禁止通行——如何让 itertools.tee 线程安全

在上一篇文章中，我们说到了，itertools.tee不是线程安全的，并给出了一个例子，如下图所示：

在两个线程里面同时运行分裂出来的生成器对象，就会导致报错。

现在，你想看看itertools.tee的源代码，但是你会发现，在 PyCharm 里面，它的源代码如下图所示：

这是因为，在 CPython 中，itertools.tee底层是通过C 语言实现的，所以你不能在 PyCharm 中看到它的源代码。但是你可以通过阅读 Python 的源代码中的Modules/itertoolsmodule.c文件，找到它的实现算法。

导致问题的核心部分在如下图所示的两段代码中：

大家看不懂也没有关系，根据我上一篇文章中使用 Python 实现的简化版本就足够帮助理解了。

我们使用简化版本来解释其中线程不安全的地方：

def generator():
    for i in range(3):
        yield f'我是你第{i}个爷爷'

def split(g):
    value_list_1 = []
    value_list_2 = []
    def wrap(queue):
        while True:
            if not queue:
                try:
                    value = next(g)
                except StopIteration:
                    return
                value_list_1.append(value)
                value_list_2.append(value)
            yield queue.pop(0)
    g_1 = wrap(value_list_1)
    g_2 = wrap(value_list_2)
    return g_1, g_2

g = generator()
g_1, g_2 = split(g)
for value in g_1:
    print(value)

for value in g_2:
    print(value)

当两个线程同时运行到if not queue时，发现当前各自的队列都是空的，于是进入value = next(g)获取下一个值。其中，线程 A 先进入那么几毫秒。然后线程 B 进入value = next(g)。但由于此时线程 A 中的next(g)正在运行，尚未结束，线程 B 又跑来运行，于是就导致了报错的发生。Python 中，生成器不是线程安全的。

那么如何让itertools.tee分裂出来的多个生成器可以在多线程中运行呢？其关键因素就是让value = next(g)这一行一次只能让一个线程运行。所以我们可以通过加锁来实现。

import itertools
from threading import Lock


class KingnameTee:
    def __init__(self, tee_obj, lock):
        self.tee_obj = tee_obj
        self.lock = lock

    def __iter__(self):
        return self
   
    def __next__(self):
        with self.lock:
            return next(self.tee_obj)
    
    def __copy__(self):
        return KingnameTee(self.tee_obj.__copy__(), self.lock)

def safe_tee(iterable, n=2):
    """tuple of n independent thread-safe iterators"""
    lock = Lock()
    return tuple(KingnameTee(tee_obj, lock) for tee_obj in itertools.tee(iterable, n))

我们来看看运行效果：

多线程完美运行。