一、概念
1、多线程 什么是线程 程序的执行线路 相当于与一条流水线,其包含了程序的具体执行步骤 如果我们把操作系统比喻为一个工厂,进程就是车间,先出就是流水线
2、线程和进程的关系 进程中包含了运行改程序需要所有资源, 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 一个进程可以包含多个线程 进程包含线程 而 线程依赖进程
3、为什么使用线程 是为了提高程序效率, 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
4、线程是如何提高效率的? 多线程可以使CPU在一个进程内进行切换,从而提高CPU占用率
5、如何使用 两种开启线程的方式 1.实例化Thread类 2.继承Thread类 覆盖run方法
6、什么情况下应该开启多线程 当程序中遇到IO的时候 当程序中时纯计算任务时 也无法提高效率
7、进程和线程的区别 1.进程对于操作系统的资源耗费非常高,而线程相反非常低(比进程低10-100倍) 2.在同一个进程,多个线程之间资源是共享的
二、线程资源共享
举例：
from threading import Thread x = 10 def task(): print("run....") global x x = 0 t = Thread(target=task) t.start() t.join() print(x) print("over") 三、守护线程
守护线程会在所有非守护线程结束后结束
进程 守护进程会在被守护进程死亡跟着死亡
同一个进程 可以有多个守护线程
from threading import Thread import time def task(): print("子线程运行。。。") time.sleep(1) print("子线程结束。。。") t = Thread(target=task) t.setDaemon(True) t.start() # time.sleep(0.1) print("over") 四、线程中的常用属性
from threading import Thread,current_thread,enumerate,active_count import os def task(): print("running..") # print(os.getpid()) # print(current_thread()) print(active_count()) t1 = Thread(target=task) t1.start() # print(t1.is_alive()) # print(t1.isAlive()) # print(t1.getName()) # 获取所有线程对象列表 print(enumerate()) # 获取当前线程对象 print(current_thread()) # 获取当前正在运行的线程个数 print(active_count()) # t2 = Thread(target=task) # t2.start() 五、线程互斥锁
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,可能会造成数据的错乱,所以
必须得加锁
import time from threading import Thread,Lock lock =Lock() a = 100 def task(): lock.acquire() global a temp = a - 1 time.sleep(0.01) a = temp lock.release() ts = [] for i in range(100): t = Thread(target=task) t.start() ts.append(t) for t in ts: t.join() print(a)
六、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 可以让这个数据在同一时间只能被多个线程使用
使用场景,可以限制一个数据被同时访问的次数,保证程序正常运行
from threading import Semaphore,Thread,current_thread import time,random sem = Semaphore(3) def task(): sem.acquire() print("%s run..." % current_thread()) time.sleep(3) sem.release() for i in range(10): t = Thread(target=task) t.start() 七、守护进程与生产者消费者模型
import time,random from multiprocessing import Process,JoinableQueue 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() #记录已经被处理的数据的数量 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) # q.put(None) if __name__ == '__main__': q = JoinableQueue() #生产者1 c1 = Process(target=make_hotdog,args=("万达热狗店",q)) c1.start() #生产者2 c2 = Process(target=make_hotdog, args=("老男孩热狗店", q)) c2.start() # 消费者 p2 = Process(target=eat_hotdog,args=("思聪",q)) p2.start() # 首先保证生产者全部产完成 c1.join() c2.join() # 保证队列中的数据全部被处理了 q.join() # 明确生产方已经不会再生成数据了