多线程
线程
1.什么是线程
进程是一个执行空间 , 线程就是其中真正工作的单位 , 每一个进程至少有一个线程(如果我们把操作系统比喻为一个工厂 , 进程就是车间 , 线程就是流水线)
进程包含了运行该程序所需要所有资源 , 进程是一个资源单位 , 线程是CPU的最小执行单位
每一个进程一旦被创建 , 就默认开启了一条线程 , 称之为主线程
2.为什么使用线程
多线程指的是，在一个进程中开启多个线程，简单的讲：如果多个任务共用一块地址空间，那么必须在一个进程内开启多个线程。详细的讲分为4点：
多线程共享一个进程的地址空间线程比进程更轻量级，线程比进程更容易创建可撤销，在许多操作系统中，创建一个线程比创建一个进程要快10-100倍，在有大量线程需要动态和快速修改时，这一特性很有用若多个线程都是CPU密集型的，那么并不能获得性能上的增强，但是如果存在大量的计算和大量的I/O处理，拥有多个线程允许这些活动彼此重叠运行，从而会加快程序执行的速度。在多CPU系统中，为了最大限度的利用多核，可以开启多个线程，比开进程开销要小的多。(这一条并不适用于python)
使用线程可以提高程序效率
为何不用多进程提高效率: 是因为进程对操作系统的资源耗费非常高
3.线程与进程的区别:
线程共享创建它的进程的地址空间 ; 进程有自己的地址空间。
线程可以直接访问其进程的数据段;进程拥有自己父进程数据段的副本。
线程可以直接与其进程的其他线程通信;进程必须使用进程间通信来与兄弟进程通信。
新线程很容易创建;新流程需要复制父流程。线程可以对同一进程的线程进行相当大的控制;进程只能控制子进程。对主线程的更改(取消，优先级更改等)可能会影响进程的其他线程的行为;对父进程的更改不会影响子进程。
4.什么时候开启多线程
当程序中遇到IO操作时(当程序中时纯计算任务时 也无法提高效率)
5.如何使用
from threading import Thread
创建线程与创建进程的方式几乎一样 , 但是创建子进程会将父进程的资源复制执行一遍 , 所以必须在__main__下执行 , 而创建线程则不一样 , 线程间共享进程资源,所以不需要复制执行父线程代码,所以可以不加__main__。
一 . 创建线程的两种方式
调用类型
from threading importThread
?
?deftask():print(‘thread running...‘)
?
?if __name__ == ‘__main__‘:
t= Thread(target=task)
t.start()
?print(‘主线程‘)
?#执行结果#thread running... (子线程比主线程执行速度更快)#主线程
继承类型
from threading importThread
?
?classSayhi(Thread):def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name=namedefrun(self):print(‘%s say hello‘ %self.name)
?
?if __name__ == ‘__main__‘:
t= Sayhi(‘jason‘)
t.start()print(‘主线程‘)#执行结果#jason say hello#主线程
二 . 线程的常用方法
Thread实例化对象的方法:#1.isAlive(): 判断线程是否还存在(未终止)#2.getName(): 返回线程名#3.setName(): 设置线程名
?
threading模块下提供的方法#threading.currentThread(): 返回当前的线程变量#threading.enumerate(): 返回一个正在运行的线程列表#threading.activecount(): 返回当前运行的线程数量#len(threading.activecount()): 与上一个方法返回相同值
三 . 在一个进程下开启多个线程与在一个进程下开启多个子进程的区别
开启速度 : 开启线程>>开启进程(所以程序效率会大大提高)
id :
进程开启多线程的pid都相同 ( 很好理解pid是process id , 所以线程pid相同)
进程开启多个进程的pid不同
空间资源:
进程开启的多线程的共享进程内的资源 , 某线程修改数据后 . 其他线程再访问则是新的数据
进程开启多个子进程的数据互相独立 , 子进程内修改数据不会对其他进程数据造成干扰
守护线程
守护线程(setdaemon)
守护线程: 守护线程会在所有非守护线程结束后结束
守护线程本质是上是在守护主线程 ,但是对于主线程来说 , 运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护进程统统运行完毕,主线程才算运行完毕
from threading importThreadimporttime
?deftask1():print(‘sub thread is running...‘)
time.sleep(0.5)print(‘sub thread end...‘)deftask2():
time.sleep(0.1)print(‘task2 is run...‘)
?
t1= Thread(target=task1)
t2= Thread(target=task2)
?
t1.setDaemon(True)#将t1设置为守护线程, 必须在start之前设置
?
t1.start()
t2.strat()
?#执行结果#sub thread run...#task2 is run...
?
?
线程互斥锁(Lock)
什么时候用锁 :
当多个进程或多个线程需要同时修改同一份数据时,可能会造成数据错乱,所以必须加锁
importtimefrom threading importThread,Lock
?
lock=Lock() #实例化锁对象
?
a= 100?deftask():
lock.acquire()#给线程上锁
global a #访问全局a
temp = a - 1 #修改全局a
time.sleep(0.01)
a=temp
lock.release()#释放锁,线程执行完毕
?
ts=[]for i in range(100):
t= Thread(target=task)
t.start()
ts.append(t)
?for t in ts: #lock保证了多线程串行,同时主线程print(a)也在其中,但是我们想得到最终结果,所以用join人为设置顺序
t.join()
?
?print(a)
信号量(Semaphore)
信号量:
其实也是一种锁 , 特点是可以设置一个数据可以被几个线程(进程)共享.
与普通锁的区别:
普通锁一旦加锁,则意味着这个数据在同一时间只能被一个线程使用
信号量这种锁,特点是可以设置一个数据可以被几个线程(进程)共享
使用场景
可以限制一个数据同时访问的次数 , 保证程序正常运行
from threading importThread,Semaphoreimporttime
sem= Semaphore(3) #设置最大访问进程数
?
?deftask():
sem.acquire()print(‘你好啊‘)
time.sleep(3)
sem.release()
?
?for i in range(10):
t= Thread(target=task)
?
t.start()#执行结果太长, 就不打印了#现象描述 : 就是3个一次打印
守护进程的使用
"""用生产者消费者模型实现一个顾客吃汉堡的功能
主要是生产者生产处汉堡放入队列,然后消费者吃掉,
要判断什么时候顾客吃完了所有生产了的汉堡"""
from multiprocessing importProcess, JoinableQueueimporttime, random
?defeat_hotdog(name, q):whileTrue:
res=q.get()print(‘%s吃了%s‘ %(name,res))
time.sleep(random.randint(1,2))
q.task_done()
?
?defmake_Hotdog(name, q):for i in range(1,6):
time.sleep(random.randint(1,2))print(‘%s生产了第%s个热狗‘ %(name, i))
res= ‘%s的%s个热狗‘ %(name,i)
q.put(res)
?
?if __name__ == ‘__main__‘:
q=JoinableQueue()
?#生产者
c1 = Process(target=make_Hotdog, args=(‘a热狗店‘, q))
c1.start()
?#生产者2
c2 = Process(target=make_Hotdog, args=(‘b热狗店‘,q))
c2.start()
?#消费者
p2 = Process(target=eat_hotdog, args=(‘顾客‘,q))
p2.daemon= True #队列阻塞打开,主进程执行完毕,守护进程死
p2.start()
?
?#保证生产者全部完成
c1.join()
c2.join()
?
?#保证队列中的数据全部被处理了
‘‘‘join:阻止，直到队列中的所有项目都已获取并处理完毕。
?
每当项目添加到队列时，未完成任务的计数就会增加。
每当消费者调用task_done()以指示该项目已被检
索并且其上的所有工作都已完成时，计数就会下降。
当未完成任务的数量降至零时，join()取消阻塞。‘‘‘q.join()#JoinableQueue方法
原文：/liusijun113/p/10211715.html
