多线程的应用场景 不适用cpu操作密集型任务, 适合io操作密集型任务

同一进程中的数据是互通的,因为python多线程是假多线程,我们要用到多核就需要开多个进程来实现,但是坏处是数据不能互通

线程:是操作系统最小的调度单位,是一串指令的集合

进程:eg:QQ要以一个整体的形式暴露给操作系统管理,里面包含对各种资源的调用,内存对各种资源管理的集合叫做进程

进程操作cpu必须先创建一个线程,只有线程才能操作cpu

所一在同一进程中的线程是共享同一片内存空间的,但是两个线程不能在同一块空间里运作

主线程和子线程运行是并行的

import threading
import time
def run(name):
print('in the %s' % name)
time.sleep(2)

首先我们设置一个函数我们开启两个线程

t2 = threading.Thread(target=run,args=('t2',))
t1 = threading.Thread(target=run,args=('t1',))
t1.start()
t2.start()

你就会看到 并行的结果了,可是出现了一个问题 我们向要在进程结束后使用其结果该怎么办呢?

我们可以使用join哦

star_time = time.time()

r_obj = []
for i in range(50):
t = threading.Thread(target=run, args=('t %s' % i, ))
t.setDaemon(True) # 把子线程设置成守护线程
t.start() r_obj.append(t)
for i in r_obj:
i.join()

可以看到我们把每一个进程丢进了数组,来是他们结束那么后面我们就可以达到效果了

顺便提一下我们还有一个使用类的方法来开多进程哦

# class Mythraed(threading.Thread):
# def __init__(self,name):
# super(Mythraed, self).__init__()
# self.name = name
#
# def run(self):
# print('run the %s',self.name)
# time.sleep(2) # t1 = Mythraed('t1')
# t2 = Mythraed('t2')
# t1.start()
# t2.start()

注意 python的线程是调用操作系统的源生线程,python在一时间内只能在一核中运行

如果你是2.x记得加锁哦不然会出现差错

local = threading.local()  # 加锁首先生成实例
def run(name):
global num
local.acquire() # 上锁
num += 1
local.release() # 解锁
print('in the %s' % name)

2.进程(multiprocessing)

同理进程也和线程一样的开启方式,也是start一下 也可以join

    for i in range(10):
p = multiprocessing.Process(target=run, args=('liu%s' % i,))
p.start()

需要注意的是,每个进程都有一个父进程衍生出来,所以 查看进程的pid可以用os来查看,

如果你用pycharm写了一个程序那么这个程序的父亲进程pid就是pychram在电脑中的pid

查看父亲进程用

os.getppid()

查看当前进程的pid用

os.getpid()

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