# 10.5 【并发编程】线程中的信息隔离
上一篇我们说,线程与线程之间要通过消息通信来控制程序的执行。
讲完了消息通信,今天就来探讨下线程里的`信息隔离`是如何做到的。
## 1. 初步认识信息隔离
什么是`信息隔离`?
比如说,咱有两个线程,线程A里的变量,和线程B里的变量值不能共享。这就是`信息隔离`。
你可能要说,那变量名取不一样不就好啦?
是的,如果所有的线程都不是由一个class实例化出来的同一个对象,确实是可以。这个问题我们暂且挂着,后面我再说明。
那么,如何实现`信息隔离`呢?
在Python中,其提供了`threading.local`这个类,可以很方便的控制变量的隔离,即使是同一个变量,在不同的线程中,其值也是不能共享的。
用代码来看下
```python
from threading import local, Thread, currentThread
# 定义一个local实例
local_data = local()
# 在主线中,存入name这个变量
local_data.name = 'local_data'
class MyThread(Thread):
def run(self):
print("赋值前-子线程:", currentThread(),local_data.__dict__)
# 在子线程中存入name这个变量
local_data.name = self.getName()
print("赋值后-子线程:",currentThread(), local_data.__dict__)
if __name__ == '__main__':
print("开始前-主线程:",local_data.__dict__)
t1 = MyThread()
t1.start()
t1.join()
t2 = MyThread()
t2.start()
t2.join()
print("结束后-主线程:",local_data.__dict__)
```
来看看输出结果
```python
开始前-主线程: {'name': 'local_data'}
赋值前-子线程: <MyThread(Thread-1, started 4832)> {}
赋值后-子线程: <MyThread(Thread-1, started 4832)> {'name': 'Thread-1'}
赋值前-子线程: <MyThread(Thread-2, started 5616)> {}
赋值后-子线程: <MyThread(Thread-2, started 5616)> {'name': 'Thread-2'}
结束后-主线程: {'name': 'local_data'}
```
从输出来看,我们可以知道,`local`实际是一个`字典型`的对象,其内部可以以`key-value`的形式存入你要做信息隔离的变量。local实例可以是`全局唯一`的,只有一个。因为你在给local存入或访问变量时,它会根据当前的线程的不同从不同的`存储空间`存入或获取。
基于此,我们可以得出以下三点结论:
>1. 主线程中的变量,不会因为其是全局变量,而被子线程获取到;
2. 主线程也不能获取到子线程中的变量;
3. 子线程与子线程之间的变量也不能互相访问。
所以如果想在当前线程保存一个全局值,并且各自线程(包括主线程)互不干扰,使用local类吧。
## 2. 信息隔离的意义何在
细心的你,一定已经发现了,上面那个例子,即使我们不用`threading.local`来做信息隔离,两个线程`self.getName()`本身就是隔离的,没有任何关系的。因为这两个线程是由一个class实例出的两个不同的实例对象。自然是可以不用做隔离,因为其本身就是隔离的。
但是,现实开发中。不可排除有多个线程,是由一个class实例出的同一个实例对象而实现的。
譬如,现在新手特别喜欢的爬虫项目。通常都是先给爬虫一个主页,然后获取主页下的所有链接,对这个链接再进行遍历,一直往下,直到把所有的链接都爬完,获取到我们所需的内容。
由于单线程的爬取效率实在是太低了,我们考虑使用多线程来工作。先使用`socket`和`www.sina.con.cn`建立一个TCP连接。然后在这个连接的基础上,对主页上的每个链接(我们这里只举`news.sina.com.cn`和`blog.sina.com.cn`这两个子链接做例子)创建一个线程,这样效率就高多了。
>**友情提醒**:
>以下代码,若要理解,可能需要你了解下socket的网络编程相关内容。我在前几天的文章中有发布一篇相关的文章,没有基础的同学可以先去看看那篇文章。
```python
import threading
from functools import partial
from socket import socket, AF_INET, SOCK_STREAM
class LazyConnection:
def __init__(self, address, family=AF_INET, type=SOCK_STREAM):
self.address = address
self.family = AF_INET
self.type = SOCK_STREAM
self.local = threading.local()
def __enter__(self):
if hasattr(self.local, 'sock'):
raise RuntimeError('Already connected')
# 把socket连接存入local中
self.local.sock = socket(self.family, self.type)
self.local.sock.connect(self.address)
return self.local.sock
def __exit__(self, exc_ty, exc_val, tb):
self.local.sock.close()
del self.local.sock
def spider(conn, website):
with conn as s:
header = 'GET / HTTP/1.1\r\nHost: {}\r\nConnection: close\r\n\r\n'.format(website)
s.send(header.encode("utf-8"))
resp = b''.join(iter(partial(s.recv, 100000), b''))
print('Got {} bytes'.format(len(resp)))
if __name__ == '__main__':
# 建立一个TCP连接
conn = LazyConnection(('www.sina.com.cn', 80))
# 爬取两个页面
t1 = threading.Thread(target=spider, args=(conn,"news.sina.com.cn"))
t2 = threading.Thread(target=spider, args=(conn,"blog.sina.com.cn"))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
```
输出结果
```python
Got 765 bytes
Got 513469 bytes
```
如果是在这种场景下,要做到线程之间的状态信息的隔离,就肯定要借助`threading.local`,所以`threading.local`的存在是有存在的意义的。其他还有很多场景是必须借助`threading.local`才能实现的,而这些就要靠你们在真正的业务开发中去发现咯。
- 第一章:安装运行
- 1.1 【环境】快速安装 Python 解释器
- 1.2 【环境】Python 开发环境的搭建
- 1.3 【基础】两种运行 Python 程序方法
- 第二章:数据类型
- 2.1 【基础】常量与变量
- 2.2 【基础】字符串类型
- 2.3 【基础】整数与浮点数
- 2.4 【基础】布尔值:真与假
- 2.5 【基础】学会输入与输出
- 2.6 【基础】字符串格式化
- 2.6 【基础】运算符(超全整理)
- 第三章:数据结构
- 3.1 【基础】列表
- 3.2 【基础】元组
- 3.3 【基础】字典
- 3.4 【基础】集合
- 3.5 【基础】迭代器
- 3.6 【基础】生成器
- 第四章:控制流程
- 4.1 【基础】条件语句:if
- 4.2 【基础】循环语句:for
- 4.3 【基础】循环语句:while
- 4.4 【进阶】五种推导式
- 第五章:学习函数
- 5.1 【基础】普通函数
- 5.2 【基础】匿名函数
- 5.3 【基础】高阶函数
- 5.4 【基础】反射函数
- 5.5 【基础】偏函数
- 5.6 【进阶】泛型函数
- 5.7 【基础】变量的作用域
- 5.8 【进阶】上下文管理器
- 5.9 【进阶】装饰器的六种写法
- 第六章:错误异常
- 6.1 【基础】什么是异常?
- 6.2 【基础】如何抛出和捕获异常?
- 6.3 【基础】如何自定义异常?
- 6.4 【进阶】如何关闭异常自动关联上下文?
- 6.5 【进阶】异常处理的三个好习惯
- 第七章:类与对象
- 7.1 【基础】类的理解与使用
- 7.2 【基础】静态方法与类方法
- 7.3 【基础】私有变量与私有方法
- 7.4 【基础】类的封装(Encapsulation)
- 7.5 【基础】类的继承(Inheritance)
- 7.6 【基础】类的多态(Polymorphism)
- 7.7 【基础】类的 property 属性
- 7.8 【进阶】类的 Mixin 设计模式
- 7.9 【进阶】类的魔术方法(超全整理)
- 7.10 【进阶】神奇的元类编程(metaclass)
- 7.11 【进阶】深藏不露的描述符(Descriptor)
- 第八章:包与模块
- 8.1 【基础】什么是包、模块和库?
- 8.2 【基础】安装第三方包的八种方法
- 8.3 【基础】导入单元的构成
- 8.4 【基础】导入包的标准写法
- 8.5 【进阶】常规包与空间命名包
- 8.6 【进阶】花式导包的八种方法
- 8.7 【进阶】包导入的三个冷门知识点
- 8.8 【基础】pip 的超全使用指南
- 8.9 【进阶】理解模块的缓存
- 8.10 【进阶】理解查找器与加载器
- 8.11 【进阶】实现远程导入模块
- 8.12 【基础】分发工具:distutils和setuptools
- 8.13 【基础】源码包与二进制包有什么区别?
- 8.14 【基础】eggs与wheels 有什么区别?
- 8.15 【进阶】超详细讲解 setup.py 的编写
- 8.16 【进阶】打包辅助神器 PBR 是什么?
- 8.17 【进阶】开源自己的包到 PYPI 上
- 第九章:调试技巧
- 9.1 【调试技巧】超详细图文教你调试代码
- 9.2 【调试技巧】PyCharm 中指定参数调试程序
- 9.3 【调试技巧】PyCharm跑完后立即进入调试模式
- 9.4 【调试技巧】脚本报错后立即进入调试模式
- 9.5 【调试技巧】使用 PDB 进行无界面调试
- 9.6 【调试技巧】如何调试已经运行的程序?
- 9.7 【调试技巧】使用 PySnopper 调试疑难杂症
- 9.8 【调试技巧】使用 PyCharm 进行远程调试
- 第十章:并发编程
- 10.1 【并发编程】从性能角度初探并发编程
- 10.2 【并发编程】创建多线程的几种方法
- 10.3 【并发编程】谈谈线程中的“锁机制”
- 10.4 【并发编程】线程消息通信机制
- 10.5 【并发编程】线程中的信息隔离
- 10.6 【并发编程】线程池创建的几种方法
- 10.7 【并发编程】从 yield 开始入门协程
- 10.8 【并发编程】深入理解yield from语法
- 10.9 【并发编程】初识异步IO框架:asyncio 上篇
- 10.10 【并发编程】深入异步IO框架:asyncio 中篇
- 10.11 【并发编程】实战异步IO框架:asyncio 下篇
- 10.12 【并发编程】生成器与协程,你分清了吗?
- 10.14 【并发编程】浅谈线程安全那些事儿
- 第十二章:虚拟环境
- 12.1 【虚拟环境】为什么要有虚拟环境?
- 12.2 【虚拟环境】方案一:使用 virtualenv
- 12.3 【虚拟环境】方案二:使用 pipenv
- 12.4 【虚拟环境】方案三:使用 pipx
- 12.5 【虚拟环境】方案四:使用 poetry
- 第十三章:绝佳工具
- 13.1 【静态检查】mypy 的使用
- 13.2 【代码测试】pytest 的使用
- 13.3 【代码提交】pre-commit hook
- 13.4 【项目生成】cookiecutter 的使用
- 第十四章:数据可视化
- 14.1 【可视化之matplotlib】一图带你入门matplotlib
- 14.2 【可视化之matplotlib】详解六种可视化图表
- 14.3 【可视化之matplotlib】 绘制正余弦函数图象
- 14.4 【可视化之matplotlib】难点:子图与子区
- 14.5 【可视化之matplotlib】绘制酷炫的gif动态图
- 14.6 【可视化之matplotlib】自动生成图像视频
- 14.7 【可视化神器】最高级的可视化神器: plotly_express