Question

我正在阅读我正在阅读的一本书中的一个例子（＆＃34; Violent Python＆＃34;）。它是从字典创建一个zip文件密码破解程序。我有两个问题。首先，它说我要在代码中编写它以提高性能，但是当我计时时（我知道time.time（）对于计时并不好），大约有12秒的差异支持不进行线程化。这是因为启动线程需要更长的时间吗？第二，如果我没有线程，我可以通过打印结果并输入语句exit（0）找到正确的值后立即中断。有没有办法使用线程获得相同的结果，这样如果我找到我想要的结果，我可以同时结束所有其他线程？

import zipfile
from threading import Thread
import time

def extractFile(z, password, starttime):
    try:
        z.extractall(pwd=password)
    except:
        pass
    else:
        z.close()
        print('PWD IS ' + password)
        print(str(time.time()-starttime))

def main():
    start = time.time()
    z = zipfile.ZipFile('test.zip')
    pwdfile = open('words.txt')
    pwds = pwdfile.read()
    pwdfile.close()
    for pwd in pwds.splitlines():
        t = Thread(target=extractFile, args=(z, pwd, start))
        t.start()
        #extractFile(z, pwd, start)
    print(str(time.time()-start))

if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 1

在CPython中，全局解释器锁（“GIL”）强制执行限制，一次只有一个线程可以执行Python字节码。

因此，在此应用程序中，最好使用map的{{1}}方法，因为每次尝试都与其他尝试无关;

multiprocessing.Pool

这将启动（默认情况下）与计算机具有核心的进程数。如果在import multiprocessing import zipfile def tryfile(password): rv = passwd with zipfile.ZipFile('test.zip') as z: try: z.extractall(pwd=password) except: rv = None return rv with open('words.txt') as pwdfile: data = pwdfile.read() pwds = data.split() p = multiprocessing.Pool() results = p.map(tryfile, pwds) results = [r for r in results if r is not None]列表用完之前，将继续在这些进程中使用不同的密码运行tryfile()，请收集结果并将其返回。最后一个列表理解是丢弃pwds结果。

请注意，可以改进此代码，以便在找到密码后停止关闭None。在这种情况下，您可能必须使用map和共享变量。将zipfile加载一次并分享它也是一件好事。

Answer 2

这段代码很慢，因为python有Global Interpreter Lock，这意味着一次只能执行一个线程。这导致多线程代码比Python中的串行代码运行得慢。如果要创建真正的多线程应用程序，则必须使用Multiprocessing Module.

要突破线程并获取返回值，可以使用os._exit(1)首先，导入文件顶部的os模块：

import os

然后，将extractFile功能更改为使用os._exit(1)：

def extractFile(z, password, starttime):
    try:
        z.extractall(pwd=password)
    except:
        pass
    else:
        z.close()
        print('PWD IS ' + password)
        print(str(time.time()-starttime))
        os._exit(1)

Python，如何打破多个线程

2 个答案: