多任务
多任务介绍
对于人来说，一边听歌，一边跳舞就是多任务。
对于电脑，简单的说，同一时间执行多个程序处理数据叫做多任务
多任务理解
单核CPU
单核cpu在处理多任务的时候是根据时间片轮转的方式进行的，比如执行QQ1us，然后切换微信执行1us，最后是执行钉钉1us，如此循环。因为cpu的切换速度过快，导致我们认为三个软件是同时执行的
多核cpu
并发：当cpu不能同时执行当前所有任务时，就会循环执行，是假的多任务
并行：当cpu可以同时执行当前所有任务时，是真的多任务
多任务的实现方式
实现多任务有三种方式：
线程
进程
协程
线程
线程介绍
线程是指在一个单独进程中，对于CPU和内存而言的多个工作单位，所有线程在进程中的资源都是共享的，包括全局数据、执行代码等。
线程的使用
先介绍三个方法
setDaemon(True)： 主线程A中，创建了子线程B，并且在主线程A中调用了B.setDaemon(),这个的意思是，把主线程A设置为守护线程，这时候，要是主线程A执行结束了，就不管子线程B是否完成,一并和主线程A退出.
join()： 主线程A中，创建了子线程B，并且在主线程A中调用了B.join()，那么，主线程A会在调用的地方等待，直到子线程B完成操作后，才可以接着往下执行
enumerate()： 查看线程数量
使用
代码示例import threading
import datetime
def A():
print('函数A')
print(datetime.datetime.now())
def B():
print('函数B')
print(datetime.datetime.now())
if __name__ == '__main__':
# 指定线程到A()和B()函数里执行
t1 = threading.Thread(target=A)
t2 = threading.Thread(target=B)
# 执行线程
t1.start()
t2.start()
print('--end--')
从输出结果可以知道，两个线程是在同一时间一起执行的。不过因为抢占式的特点，最后一条语句print('--end--')有时会在子线程的前面执行。
join()方法的使用
如果我们想让print('--end--')在最后执行，可以用到join()方法，当子线程结束后，主线程才会结束。
join方法的使用，代码示例
import threading
import datetime
def A():
print('函数A')
print(datetime.datetime.now())
def B():
print('函数B')
print(datetime.datetime.now())
if __name__ == '__main__':
# 指定线程到A()和B()函数里执行
t1 = threading.Thread(target=A)
t2 = threading.Thread(target=B)
# 执行线程
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print('--end--')
setDaemon()方法的使用
如果不想让主线程等待子线程完成后才结束，可以使用setDaemon
代码示例import threading
import time
def A():
for i in range(3):
print("A")
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=A)
t1.setDaemon(True) # 要放在线程开始之前
t1.start()
enumerate()的使用，查看线程数量
代码示例import threading
import datetime
def A():
print('函数A')
print(datetime.datetime.now())
def B():
print('函数B')
print(datetime.datetime.now())
if __name__ == '__main__':
# 创建两个主线程，指定线程到A()和B()函数里执行
t1 = threading.Thread(target=A)
t2 = threading.Thread(target=B)
# 执行线程
t1.start()
t2.start()
print(threading.enumerate())
print('--end--')
子线程的创建与执行
当我们调用start()方法时，子线程才会被创建，并且执行
继承Thread类创建线程
我们可以通过修改Thread类的run()方法里的代码，来完成重写run()方法
代码示例import threading
class T(threading.Thread):
def run(self):
self.a()
def a(self):
for i in range(3):
print('a')
if __name__ == '__main__':
t1 = T()
t1.start() # 当调用start()方法时，会主动调用run()方法
当我们调用start()方法时，会主动调用run()方法
多线程共享全局变量
代码示例import threading
def a():
global num
num += 1
print(f'a：{num}')
def b():
print(f'b：{num}')
if __name__ == '__main__':
num = 10
print(num)
t1 = threading.Thread(target=a)
t2 = threading.Thread(target=b)
t1.start()
t2.start()
print(num)
线程的传参
当用线程去函数里执行代码时，我们可以看到函数后边是没有括号()的，所以涉及到传参的时候我们该怎么解决这个问题？
解决方法
我们可以使用args参数进行传参，参数为元组
当我们想要传入字典时，可以使用kwargs进行传入
代码示例import threading
def a(x):
print(x)
def b(**kwargs):
print(kwargs)
if __name__ == '__main__':
num = 1
# 使用args参数进行传参
t1 = threading.Thread(target=a, args=(num,))
# 使用kwargs参数进行传入字典
t2 = threading.Thread(target=b, kwargs={"A": 1})
t1.start()
t2.start()
线程的资源抢占
代码示例import threading
def a(x):
global num
for i in range(x):
num += 1
print(f'a: {num}')
def b(x):
global num
for i in range(x):
num += 1
print(f'b: {num}')
if __name__ == '__main__':
num = 100
t1 = threading.Thread(target=a, args=(1000000, ))
t2 = threading.Thread(target=b, args=(1000000, ))
t1.start()
t2.start()
print(num)
运行结果
正常的结果应该是2000100，但是因为资源抢占导致数据不正确，使用锁就可以避免这个问题，下篇博客我会细讲怎么解决这个问题。
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