния на иные потоки не производится – они продолжают полноценно функционировать и исполнять поставленные задачи.
Наглядный пример
Код, созданный и приведенный ниже – это наглядный пример использования thread:
# Пример многопоточности. # 1. Нужно провести расчеты факториала через рекурсии. # 2. Требуется вызвать факториальную функцию, применяя поток. from threading import start_new_thread threadId = 1 def factorial(n): global threadId if n < 1: print «%s: %d» % («Thread», threadId ) threadId += 1 return 1 else: returnNumber = n * factorial( n — 1 ) # рекусрсивынй вызов print(str(n) + ‘! = ‘ + str(returnNumber)) return returnNumber start_new_thread(factorial,(5, )) start_new_thread(factorial,(4, )) c = raw_input(«Waiting for threads to return. n»)
Если указать этот код в локальном терминале или онлайн-терминале, можно увидеть результат проведенных действий. После запуска софта на экране появится следующая картинка:
Именно так работают потоки в Python через thread.
Модуль Threading
Многопоточные приложения могут использовать модуль Threading для одновременной обработки нескольких «задач». Это – усовершенствованный механизм thread. Он предусматривает больше возможностей и лучшую поддержку потоков.
Отвечает за объединение всех методов thread. Предусматривает несколько «собственных»:
- .activeCount() – обнаружение общего числа активных элементов потока;
- .currentThread() – определение количества объектов потока в элементе управления вызывающей стороны;
- .enumerate() – полный список элементов потока, который на момент проверки находятся в активном состоянии.
Модуль представляет класс Thread. Его часто применяют при многопоточности в ЯП. У этого класса нужно запомнить следующее:
В официальной документации Питона можно найти информацию, которая позволит изучить класс Thread и его методы более углубленно.
Реализация через Threading
Для того, чтобы создать новый поток через Threading, нужно:
- Создать класс-наследник от Thread.
- Предопределить метод _init_(self[, args]). Это нужно для предоставления аргументов в соответствии с выдвинутыми требованиями.
- Предопределить метод run. Она отвечает за создание бизнес-логики потока.
При определении подкласса Thread нужно создать его экземпляр. Лишь после осуществится новый поток. Далее требуется вызвать метод для запуска оного.
Пример
А вот наглядный пример реализации Threading:
# Печать текущей даты. # 1. Нужно задать подкласс, посредством применения Thread. # 2. Создать подкласс и создать поток. import threading import time class myThread (threading.Thread): def __init__(self, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = counter self.name = name self.counter = counter def run(self): print(«Starting » + self.name) print_date(self.name, self.counter) print(«Exiting » + self.name) def print_date(threadName, counter): datefields = [] today = datetime.date.today() datefields.append(today) print( «%s[%d]: %s» % ( threadName, counter, datefields[0] ) ) # Создать треды thread1 = myThread(«Thread», 1) thread2 = myThread(«Thread», 2) # Запустить треды thread1.start() thread2.start() thread1.join() thread2.join() print(«Exiting the Program. «)
Синхронизация
У модуля есть встроенная функциональность для блокировки. Она позволяет синхронизировать потоки. Требуется, чтобы вести контроль за доступом к общим ресурсам и предотвращения повреждения информации.
Можно задействовать метод Lock() для блокировки. Он будет возвращать новый объект. Далее – требуется вызвать метод захвата элемента блокировки. Это заставит потоки работать синхронно (threaded).
Здесь нужно запомнить, что:
- необязательный параметр блокировки указывает на ожидание потока в отношении blocking;
- если блокировка на 0 – поток будет немедленно возвращаться с нулевым значением, когда она не может быть получена, и с 1 – если получена;
- если для блокировки задана 1, поток блокируется и находится в ожидании разблокировки.
Есть метод release() объекта блокировки. Он нужен для сняли «блокинга», когда оный не требуется.
Как выглядит блокировка многопоточности
А вот пример того, как будет выглядеть код, в котором нужно осуществить блокировку многопоточности в Python:
Быстрое осваивание темы
Разобраться в рассмотренном направлении можно при помощи разнообразных туториалов, видеоуроков, а также специализированной литературы. Все это находится в Сети в свободном доступен.
Освоить Python и его работу с thread можно через:
- обучение в ВУЗе;
- учебу в техникумах и колледжах;
- самообразование.
Но лучше всего, чтобы надписи «for I in», «threading import thread», «I in range», «thread» и им подобные не вызывали вопросов, стоит пройти дистанционные обучающие курсы. Рассчитаны они на разный уровень знаний и умений. Можно быстро освоить одно или несколько перспективных направлений в IT и получить в конце обучения электронный сертификат.
Источник: otus.ru
Многопоточность в Python. Разбираемся подробней.
Возможно вы все пользовались потоками в Питоне, типа как я. Запустили там, пару тысяч потоков и что там вроде делается , висит , тупит . Но я решил разобраться с этой темой поподробней.
Что такое Thread (Поток)?
Thread – это отдельный поток выполнения. Это означает, что в вашей программе могут работать две и более подпрограммы одновременно. Ваши программы работает только на одном процессоре. Различные задачи, внутри потоков выполняются на одном ядре, а операционная система управляет, когда ваша программа работает с каким потоком. Как то туманно , да ? Мне очень понравилась аналогия которую прочитал в статье , я ее процитирую :
Лучшая аналогия, которую я читал «Введение Async IO в Python: полное прохождение» : которое сравнивает этот процесс с шахматистом-гроссмейстером, соревнующимся одновременно со многими противниками. Это всего лишь один человек, ему нужно переключаться между задачами (играми) и помнить состояние (обычно это называется state) для каждой игры.
webdevblog.ru
В Python есть стандартная библиотека для работы с потоками threading и класс Thread. Давайте что нибудь простое изобразим :
import threading import time def potoc (name): print(‘Поток ‘+str(name) +’ стартовал.’) time.sleep(2) # Спим print(‘Поток ‘ + str(name) +’ остановился.’) print (‘Создаем поток’) x = threading.Thread(target=potoc, args=(1,)) # Создание потока print(‘Запускаем поток.’) x.start() # Запуск потока print(‘Ждем когда завершиться поток.’) print(‘Конец программы.’)
- target=potoc — Передаем имя функции которая будет выполняться(подпрограмма).
- args=(1,) — Передаем список аргументов функции.
Если вы заметили программа продолжила выполняться дальше. Это как раз и есть наглядная демонстрация что такое поток. Функция выполняется не зависимо от самой программы(в своем потоке) или на оборот. Но на самом деле программа не завершилась после выполнения print(‘Конец программы.’) . Она ожидает выхода, потому что сам поток находится в спящем режиме.
Как только он завершит работу и напечатает сообщение, вызовется метод .join() и программа сможет выйти. Тоже самое мы может сделать и сами, вызвать метод .join() для ожидания завершения запущенных потоков в любом месте программы.
print(‘Ждем когда завершиться поток.’) x.join() print(‘Конец программы.’)
Но есть и другой путь. Запустить демонический поток , который будет остановлен сразу после завершения программы. Еще проще, запустили, забыли и бросили на произвол судьбы. Что в нем там происходит , завершился он и т.д
демон (deamon) — это компьютерная программа , которая работает в фоновом режиме, а не находится под непосредственным управлением интерактивного пользователя.
x = threading.Thread(target=potoc, args=(1,), daemon = True) # Создание демонического потока Не забудьте закомментировать x.join()
Давайте теперь запустим побольше потоков, штучек пять:
import threading import time def potoc (name): print(‘Поток ‘+str(name) +’ стартовал.’) time.sleep(2) # Спим print(‘Поток ‘ + str(name) +’ остановился.’) for i in range(5): print (‘Создаем поток ‘+str(i)) x = threading.Thread(target=potoc, args=(i,)) print(‘Запускаем поток ‘+str(i)) x.start() # Запуск потока print(‘Ждем когда завершиться поток.’) #x.join() print(‘Конец программы.’)
Запустив несколько раз код вы поймете, что потоки не смотря на то что создаются и запускаются друг за другом, завершаются всегда по разному. Дело в том что порядок выполнения потоков определяется операционной системой и его может быть довольно сложно предсказать или не возможно.
Для эксперимента можете попробовать запустить скажем миллион потоков ))) В этом тоже есть опасность, система имеет конечные ресурсы. Конечно же в Питоне есть методы для управления и контроля потоков.
Использование ThreadPoolExecutor.
Из названия думаю все понятно или не очень ))) Экзекутор Пула Потоков, Ахха-ха-ха-ха ))) Ну а если серьезно, этот метод нам поможет контролировать пул потоков. Давайте сразу пример и там разберемся.
import time import concurrent.futures def potoc (name): print(‘Поток ‘+str(name) +’ стартовал.’) time.sleep(2) # Спим print(‘Поток ‘ + str(name) +’ остановился.’) with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor: executor.map(potoc, range(1,6)) #print(‘Ждем когда завершиться поток.’) #x.join() print(‘Конец программы.’)
ThreadPoolExecutor входит в стандартную библиотеку Питона: concurrent.futures — Запуск параллельных задач
- concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=3) — Запускаем группу(пул) потолок, max_workers=3 — максимальное число работающих одновременно.
- executor.map(potoc, range(1,6)) — Методом .map мы создаем поток и добавляем его в пул. Potoc — функция , и передаем переменную в диапазоне от 1 до 5. То есть, будет выполнено пять раз.
Собственно все это мы обернули в менеджер контекст with…as. Что из этого вышло : запустилось три потока, и как только какой то поток завершился, наш экзекутор запускает следующий из пула. Идея всего этого типа такая.
Примечание. Использование ThreadPoolExecutor может привести к ошибкам. Например, если вы вызываете функцию, которая не принимает параметров, но передаете ей параметры в .map(), в этом случае поток выдаст исключение. К сожалению, ThreadPoolExecutor скрывает это исключение, и (в случае выше) программа завершается без вывода. Это может стать довольно запутанным при отладке.
Вы библиотеке также есть класс ProcessPoolExecutor для процессов.
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
result = executor.map(function, iterable)
Условия гонки (Race Conditions).
Условия гонки могут возникать, когда два или более потока обращаются к общему фрагменту данных или ресурсу. Например выполняя простую операцию с общими данными в потоке х = х + 1 , операционная система передаст управление другому потоку сразу после прочтения значения х . Вторая часть : +1 и запись нового значения в переменную х будет исполнено позже. Думаю понятно что это может принести очень много проблем при отладке программы. Есть конечно методы борьбы с этим, например threading.Lock() (блокировка потока).
Блокировку может использовать только один поток одновременно. Если другой поток захочет вызвать блокировку в это же время, ему придётся ждать пока не разблокируется другой поток. Будьте внимательны , если вы не освободите поток, ваша программа просто зависнет ! Для блокировки потока используется метод .acquire() и освобождение потока .release() . Давайте попробуем что нибудь симулировать.
import threading import time import concurrent.futures def potoc (name): #lock.acquire() global x local = x * 2 x = local #lock.release() time.sleep(5) for z in range(10): x = 1 for i in range(1,11): l = threading.Thread(target=potoc, args=(i,)) l.start() l.join() print(‘Величина переменно’, x)
Теперь добавим блокировку потока во время обращения к переменной.
import threading import time import concurrent.futures def potoc (name): global x print(‘Поток ‘+str(name) +’ стартовал.’) lock.acquire() local = x print (str(local)+’n’) x = local * 2 lock.release() time.sleep(5) # Спим for z in range(10): print (‘Новый цикл’) x = 1 lock = threading.Lock() for i in range(1,11): l = threading.Thread(target=potoc, args=(i,)) l.start() l.join() print(‘Величина переменно’, x)
Сколько потоком запускать ?
Это наверное первый вопрос который возник у вас в голове. Я не дам однозначного ответа, но есть такое мнение : сколько ядервиртуальных потоков у процессора, столько потоков и запускать одновременно. Все зависит от компьютера и задач которые вы пытаетесь выполнить.
Ошибка в тексте? Выделите её и нажмите «Ctrl + Enter»
Источник: xn--90aeniddllys.xn--p1ai
Запускать несколько сценариев Python одновременно
Как я могу запустить несколько скриптов Python? В данный момент я запускаю такой как python script1.py .
Я пробовал python script1.py script2.py , и это не работает: запускается только первый скрипт. Кроме того, я попытался использовать один файл, как это;
import script1 import script2 python script1.py python script2.py
Однако это тоже не работает.
Sami 16 Фев 2015 в 23:19
8 ответов
Лучший ответ
python script1.py
Вот и весь сценарий. Он будет запускать два скрипта Python одновременно.
Python мог бы сделать то же самое сам, но это заняло бы намного больше времени, и это плохой выбор для рассматриваемой проблемы.
Я думаю, что возможно, что вы используете неправильный подход к решению вашей проблемы, и я хотел бы услышать, к чему вы клоните.
Christopher Peterson 16 Фев 2015 в 20:28
Я должен был сделать это и использовал подпроцесс.
import subprocess subprocess.run(«python3 script1.py , shell=True)
user2757128 8 Июн 2019 в 14:26
Если вы хотите запустить два скрипта Python параллельно, просто включите следующее в конец скрипта:
if __name__==»__main__»: Main()
Inder 16 Мар 2019 в 16:52
На мой взгляд, самым простым способом было бы использовать PyCharm IDE и установить плагин ‘multirun’. Я попробовал много решений здесь, но это сработало для меня в конце концов!
Kishan Vedia 28 Ноя 2019 в 06:54
Я делаю это в node.js (в Windows 10), открывая 2 отдельных экземпляра cmd и запуская каждую программу в каждом экземпляре.
Это имеет то преимущество, что запись в консоль легко видна для каждого сценария.
Я вижу, что в Python можно сделать то же самое: 2 оболочки.
Вы можете запустить несколько экземпляров оболочки IDLE / Python одновременно. Так что откройте IDLE и запустите код сервера, а затем снова откройте IDLE, который запустит отдельный экземпляр и затем запустит ваш клиентский код.
D.L 16 Мар 2018 в 19:38
Я работаю в Windows 7 с Python IDLE. У меня есть две программы,
# progA while True: m = input(‘progA is running ‘) print (m)
# progB while True: m = input(‘progB is running ‘) print (m)
Я открываю IDLE, а затем открываю файл progA.py. Я запускаю программу, и когда мне предлагают ввести данные, я ввожу «b» + , а затем «c» +
Я смотрю на это окно:
Python 3.6.3 (v3.6.3:2c5fed8, Oct 3 2017, 17:26:49) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32 Type «copyright», «credits» or «license()» for more information. >>> = RESTART: C:UsersMikeAppDataLocalProgramsPythonPython36-32progA.py = progA is running b b progA is running c c progA is running
Затем я возвращаюсь в Windows Start и снова открываю IDLE, на этот раз открывая файл progB.py. Я запускаю программу, и когда мне предлагают ввести данные, я ввожу «x» + , а затем «y» +
Я смотрю на это окно:
Python 3.6.3 (v3.6.3:2c5fed8, Oct 3 2017, 17:26:49) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32 Type «copyright», «credits» or «license()» for more information. >>> = RESTART: C:UsersMikeAppDataLocalProgramsPythonPython36-32progB.py = progB is running x x progB is running y y progB is running
Теперь две программы оболочки IDLE Python 3.6.3 работают одновременно, одна оболочка работает под управлением progA, а другая — под управлением progB.
CopyPasteIt 24 Фев 2018 в 03:55
Самое простое решение для одновременного запуска двух процессов Python — это запустить их из файла bash и указать каждому процессу перейти в фоновый режим с помощью оператора оболочки python script2.py python script1.py» «python script2.py»
Источник: question-it.com