python并发编程之多线程

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：

  1. 多线程共享一个进程的地址空间

  2. 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

  3. 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。

  4. 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:

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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

1. 调用类型

from threading import Thread
​
​
def task():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

2. 继承类型

from threading import Thread
​
​
class Sayhi(Thread):def __init__(self,name):super().__init__()self.name=namedef run(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

1. 开启速度 : 开启线程>>开启进程(所以程序效率会大大提高)

2. 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

3. 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 import Thread
import time
​
def task1():print('sub thread is running...')time.sleep(0.5)print('sub thread end...')
def task2():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

import time
from threading import Thread,Lock
​
lock =Lock()  # 实例化锁对象
​
a = 100
​
def task():lock.acquire()  # 给线程上锁global a  # 访问全局atemp = a - 1  # 修改全局atime.sleep(0.01)a = templock.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 import Thread,Semaphore
import time
sem = Semaphore(3)  # 设置最大访问进程数
​
​
def task():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 import Process, JoinableQueue
import time, random
​
def eat_hotdog(name, q):while True:res = q.get()print('%s吃了%s' % (name,res))time.sleep(random.randint(1,2))q.task_done()
​
​
def make_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2c2 = 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