Python Language
멀티 스레딩
수색…
소개
스레드를 사용하면 Python 프로그램이 일련의 명령을 개별적으로 실행하는 것과 달리 여러 기능을 동시에 처리 할 수 있습니다. 이 항목에서는 스레딩의 기본 원리와 사용법을 보여줍니다.
멀티 스레딩의 기초
threading
모듈을 사용하여 새 threading.Thread
를 만들고 실행 함수를 할당하여 새 threading.Thread
시작할 수 있습니다.
import threading
def foo():
print "Hello threading!"
my_thread = threading.Thread(target=foo)
target
매개 변수는 실행할 함수 또는 호출 가능 객체를 참조합니다. 스레드는 Thread
객체에서 start
가 호출 될 때까지 실행을 start
하지 않습니다.
스레드 시작
my_thread.start() # prints 'Hello threading!'
이제 my_thread
가 실행되고 종료 my_thread
start
다시 호출하면 RuntimeError
가 생성됩니다. 스레드를 데몬으로 실행하려면 daemon=True
kwarg를 전달하거나 start()
를 호출하기 전에 my_thread.daemon
을 True
설정하면 Thread
가 백그라운드에서 자동으로 데몬으로 실행됩니다.
주제에 참여하기
하나의 큰 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나눠서 동시에 실행하고 싶지만 계속하기 전에 모든 작업이 끝날 때까지 기다려야하는 경우에는 Thread.join()
이 원하는 방법입니다.
예를 들어 웹 사이트의 여러 페이지를 다운로드하여 단일 페이지로 컴파일하려고한다고 가정 해 보겠습니다. 당신이 할거야 :
import requests
from threading import Thread
from queue import Queue
q = Queue(maxsize=20)
def put_page_to_q(page_num):
q.put(requests.get('http://some-website.com/page_%s.html' % page_num)
def compile(q):
# magic function that needs all pages before being able to be executed
if not q.full():
raise ValueError
else:
print("Done compiling!")
threads = []
for page_num in range(20):
t = Thread(target=requests.get, args=(page_num,))
t.start()
threads.append(t)
# Next, join all threads to make sure all threads are done running before
# we continue. join() is a blocking call (unless specified otherwise using
# the kwarg blocking=False when calling join)
for t in threads:
t.join()
# Call compile() now, since all threads have completed
compile(q)
join()
어떻게 작동하는지 자세히 살펴 보시려면 여기를 클릭하십시오 .
사용자 지정 스레드 클래스 만들기
threading.Thread
클래스를 사용하여 새 사용자 정의 Thread 클래스를 하위 클래스화할 수 있습니다. 우리는 하위 클래스에서 run
메소드를 오버라이드해야한다.
from threading import Thread
import time
class Sleepy(Thread):
def run(self):
time.sleep(5)
print("Hello form Thread")
if __name__ == "__main__":
t = Sleepy()
t.start() # start method automatic call Thread class run method.
# print 'The main program continues to run in foreground.'
t.join()
print("The main program continues to run in the foreground.")
스레드 간 통신
코드에는 여러 개의 스레드가 있으며 스레드간에 안전하게 통신해야합니다.
당신은 사용할 수있는 Queue
로부터 queue
라이브러리입니다.
from queue import Queue
from threading import Thread
# create a data producer
def producer(output_queue):
while True:
data = data_computation()
output_queue.put(data)
# create a consumer
def consumer(input_queue):
while True:
# retrieve data (blocking)
data = input_queue.get()
# do something with the data
# indicate data has been consumed
input_queue.task_done()
공유 대기열을 사용하여 생성자 및 소비자 스레드 만들기
q = Queue()
t1 = Thread(target=consumer, args=(q,))
t2 = Thread(target=producer, args=(q,))
t1.start()
t2.start()
작업자 풀 만들기
threading
및 queue
:
from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM
from threading import Thread
from queue import Queue
def echo_server(addr, nworkers):
print('Echo server running at', addr)
# Launch the client workers
q = Queue()
for n in range(nworkers):
t = Thread(target=echo_client, args=(q,))
t.daemon = True
t.start()
# Run the server
sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
sock.bind(addr)
sock.listen(5)
while True:
client_sock, client_addr = sock.accept()
q.put((client_sock, client_addr))
echo_server(('',15000), 128)
concurrent.futures.Threadpoolexecutor
사용 :
from socket import AF_INET, SOCK_STREAM, socket
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def echo_server(addr):
print('Echo server running at', addr)
pool = ThreadPoolExecutor(128)
sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM)
sock.bind(addr)
sock.listen(5)
while True:
client_sock, client_addr = sock.accept()
pool.submit(echo_client, client_sock, client_addr)
echo_server(('',15000))
David Beazley와 Brian K. Jones (O'Reilly)의 제 3 판, Python Cookbook. Copyright 2013 David Beazley and Brian Jones, 978-1-449-34037-7.
멀티 스레드 고급 사용
이 섹션에는 멀티 스레딩을 사용하여 구현 된 가장 고급 예제가 포함됩니다.
고급 프린터 (로거)
모든 것을 인쇄하는 스레드가 수신되어 터미널 너비에 따라 출력이 수정됩니다. 좋은 점은 터미널의 너비가 변경되면 "이미 작성된"출력이 수정된다는 것입니다.
#!/usr/bin/env python2
import threading
import Queue
import time
import sys
import subprocess
from backports.shutil_get_terminal_size import get_terminal_size
printq = Queue.Queue()
interrupt = False
lines = []
def main():
ptt = threading.Thread(target=printer) # Turn the printer on
ptt.daemon = True
ptt.start()
# Stupid example of stuff to print
for i in xrange(1,100):
printq.put(' '.join([str(x) for x in range(1,i)])) # The actual way to send stuff to the printer
time.sleep(.5)
def split_line(line, cols):
if len(line) > cols:
new_line = ''
ww = line.split()
i = 0
while len(new_line) <= (cols - len(ww[i]) - 1):
new_line += ww[i] + ' '
i += 1
print len(new_line)
if new_line == '':
return (line, '')
return (new_line, ' '.join(ww[i:]))
else:
return (line, '')
def printer():
while True:
cols, rows = get_terminal_size() # Get the terminal dimensions
msg = '#' + '-' * (cols - 2) + '#\n' # Create the
try:
new_line = str(printq.get_nowait())
if new_line != '!@#EXIT#@!': # A nice way to turn the printer
# thread out gracefully
lines.append(new_line)
printq.task_done()
else:
printq.task_done()
sys.exit()
except Queue.Empty:
pass
# Build the new message to show and split too long lines
for line in lines:
res = line # The following is to split lines which are
# longer than cols.
while len(res) !=0:
toprint, res = split_line(res, cols)
msg += '\n' + toprint
# Clear the shell and print the new output
subprocess.check_call('clear') # Keep the shell clean
sys.stdout.write(msg)
sys.stdout.flush()
time.sleep(.5)
while 루프가있는 정지 가능한 스레드
import threading
import time
class StoppableThread(threading.Thread):
"""Thread class with a stop() method. The thread itself has to check
regularly for the stopped() condition."""
def __init__(self):
super(StoppableThread, self).__init__()
self._stop_event = threading.Event()
def stop(self):
self._stop_event.set()
def join(self, *args, **kwargs):
self.stop()
super(StoppableThread,self).join(*args, **kwargs)
def run()
while not self._stop_event.is_set():
print("Still running!")
time.sleep(2)
print("stopped!"
이 질문 에 기초.