Python多线程问题的资料查找与汇总by tsy

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3)本文档内容涉及Python的多线程问题，没有介绍多线程的概念，没有介绍多线程的程序模块，只是讨论多线程产生的交织问题，并查找一些材料进行佐证和学习。

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非常抱歉，我不是在博客编辑器编辑的，所以没有时间去调整超链接的窗口参数。

（〇） 说明

　　本文的排版风格与之前不同，主要的原因本文没有那么正式。最近编写Needleman-Wunsch算法或Smith-Waterman算法的python脚本时，在比对序列过程中，发现样本序列的数量到达一千条时，两两比对的时空复杂度非常高。所以才想使用多线程解决。但是有一些问题随之产生，为了思考和总结多线程的相关知识，所以做一个简单的笔录。本文实际上相当于个备忘录，做一个日志，便于以后对多线程的继续学习和补充。如果也有研究序列比对算法的，欢迎一起讨论。

　　如果是对序列比对的初学者，我当年是看了博客园的<万仓一黍>的博文《文本比较算法Ⅰ——LD算法》和《文本比较算法Ⅱ——Needleman/Wunsch算法》起步的，前者便于理解序列比对的前身，后者帮助理解全局序列比对。CSDN网友<HUGEHEADHUG>转载博文《动态编程之序列比对：Needleman-Wunsch 算法和Smith-Waterman算法》，对于理解全局序列比对和局部序列比对，虽然转载的该文，我没有找到原文出处，并且该文对于算法的理论介绍较少，主要是代码，但是我觉得还是非常有用。最后我当时还阅读了IBM的技术主题文档《动态编程和基因序列比对》，我一直觉得IBM的这些文档，写得很优秀，不仅仅是这个多序列的，包括其他主题的一些有用的算法，写得非常棒。在分析算法的起源上，引经据典。在算法的文字描述上，排版漂亮，语句通顺，模块思路清晰。在代码实现上，有详有略，代码风格稳健典型。这篇IBM关于多序列比对的文章写得非常赞。以上的几篇文章是我学习多序列比对的一些阅读材料。当初是用C写的，参考的是CSDN博客，<nkliming>网友转载的博文《Needleman-Wunsch Algorithm》，这篇转载的博文中有C++代码，非常值得一读和学习。

　　后来学习了python，就学习编写基于python的多序列比对算法。但是由于空间复杂度上python毕竟是解释性语言，故担心跟不上c的速度，考虑过几种方法。一是，使用pypy进行加速，与pypy的社区版主讨论过后，发现pypy的部分第三方库支持的不是很好，可能需要从现在开始（2014.12），等上一两年才能开发好，并且vitrualenv目前最近的版本（1.11.6）还不支持默认指定pypy，导致pypy与python在一个操作系统里使用，会很乱的。二是，使用psyco，但是它已经不支持python2.7，psyco支持的最新版本是python2.5。三是，多线程方法，也是本文主要讨论的问题。四是，使用CPython，但是目前还没有时间学，并且我C学的好烂，真的要捂脸。

（一） 多线程的学习参考

（1.1）多线程的简单入门

　　首先，参看的是博客园的<虫师>的博客原创博文，《python 多线程就这么简单》及其该文的续文，该作者力图使用简单的例子，对多线程有一个初步的认识。我看完之后，觉得挺好的，便于快速使用和快速理解。由于该文将多线程的必要函数给解释了，所以作为快速上手来说，是非常的不错。

　　如果想再进步一些，阅读该文部分模块没有解释的，例如lock等避免死锁问题想深入探索，可以参考阅读博客园<AstralWind>网友的原创博文《Python线程指南》，这篇博文非常赞，从基本概念到thread(threading)模块的各大大小小的参数都做了基本解释。和<AstralWind>网友文章差不多的，其实还有一篇W3CSCHOOL的文章《Python多线程》，这篇文章也是介绍了模块大大小小的参数。

　　其次，如果想要实践，做一些小实验。既可以秉承阅读<虫师>的那篇博客，那篇博客作为简单的小实验，再合适不过，通俗易懂。也可以阅读伯乐在线网站的文章《理解Python中的线程》，是从外文文章翻译过来的。还可以阅读ChinaUnix博客网友<那片依然海>所写的原创博文《python中threading模块详解（一）》。博客园的<片片灵感>的原创博文《Python多线程学习》以及他写得另一篇《Python多线程应用》，对实践的内容介绍的比较多，也是不错的选择。

（1.2）多线程的问题产生

　　接着，我将threading模块运用至我的实际情况。实际情况中，样本为40条序列，每条序列长度都大约为200字符。运算情况为，仅作Needleman运算，将样本两两比对运算，输出两条比对的原序列，输出两条比对后的序列，输出回溯的最长相似序列。单线程情况下近50秒。而使用多线程后，同样情况下，竟然花费近100秒。我当时就产生疑惑，直到百度到一则CSDN帖子《python多线程能提高效率吗？》，几位跟帖的版主或有经验者，指出python有GIL（全局解释器锁）。该帖子所给出的意见无非几条：一是，换语言编写时空复杂度较高的算法部分，如matlab，C/C++，当然了帖子里举例的是Lua，当时查了一下是巴西的一个大学研究小组在1993年开发的，顿时肃然起敬，我朝发展虽然迅猛，什么时候有开发语言的能力啊？就不曾听过中国开发过什么编程语言（请不要说易语言，谢谢。虽然不歧视易语言，但是lua语言作为嵌入式脚本最佳选择，显然是全球推广的，而易语言显然目前没有全球推广，也觉得目前十年内是向全球推广不起来的。）。二是，使用协程或多进程方法。三是，使用解锁或加速插件或其他方法。第一个就不讨论了，第二个我目前还没有整理材料。对于第三个，主要是解锁GIL（个人不太懂，参见博客园<sanlo>网友的博文《在扩展模块中对python的GIL进行解锁》），或者指定多核运行设备的方法，或许可以提高效率。主要汇总的材料如下：

　　对于GIL的为何使用以及相关概念，有博客园<Tower Joo>（朱涛）网友原创撰写《线程安全及Python中的GIL》。国外文章翻译成中文的讨论GIL的"恐慌"问题，在OSCHINA开源中国社区刊文《Python最难的问题》，也是非常有意思的历史科普。

　　网上有一篇文章，题为《python并发的痛》，也是谈论这个问题，但是原文出处我找不到了，大多都是转载的，所以超链接是一个转载的链接。该文解释了GIL，解释了当前线程池与GIL产生的矛盾，也介绍了可能并发的其他途径，如多进程+协程的方法来解决。还有一篇新浪博客的技术杂文《Python二三事》，也简要提及了并发的问题。

　　那么认识GIL除了阅读上面的简介式的文章，如果想深入一些，那可以参看CSDN博客的<I2Cbus>网友原创文章《Python GIL 系列之通过实例认识Python的GIL》，该作者写了几篇关于GIL系列的讨论文章，非常赞！他率先以此文开炮，得出一些结论。并且该作者非常严谨的做了后续补充，纠正了自己之前的错误结论，有益于GIL的演技探索，该作者在此博文给出了一些GIL的其他链接讲解。也就是说这篇博文是刚刚触及GIL的问题，作者意犹未尽，写了《再谈Python的GIL》。

　　然后< I2Cbus >网友继续撰写了原创技术文章《Python GIL 系列之在Python 2.7改进GIL的一次尝试》，对于python27的提高GIL性能，做了一个讨论的汇总，在该博文中提供了一些材料的链接。其后，该作者使用设置进程运行的CPU来提高Python 的性能，写了《Python GIL 系列之通过设置进程运行的CPU来提高Python程序的性能》及《Python GIL 系列之通过设置进程运行的CPU来提高Python程序的性能（续）》博文，即在线程操作时，为线程指定多核CPU的某一个，避免切换浪费时间，实现和提高Python多核运行的情况（之前说了，单线程下运行比多线程运行还快的问题。该文章或许可以解决，对于我来说，我还没来得及咀嚼吸收，只能从思路和理论上认为是可以解决的，欢迎有人去以此做实验）。

　　引用网友的评论，觉得评论得挺好的：人类总是不厌其烦的发明简单的语言，同时又不厌其烦的给它增加难以使用的新功能。

    本文暂时告一段落，有什么新的发现，会继续补充的。

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