day 32 操作系统、线程和进程（GIL锁）

一、操作系统/应用程序

a. 硬件

    - 硬盘

    - CPU

    - 主板

    - 显卡

    - 内存

    - 电源

    ...

b. 装系统（软件）

    - 系统就是一个由程序员写出来软件，该软件用于控制计算机的硬件，让他们之间进行相互配合。

c. 安软件（安装应用程序）

    - QQ

    - 百度云

    - pycharm

二、并发和并行

并发，伪，由于执行速度特别快，人感觉不到停顿。

并行，真，创建10个人同时操作。

三、线程和进程

a. 单进程、单线程的应用程序

print('')

最简单

b. 到底什么是线程？什么是进程？

　　Python自己没有这玩意，Python中调用的操作系统的线程和进程。

c. 单进程、多线程的应用程序

　　一个应用程序（软件），可以有多个进程（默认只有一个），一个进程中可以创建多个线程（默认一个）

import threading

print('')

def func(arg):

    print(arg)

t = threading.Thread(target=func)

t.start()

print('end')

代码

d. 故事: Alex甄嬛西游传

　　总结：

　　　　1. 操作系统帮助开发者操作硬件。
　　　　2. 程序员写好代码在操作系统上运行（依赖解释器）。

import threading

import requests

import uuid

url_list = [

    'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',

    'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',

    'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',

]

def task(url):

    ret = requests.get(url)

    file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'

    with open(file_name, mode='wb') as f:

        f.write(ret.content)

for url in url_list:

    task()

"""

- 你写好代码

- 交给解释器运行： python s1.py

- 解释器读取代码，再交给操作系统去执行，根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行（单进程/单线程）。

- 操作系统调用硬件：硬盘、cpu、网卡....

"""

以前的你，写代码：

import threading

import requests

import uuid

url_list = [

    'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',

    'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',

    'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',

]

def task(url):

    ret = requests.get(url)

    file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'

    with open(file_name, mode='wb') as f:

        f.write(ret.content)

for url in url_list:

    t = threading.Thread(target=task,args=(url,))

    t.start()

"""

- 你写好代码

- 交给解释器运行： python s2.py

- 解释器读取代码，再交给操作系统去执行，根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行（单进程/4线程）。

- 操作系统调用硬件：硬盘、cpu、网卡....

"""

现在的你，写代码：

    Python多线程情况下：

        - 计算密集型操作：效率低。（GIL锁）

        - IO操作： 效率高 

    Python多进程的情况下：

        - 计算密集型操作：效率高（浪费资源）。 不得已而为之。

        - IO操作： 效率高 （浪费资源）。

    以后写Python时：

        IO密集型用多线程： 文件/输入输出/socket网络通信

        计算密集型用多进程。

    扩展：

        Java多线程情况下：

            - 计算密集型操作：效率高。

            - IO操作： 效率高

        Python多进程的情况下：

            - 计算密集型操作：效率高（浪费资源）。

            - IO操作： 效率高 浪费资源）。

四、Python中线程和进程（GIL锁）

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）。

五、python线程编写

# by luffycity.com

import threading

# #################### 1. 计算密集型多线程无用 ####################

# v1 = [11,22,33] # +1

# v2 = [44,55,66] # 100

#

#

# def func(data,plus):

#     for i in range(len(data)):

#         data[i] = data[i] + plus

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(v1,1))

# t1.start()

#

# t2 = threading.Thread(target=func,args=(v2,100))

# t2.start()

# #################### 2. IO操作 多线程有用 ####################

# import threading

# import requests

# import uuid

#

# url_list = [

#     'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',

#     'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',

#     'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',

# ]

#

# def task(url):

#     ret = requests.get(url)

#     file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'

#     with open(file_name, mode='wb') as f:

#         f.write(ret.content)

#

# for url in url_list:

#

#     t = threading.Thread(target=task,args=(url,))

#     t.start()

# by luffycity.com

import threading

# ###################### 1.线程的基本使用 #################

# def func(arg):

#     print(arg)

#

#

# t = threading.Thread(target=func,args=(11,))

# t.start()

#

#

# print(123)

# ###################### 2.主线程默认等子线程执行完毕 #################

# import time

# def func(arg):

#     time.sleep(arg)

#     print(arg)

#

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))

# t1.start()

#

# t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))

# t2.start()

#

# print(123)

# ###################### 3.主线程不再等，主线程终止则所有子线程终止 #################

# import time

# def func(arg):

#     time.sleep(2)

#     print(arg)

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))

# t1.setDaemon(True)

# t1.start()

#

# t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))

# t2.setDaemon(True)

# t2.start()

#

# print(123)

# ###################### 4.开发者可以控制主线程等待子线程（最多等待时间） #################

# import time

# def func(arg):

#     time.sleep(0.01)

#     print(arg)

#

# print('创建子线程t1')

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))

# t1.start()

# # 无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。

# # 有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。

# t1.join(2)

#

# print('创建子线程t2')

# t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))

# t2.start()

# t2.join(2) # 让主线程在这里等着，等到子线程t2执行完毕，才可以继续往下走。

#

# print(123)

# ###################### 4.线程名称 #################

# def func(arg):

#     # 获取当前执行该函数的线程的对象

#     t = threading.current_thread()

#     # 根据当前线程对象获取当前线程名称

#     name = t.getName()

#     print(name,arg)

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))

# t1.setName('侯明魏')

# t1.start()

#

# t2 = threading.Thread(target=func,args=(22,))

# t2.setName('刘宁钱')

# t2.start()

#

# print(123)

# ###################### 5.线程本质 #################

# 先打印：11？123？

# def func(arg):

#     print(arg)

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))

# t1.start()

# # start 是开始运行线程吗？不是

# # start 告诉cpu，我已经准备就绪，你可以调度我了。

# print(123)

# ###################### 6.补充：面向对象版本的多线程 #################

# 多线程方式：1 (常见)

# def func(arg):

#     print(arg)

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))

# t1.start()

# 多线程方式：2

# class MyThread(threading.Thread):

#

#     def run(self):

#         print(11111,self._args,self._kwargs)

#

# t1 = MyThread(args=(11,))

# t1.start()

#

# t2 = MyThread(args=(22,))

# t2.start()

print('end')

线程的使用

# by luffycity.com

import threading

# ###################### 1.线程的基本使用 #################

# def func(arg):

#     print(arg)

#

#

# t = threading.Thread(target=func,args=(11,))

# t.start()

#

#

# print(123)

# ###################### 2.主线程默认等子线程执行完毕 #################

# import time

# def func(arg):

#     time.sleep(arg)

#     print(arg)

#

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))

# t1.start()

#

# t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))

# t2.start()

#

# print(123)

# ###################### 3.主线程不再等，主线程终止则所有子线程终止 #################

# import time

# def func(arg):

#     time.sleep(2)

#     print(arg)

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))

# t1.setDaemon(True)

# t1.start()

#

# t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))

# t2.setDaemon(True)

# t2.start()

#

# print(123)

# ###################### 4.开发者可以控制主线程等待子线程（最多等待时间） #################

# import time

# def func(arg):

#     time.sleep(0.01)

#     print(arg)

#

# print('创建子线程t1')

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))

# t1.start()

# # 无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。

# # 有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。

# t1.join(2)

#

# print('创建子线程t2')

# t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))

# t2.start()

# t2.join(2) # 让主线程在这里等着，等到子线程t2执行完毕，才可以继续往下走。

#

# print(123)

# ###################### 4.线程名称 #################

# def func(arg):

#     # 获取当前执行该函数的线程的对象

#     t = threading.current_thread()

#     # 根据当前线程对象获取当前线程名称

#     name = t.getName()

#     print(name,arg)

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))

# t1.setName('侯明魏')

# t1.start()

#

# t2 = threading.Thread(target=func,args=(22,))

# t2.setName('刘宁钱')

# t2.start()

#

# print(123)

# ###################### 5.线程本质 #################

# 先打印：11？123？

# def func(arg):

#     print(arg)

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))

# t1.start()

# # start 是开始运行线程吗？不是

# # start 告诉cpu，我已经准备就绪，你可以调度我了。

# print(123)

# ###################### 6.补充：面向对象版本的多线程 #################

# 多线程方式：1 (常见)

# def func(arg):

#     print(arg)

#

# t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))

# t1.start()

# 多线程方式：2

# class MyThread(threading.Thread):

#

#     def run(self):

#         print(11111,self._args,self._kwargs)

#

# t1 = MyThread(args=(11,))

# t1.start()

#

# t2 = MyThread(args=(22,))

# t2.start()

print('end')

多线程

# by luffycity.com

import time

import threading

lock = threading.RLock()

n = 10

def task(i):

    print('这段代码不加锁',i)

    lock.acquire() # 加锁，此区域的代码同一时刻只能有一个线程执行

    global n

    print('当前线程',i,'读取到的n值为：',n)

    n = i

    time.sleep(1)

    print('当前线程',i,'修改n值为：',n)

    lock.release() # 释放锁

for i in range(10):

    t = threading.Thread(target=task,args=(i,))

    t.start()

多线程问题

暂时忘记知识点

import sys

v1 = sys.getcheckinterval()

print(v1)

查看gil切换指令

总结：

1. 应用程序/进程/线程的关系？ *****（面试题：进程/线程/协程的区别？）

2. 为什么要创建线程？

    由于线程是cpu工作的最小单元，创建线程可以利用多核优势实现并行操作（Java/C#）。

    注意：线程是为了工作。

3. 为什么要创建进程？

    进程和进程之间做数据隔离（Java/C#）。

    注意：进程是为了提供环境让线程工作。

4. Python
　　 IO操作不占用CPU

    a. Python中存在一个GIL锁。 *****

        - 造成：多线程无法利用多核优势。

        - 解决：开多进程处理（浪费资源）

        总结：

            IO密集型：多线程

            计算密集型：多进程

    b. 线程的创建

        - Thread         *****

        - MyThread

    c. 其他

        - join             *****

        - setDeanon        *****

        - setName        *****

        - threading.current_thread()    *****

    d. 锁

        - 获得

        - 释放 
　　6、线程创建的越多越好吗？
　　　　不好，效率呈现抛物线形式
　　　　线程之间进行切换时，要做上下文管理（操作费时）

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二、并发和并行

三、线程和进程

四、Python中线程和进程（GIL锁）

五、python线程编写

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