python进阶--多线程多进程

一、线程和进程

　　进程是拥有独立内存，能够独立运行的最小单位，也是程序执行的最小单位，线程是程序运行过程中，一个单一的顺序控制流程，是程序执行流的最小单位，一个进程至少包含一个线程，多线程共享进程的内存空间和上下文环境，线程上下文切换比进程上下文切换要快得多

二、python与多线程

　　python中多线程涉及模块-----threading模块

　　1. 多线程

import threading,time,requests
def downHtml(url,name):#下载网页
    content=requests.get(url).content#返回的是二进制的内容
    f=open(name+'.html','wb')#打开html文件
    f.write(content)#将下载网页的内容写到文件中
    f.close()#关闭文件
urls=[#url列表
    ['aaa','http://www.aaa.cn'],
    ['bbb','http://www.bbb.cn'],
    ['ccc','http://www.ccc.cn'],
]
start_time=time.time()#记录程序执行前时间
threads=[]
for  url in  urls:
#实例化线程类，接收连个参数，一个是函数名，第二个是函数需要的参数，args代表接收多个参数，用逗号隔开，如果是一个参数时，也要写逗号，否则会当字符串处理
    t=threading.Thread(target=downHtml,args=(url[1],url[0]))
#启动线程活动
    t.start()
    threads.append(t)
#为什么时间统计完，程序还没有结束？因为线程是独立的，在运行py时，默认有个主线程， 主线程导入模块，读代码，执行代码-起了三个子线程后，主线程继续执行，执行完，就显示时长了，也就是这个时间只包括主线程的执行时间，不包含三个子线程执行程序的时间
#解决办法，让主程序等待子程序都执行完再统计时间
for t in threads:#循环等待3个子线程都执行完
    t.join()#主线程等待子线程结束，
end_time = time.time()
print(end_time-start_time)

　　2.多线程处理返回结果

　　　　启动多线程调用有返回值的函数时，返回值是获取不到的，

　　　　解决办法，将返回值加到一个数组中

import threading
res=[]
def sum(x,y):
    res.append(x+y)
for  i in range(5):
    t=threading.Thread(target=sum,args=(i,i))
    t.start()
print(res)
#返回结果[0,2,4,6,8]

　　3.守护线程

　　设置线程为Daemon后，也就是设置线程为守护线程后，主线程运行完，不管守护线程有没有执行完，立马销毁，也就是主线程需要等非守护线程执行结束才能结束，不需要等守护线程。如果想和主线程一起销毁就设置为守护线程，如果想让主线程等待这个线程执行完后销毁，则不要设置为守护线程

import threading,time
def pz():
　　print（‘’）
    time.sleep(2)
    print('守护线程')
#threads=[]
for i in range(50):
    t=threading.Thread(target=pz)
    #设置子线程为守护线程，主线程一旦结束，子线程立马结束，不管子线程有没有执行完成
    t.setDaemon(True)
    t.start()
    #threads.append(t)
#如果主线程等待子进程，设置的守护进程就无效了
#for i in threads:
 #   t.join()
print('done')
#因为守护进程要等待2s，主进程只是打印done很快，所以最后输出只有done，主进程不等守护进程执行结束

　　4.线程锁

　　多线程在同时修改同一个全局变量时，可能会造成数据错误，为了避免这种错误，可以使用线程锁，python3可以不加，程序会自动加锁

import threading
from threading import Lock
num = 0
lock = Lock()  # 申请一把锁
def run():
	global num
	lock.acquire()  # 加锁
	num += 1
	lock.release()  # 解锁
lis = []
for i in range(5):
	t = threading.Thread(target=run)
	t.start()
	lis.append(t)
for t in lis:
	t.join()
print('over', num)

#返回结果：over 5

　　5.多进程

　　多线程不能利用多核cpu，多进程可以， 启动多进程使用multiprocessing模块

import multiprocessing,threading,time
def run2():
    print('这是多线程启动的')
def run():
    time.sleep(2)
    print('多进程')
    for i  in range(5):#每个进程中启动5个线程
        t=threading.Thread(target=run2)
        t.start()
if __name__=='__main__':#启动进程必须放在这个里面
    for i in range(5):
        p=multiprocessing.Process(target=run)#启动5个进程
        p.start()