Python в три ручья: работаем с потоками (часть 1)

Python в три ручья: работаем с потоками (часть 1)
В каких случаях вам нужна многопоточность, как реализовать её на Python и что нужно знать о глобальной блокировке GIL.

Из этой статьи вы узнаете, как с Python выполнять несколько операций одновременно и распределять нагрузку между ядрами процессора, какие особенности языка учитывать. Но главное — поймете, когда многопоточность в Python нужна, а когда только мешает.

Небольшое предупреждение для тех, кто впервые слышит о параллельных вычислениях. Что такое поток и чем он отличается от процесса, мы выяснили в статье «Внутри процесса: многопоточность и пинг-понг mutex'ом». Тогда мы приводили примеры на Java, но теоретические основы многопоточности верны и для Python. Совпадают, в том числе, механизмы синхронизации потоков: семафоры, взаимные исключения (mutex), условия, события. Поэтому сегодня сделаем акцент на особенностях Python, его механизмах и инструментах, связанных с многопоточностью.
Организовать параллельные вычисления в Python без внешних библиотек можно с помощью модулей:

• 
  threading — для управления потоками.
  
• 
  queue — для организации очередей.
  
• 
  multiprocessing — для управления процессами.
  

Пока нас интересует только первый пункт списка.

Как создавать потоки в Python

Метод 1 — «функциональный»

Для работы с потоками из модуля threading импортируем класс Thread. В начале кода пишем:
from threading import Thread
После этого нам будет доступна функция Thread() — с ней легко создавать потоки. Синтаксис такой:
variable = Thread(target=function_name, args=(arg1, arg2,))
Первый параметр target — это «целевая» функция, которая определяет поведение потока и создаётся заранее. Следом идёт список аргументов. Если судьбу аргументов (например, кто будет делимым, а кто делителем в уравнении) определяет их позиция, их записывают как args=(x,y). Если же вам нужны аргументы в виде пар «ключ-значение», используйте запись вида kwargs={‘prop’:120}.
Ради удобства отладки можно также дать новому потоку имя. Для этого среди параметров функции прописывают name=«Имя потока». По умолчанию name хранит значение null. А ещё потоки можно группировать с помощью параметра group, который по умолчанию — None.
За дело! Пусть два потока параллельно выводят каждый в свой файл заданное число строк. Для начала нам понадобится функция, которая выполнит задуманный нами сценарий. Аргументами целевой функции будут число строк и имя текстового файла для записи.
Давайте попробуем:
#coding: UTF-8