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13. 並行與平行
• 學習目標
– 認識並行與平行處理
– 使用 threading 模組
– 使用 multiprocessing
模組
簡介執行緒
• 雖可以繼承 threading.Thread, 在
__init__()呼叫 super().__init__(),
並在類別中定義run()方法來實作執行緒
• 不過是不建議的,因為這會使得你的流程與
threading.Thread 產生相依性
• python 直譯器同時間只允許執行一個執行
緒,因此並不是真正的平行(Parallel)處
理,只不過「有時候」切換速度快到人類
感覺上像是同時處理罷了
• 執行緒適用的場合之一,就是非計算密集
的場合,因為與其等待某個阻斷作業完成,
不如趁著等待的時間來進行其他執行緒
• 對於計算密集的任務,使用執行緒不見得
會提高處理效率,反而容易因為直譯器必
須切換執行緒而耗費不必要的成本,使得
效率變差。
• 如果主執行緒中啟動了額外執行緒,預設
會等待被啟動的所有執行緒都執行完才中
止程式。
• 如果一個 Thread 建立時,指定了daemon
參數為 True,在所有的非 Daemon 的執
行緒都結束時,程式就會直接終止
• 如果需要在背景執行一些常駐任務,就可
以指定 daemon 參數為 True。
• 當執行緒使用 join() 加入至另一執行緒
時,另一執行緒會等待被加入的執行緒工
作完畢,然後再繼續它的動作
• 如果要停止執行緒,必須自行實作,讓執
行緒跑完應有的流程
競速、鎖定、死結
• 如果執行緒之間不需要共享資料, 或者共
享的資料是不可變動(Immutable)的型
態,事情會單純一些
• 然而,執行緒之間經常得共用一些可變動
狀態的資料…
• 要是執行緒之間需要共享的是可變動狀態
的資料,就會有可能發生競速狀況…
• 若要避免競速的情況發生,就必須資源被
變更與取用時的關鍵程式碼進行鎖定
• threading.Lock 實作了情境管理器協定,
可以搭配 with 來簡化 acquire() 與
release() 的呼叫
• 由於執行緒無法取得鎖定時會造成阻斷,
不正確地使用 Lock 有可能造成效能低落,
另一問題則是死結
• threading.RLock 實現了可重入鎖
(Reentrant lock)
• 同一執行緒可以重複呼叫同一個
threading.RLock 實例的 acquire()
而不被阻斷
• release()時也要有對應於 acquire()
的次數,方可以完全解除鎖定
• threading.RLock 也實作了情境管理器
協定,可搭配 with 來使用
• 另一個經常使用的鎖定機制是
threading.Condition
• 某個執行緒在透過 acquire() 取得鎖定之
後,若需要在特定條件符合之前等待,可
以呼叫 wait() 方法,這會釋放鎖定
• 若其他執行緒的運作促成特定條件成立,
可以呼叫同一 threading.Condition 實
例的 notify(),通知等待條件的一個執
行緒可取得鎖定
• 若等待中的執行緒取得鎖定,就會從上次
呼叫 wait() 方法處繼續執行
• 如果等待中的執行緒有多個,還可以呼叫
notify_all(),這會通知全部等待中的
執行緒爭取鎖定
• 如果需要這種一進一出,在執行緒之間交
換資料的方式,Python 標準程式庫中提供
了 queue.Queue
• 建立Semaphore 可指定計數器初始值
• 每呼叫一次 acquire(),計數器值遞減一,
在計數器為0 時若呼叫了 acquire(),執
行緒就會被阻斷
• 每呼叫一次 release(),計數器值遞增一,
如果 release()前計數器為 0,而且有執
行緒正在等待,在 release() 並遞增計數
器之後,會通知等待中的執行緒
• 可以設定一個 Barrier 並指定數量
• 如果有執行緒先來到這個柵欄,它必須等
待其他執行緒也來到這個柵欄
• 指定的執行緒數量達到,全部執行緒才能
繼續往下執行
• 針對計算密集式的運算,若能在一個新的
行程(Process)平行(Parallel)運行,在
今日電腦普遍都有多個核心的情況下,就
有機會跑得更快一些。
• subprocess 模組可以讓你在執行 Python
程式的過程中,產生新的子行程
• 從 Python 3.5 開始,建議使用 run() 函
式來呼叫子行程
• subprocess.run() 執行之後會傳回
CompletedProcess 實例
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可以使用 multiprocessing 模組
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