时间:2021-05-22
本段源码可以学习的地方:
1. 考虑到效率问题,可以通过上下文的机制,在属性被访问的时候临时构建;
2. 可以重写一些魔术方法,比如 __new__ 方法,在调用 object.__new__(cls) 前后进行属性的一些小设置;
3. 在本库中使用的重写魔术方法,上下文这两种基础之上,我们可以想到函数装饰器,类装饰器,异常捕获,以及两种上下文的结构;
灵活运用这些手法,可以让我们在代码架构上更上一层,能够更加省时省力。
from weakref import ref # ref用在了构造大字典元素元组的第一个位置即 (ref(Thread), 线程字典)from contextlib import contextmanager # 上下文管理,用来确保__dict__属性的存在from threading import current_thread, RLock__all__ = ["local"]class _localimpl: # local()._local__impl = _localimpl() # local()实例的属性_local__impl就是这个类的实例 """一个管理线程字典的类""" __slots__ = 'key', 'dicts', 'localargs', 'locallock', '__weakref__' # _local__impl有这么多属性 def __init__(self): # 这个self.key是用在线程对象的字典中的key # self.key使用的一个字符串,这样既能运行的快, # 但是通过'_threading_local._localimpl.' + str(id(self)也能保证不会冲突别的属性 self.key = '_threading_local._localimpl.' + str(id(self)) # self.dicts = {} # 大字典 # 格式是: { id(线程1):(ref(Thread), 线程1自身的字典), id(线程2):(ref(Thread), 线程2自身的字典), ... } def get_dict(self): # 从大字典中拿(ref(Thread), 线程字典), 然后取线程字典 thread = current_thread() return self.dicts[id(thread)][1] def create_dict(self): # 为当前线程创建一个线程字典,就是(ref(Thread), 线程字典)[1],即元组的第二部分 localdict = {} key = self.key # key使用'_threading_local._localimpl.' + str(id(self) thread = current_thread() # 当前线程 idt = id(thread) # 当前线程的id def local_deleted(_, key=key): # 这个函数不看 pass # When the localimpl is deleted, remove the thread attribute. thread = wrthread() if thread is not None: del thread.__dict__[key] def thread_deleted(_, idt=idt): # 这个函数不看 pass # When the thread is deleted, remove the local dict. # Note that this is suboptimal if the thread object gets # caught in a reference loop. We would like to be called # as soon as the OS-level thread ends instead. local = wrlocal() if local is not None: dct = local.dicts.pop(idt) wrlocal = ref(self, local_deleted) wrthread = ref(thread, thread_deleted) # 大字典中每一个线程对应的元素的第一个位置: (ref(Thread), 小字典) thread.__dict__[key] = wrlocal self.dicts[idt] = wrthread, localdict # 在大字典中构造: id(thread) : (ref(Thread), 小字典) return localdict@contextmanagerdef _patch(self): impl = object.__getattribute__(self, '_local__impl') # 此时的self是local(), 拿local()._local__impl try: dct = impl.get_dict() # 然后从拿到的local()._local__impl调用线程字典管理类的local()._local__impl.get_dict()方法 # 从20行到22这个get_dict()方法的定义可以看出来,拿不到会报KeyError的 except KeyError: # 如果拿不到报 KeyError之后捕捉 dct = impl.create_dict() # 然后再通过线程字典管理类临时创建一个 args, kw = impl.localargs # 这个时候把拿到 self.__init__(*args, **kw) with impl.locallock: # 通过上下文的方式上锁 object.__setattr__(self, '__dict__', dct) # 给local() 实例增加__dict__属性,这个属性指向大字典中value元组的第二个元素,即线程小字典 yield # 到目前为止,local()类的两个属性都构造完成class local: # local类 __slots__ = '_local__impl', '__dict__' # local类有两个属性可以访问 def __new__(cls, *args, **kw): if (args or kw) and (cls.__init__ is object.__init__): # pass不看 raise TypeError("Initialization arguments are not supported") self = object.__new__(cls) # pass不看 impl = _localimpl() # _local_impl属性对应的是_localimpl类的实例 impl.localargs = (args, kw) # _local_impl属性即_localimpl类的实例 的 localargs属性是一个元组 impl.locallock = RLock() # pass 不看 object.__setattr__(self, '_local__impl', impl) # 把_local__impl 增加给local(), 所以:local()._local__impl is ipml 即 _localimp() # __slots__规定了local()有两个属性,这里已经设置了一个_local__impl; # 第二个属性__dict__当我们以后在访问的时候使用上下文进行临时增加,比如第85行 impl.create_dict() # 就是local._local__impl.create_dict() return self # 返回这个配置好_local__impl属性的local()实例 def __getattribute__(self, name): # 当我们取local()的属性时 with _patch(self): # 会通过上下文先把数据准备好 return object.__getattribute__(self, name) # 在准备好的数据中去拿要拿的属性name def __setattr__(self, name, value): if name == '__dict__': # 这个判断语句是控制local()实例的__dict__属性只能读不能被替换 raise AttributeError( "%r object attribute '__dict__' is read-only" % self.__class__.__name__) with _patch(self): # 同理, 通过上下文先把__dict__构造好 return object.__setattr__(self, name, value) # 然后调用基类的方法设置属性 def __delattr__(self, name): # 删除属性,同理,和__setattr__手法相似 if name == '__dict__': # 这个判断语句是控制local()实例的__dict__属性只能读不能被替换 raise AttributeError( "%r object attribute '__dict__' is read-only" % self.__class__.__name__) with _patch(self): # 同理, 通过上下文先把__dict__构造好 return object.__delattr__(self, name)# 整体架构图:''' / —— key 属性 / —— dicts 属性, 格式{id(Thread):(ref(Thread), 线程小字典)} ———— : _local__impl属性 ---------- 是_local类的实例 | / —— 其他属性... | / /—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————/ 创建一个local实例 / \ / \ / ———— : __dict__属性 -------- 对应的是_local__impl属性的dicts 中的线程小字典'''以上就是本次介绍的全部知识点内容,感谢大家的学习和对的支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
说明Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。从Python3.2开始,标准库为我们提供
python的multiprocessing包是标准库提供的多进程并行计算包,提供了和threading(多线程)相似的API函数,但是相比于threading
前面已经演示了Python:使用threading模块实现多线程编程二两种方式起线程和Python:使用threading模块实现多线程编程三threading
目前python提供了几种多线程实现方式thread,threading,multithreading,其中thread模块比较底层,而threading模块是
使用threading.Event可以实现线程间相互通信,之前的Python:使用threading模块实现多线程编程七[使用Condition实现复杂同步]我