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Python中的线程操作模块(oncurrent)_python_

2023-05-26 425人已围观

简介 Python中的线程操作模块(oncurrent)_python_

进程是cpu资源分配的最小单元，一个进程中可以有多个线程。

线程是cpu计算的最小单元。

对于Python来说他的进程和线程和其他语言有差异，是有GIL锁。

GIL锁

GIL锁保证一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度。

GIL锁，全局解释器锁。用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度。
扩展:默认GIL锁在执行100个cpu指令(过期时间)。
查看GIL切换的指令个数

import sys v1 = sys。getcheckinterval() print(v1)

一、通过threading.Thread类创建线程

1、 创建线程的方式：直接使用Thread

from threading import Thread import time def sayhi(name): time.sleep(2) print('%s say hello' %name) if __name__ == '__main__': t=Thread(target=sayhi,args=('nick',)) t.start() print('主线程')

2、 创建线程的方式：继承Thread

from threading import Thread import time class Sayhi(Thread): def __init__(self,name): super().__init__() self.name=name def run(self): time.sleep(2) print('%s say hello' % self.name) if __name__ == '__main__': t = Sayhi('nick') t.start() print('主线程')

二、多线程与多进程

1、 pid的比较

from threading import Thread from multiprocessing import Process import os def work(): print('hello',os.getpid()) if __name__ == '__main__': # part1:在主进程下开启多个线程,每个线程都跟主进程的pid一样 t1=Thread(target=work) t2=Thread(target=work) t1.start() t2.start() print('主线程/主进程pid',os.getpid()) # part2:开多个进程,每个进程都有不同的pid p1=Process(target=work) p2=Process(target=work) p1.start() p2.start() print('主线程/主进程pid',os.getpid())

2、 开启效率的较量

from threading import Thread from multiprocessing import Process import os def work(): print('hello') if __name__ == '__main__': # 在主进程下开启线程 t=thread(target=work) t.start() print('主线程/主进程') ''' 打印结果: hello 主线程/主进程 ''' # 在主进程下开启子进程 t=Process(target=work) t.start() print('主线程/主进程') ''' 打印结果: 主线程/主进程 hello '''

3、 内存数据的共享问题

from threading import Thread from multiprocessing import Process import os def work(): global n n=0 if __name__ == '__main__': # n=100 # p=Process(target=work) # p.start() # p.join() # print('主',n) # 毫无疑问子进程p已经将自己的全局的n改成了0,但改的仅仅是它自己的,查看父进程的n仍然为100 n=1 t=Thread(target=work) t.start() t.join() print('主',n) # 查看结果为0,因为同一进程内的线程之间共享进程内的数据

三、Thread类的其他方法

Thread实例对象的方法：

  • isAlive()：返回线程是否活动的。
  • getName()：返回线程名。
  • setName()：设置线程名。

threading模块提供的一些方法：

  • threading.currentThread()：返回当前的线程变量。
  • threading.enumerate()：返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
  • threading.activeCount()：返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

1、 代码示例

from threading import Thread import threading from multiprocessing import Process import os def work(): import time time.sleep(3) print(threading.current_thread().getName()) if __name__ == '__main__': # 在主进程下开启线程 t=Thread(target=work) t.start() print(threading.current_thread().getName()) print(threading.current_thread()) # 主线程 print(threading.enumerate()) # 连同主线程在内有两个运行的线程 print(threading.active_count()) print('主线程/主进程') ''' 打印结果: MainThread <_MainThread(MainThread, started 140735268892672)> [<_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>, ] 主线程/主进程 Thread-1 '''

2、 join方法

from threading import Thread import time def sayhi(name): time.sleep(2) print('%s say hello' %name) if __name__ == '__main__': t=Thread(target=sayhi,args=('nick',)) t.start() t.join() print('主线程') print(t.is_alive()) ''' nick say hello 主线程 False '''

四、多线程实现socket

import multiprocessing import threading import socket s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) s.bind(('127.0.0.1',8080)) s.listen(5) def action(conn): while True: data=conn.recv(1024) print(data) conn.send(data.upper()) if __name__ == '__main__': while True: conn,addr=s.accept() p=threading.Thread(target=action,args=(conn,)) p.start()

五、守护线程

无论是进程还是线程，都遵循：守护xx会等待主xx运行完毕后被销毁。需要强调的是：运行完毕并非终止运行。

  • 对主进程来说，运行完毕指的是主进程代码运行完毕
  • 对主线程来说，运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕，主线程才算运行完毕

1、 详细解释

  • 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了（守护进程在此时就被回收）,然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程)，才会结束。

  • 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行完毕（守护线程在此时就被回收）。因为主线程的结束意味着进程的结束，进程整体的资源都将被回收，而进程必须保证非守护线程都运行完毕后才能结束。

2、 守护线程例

from threading import Thread import time def foo(): print(123) time.sleep(10) print("end123") def bar(): print(456) time.sleep(10) print("end456") t1 = Thread(target=foo) t2 = Thread(target=bar) t1.daemon= True #必须在t.start()之前设置 # t1.setDaemon(True) t1.start() t2.start() print("main-------") print(t1.is_alive()) # 123 # 456 # main------- # end456

六、同步锁

1、 多个线程抢占资源的情况

from threading import Thread import os,time def work(): global n temp=n time.sleep(0.1) n=temp-1 if __name__ == '__main__': n=100 l=[] for i in range(100): p=Thread(target=work) l.append(p) p.start() for p in l: p.join() print(n) #结果可能为99

2、同步锁的引用

对公共数据的操作

import threading R=threading.Lock() R.acquire() ''' 对公共数据的操作 ''' R.release()

3、实例

不加锁:并发执行,速度快,数据不安全

from threading import current_thread,Thread,Lock import os,time def task(): global n print('%s is running' %current_thread().getName()) temp=n time.sleep(0.5) n=temp-1 if __name__ == '__main__': n=100 lock=Lock() threads=[] start_time=time.time() for i in range(100): t=Thread(target=task) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() stop_time=time.time() print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n)) ''' Thread-1 is running Thread-2 is running ...... Thread-100 is running 主:0.5216062068939209 n:99 '''

加锁:未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度慢,数据安全

from threading import current_thread,Thread,Lock import os,time def task(): #未加锁的代码并发运行 time.sleep(3) print('%s start to run' %current_thread().getName()) global n #加锁的代码串行运行 lock.acquire() temp=n time.sleep(0.5) n=temp-1 lock.release() if __name__ == '__main__': n=100 lock=Lock() threads=[] start_time=time.time() for i in range(100): t=Thread(target=task) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join() stop_time=time.time() print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n)) ''' Thread-1 is running Thread-2 is running ...... Thread-100 is running 主:53.294203758239746 n:0 '''

七、死锁与递归锁

所谓死锁：是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下

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