Python线程计时器

Question

我在python中有以下脚本，每隔X秒调用一个函数来创建一个新线程：

def function():
    threading.Timer(X, function).start()
    do_something

function()

我的问题是，如果函数需要2 * X秒执行怎么办？由于我正在使用线程，这应该不是问题，对吧？我将同时运行该函数的更多“实例”，但是一旦每个实例完成，其线程都应该被销毁。谢谢

Answer 1

如果该函数花费2 * X秒，那么您将有多个function同时运行的实例。通过一个例子很容易看到：

import threading
import time

X = 2

def function():
    print("Thread {} starting.".format(threading.current_thread()))
    threading.Timer(X, function).start()
    time.sleep(2*X)
    print("Thread {} done.".format(threading.current_thread()))

function()

输出：

Thread <_MainThread(MainThread, started 140115183785728)> starting.
Thread <_Timer(Thread-1, started 140115158210304)> starting.
Thread <_MainThread(MainThread, started 140115183785728)> done.
Thread <_Timer(Thread-2, started 140115149817600)> starting.
Thread <_Timer(Thread-3, started 140115141424896)> starting.
Thread <_Timer(Thread-1, started 140115158210304)> done.
Thread <_Timer(Thread-4, started 140115133032192)> starting.
Thread <_Timer(Thread-2, started 140115149817600)> done.
Thread <_Timer(Thread-3, started 140115141424896)> done.
Thread <_Timer(Thread-5, started 140115158210304)> starting.
Thread <_Timer(Thread-6, started 140115141424896)> starting.
Thread <_Timer(Thread-4, started 140115133032192)> done.
Thread <_Timer(Thread-7, started 140115149817600)> starting.
Thread <_Timer(Thread-5, started 140115158210304)> done.
Thread <_Timer(Thread-8, started 140115133032192)> starting.
Thread <_Timer(Thread-6, started 140115141424896)> done.
Thread <_Timer(Thread-9, started 140115158210304)> starting.
Thread <_Timer(Thread-7, started 140115149817600)> done.
Thread <_Timer(Thread-10, started 140115141424896)> starting.
Thread <_Timer(Thread-8, started 140115133032192)> done.
Thread <_Timer(Thread-11, started 140115149817600)> starting.
<And on and on forever and ever>

从输出中可以看到，这也是一个无限循环，因此程序永远不会结束。

如果可以安全function地同时运行多个实例，则可以。如果不是，那么您需要function使用锁来保护的非线程安全部分：

import threading
import time

X = 2
lock = threading.Lock()

def function():
    with lock:
        print("Thread {} starting.".format(threading.current_thread()))
        threading.Timer(X, function).start()
        time.sleep(2*X)
        print("Thread {} done.".format(threading.current_thread()))

function()

输出：

Thread <_MainThread(MainThread, started 140619426387712)> starting.
Thread <_MainThread(MainThread, started 140619426387712)> done.
Thread <_Timer(Thread-1, started 140619400812288)> starting.
Thread <_Timer(Thread-1, started 140619400812288)> done.
Thread <_Timer(Thread-2, started 140619392419584)> starting.
Thread <_Timer(Thread-2, started 140619392419584)> done.
Thread <_Timer(Thread-3, started 140619381606144)> starting.
Thread <_Timer(Thread-3, started 140619381606144)> done.
Thread <_Timer(Thread-4, started 140619392419584)> starting.
Thread <_Timer(Thread-4, started 140619392419584)> done.
Thread <_Timer(Thread-5, started 140619381606144)> starting.

最后一点：由于使用了全局解释器锁，在CPython中，一次只能实际执行一个字节码。因此，当您使用线程时，如果您正在执行CPU约束的任务，则并不能真正提高性能，因为一次实际上每个线程仅执行一个线程。相反，操作系统最终会在所有线程之间频繁切换，从而给每个CPU分配了一点时间。由于在线程之间进行切换会增加开销，因此这通常会比单线程方法慢。如果您打算在每个线程中执行CPU限制的工作，则可能要使用它multiprocessing。