python学习笔记（二十七）多线程与多进程

线程是程序里面的最小执行单元。

进程是资源的集合。

线程是包含在一个进程里面，一个进程可以有多个线程，一个进程里面默认有一个主线程。由主线程去启动子线程。

1.多线程

import threading,time
def run():
    time.sleep() #干活需要3s
    print('哈哈哈')
#########################################
for i in range(): #串行
    run()
#########################################
for i in range():  #并行，多线程， 就是N个线程一起在干活
    t = threading.Thread(target=run) #实例化了一个线程
    t.start()
#########################################

2.多线程等待

举个栗子：我们定义一个urls字典，然后用并行和串行分别扒一下这些url上的内容，并统计时间。

urls = {
    'besttest':'http://www.besttest.cn',
    'niuniu':'http://www.nnzhp.cn',
    'dsx':'http://www.imdsx.cn',
    'cc':'http://www.cc-na.cn',
    'alin':'http://limlhome.cn'
}

需要定义一个扒网页内容的函数，如果后面需要统计每个子线程的耗时，那么就需要在这个函数中定义start_time和end_time，函数如下：

data= {}
def down_html(file_name,url):
    start_time = time.time()
    res = requests.get(url).content
    open(file_name+'.html','wb').write(res)
    end_time = time.time()
    run_time = end_time-start_time
    data[url] = run_time

所有的代码如下：

import requests,time,threading
data= {}
def down_html(file_name,url):
    start_time = time.time()
    res = requests.get(url).content
    open(file_name+'.html','wb').write(res)
    end_time = time.time()
    run_time = end_time-start_time
    data[url] = run_time
threads = []
start_time = time.time()
for k,v in  urls.items():   #5次
    t = threading.Thread(target=down_html,args=(k,v)) #多线程的函数如果传参的话，必须得用args
    t.start()
    threads.append(t)
#6个线程
#进程里面默认有一个线程，这个线程叫做主线程
for t in threads:
    t.join()    #多线程等待，主线程循环等待5个子线程执行结束

end_time = time.time()
run_time = end_time - start_time
print(data)
print('下载总共花了xxx时间',run_time)

3.守护线程

import threading,time
def run():
    time.sleep()
    print('哈哈哈')
for i in range():
    t = threading.Thread(target=run)
    t.setDaemon(True) #把子线程设置成为守护线程
    t.start()
print('Done,运行完成。')
#当主线程运行完成后就立即结束子线程。所以运行结果只输出了“Done,运行完成”。子线程并没有来得及打印“哈哈哈”就被结束了。

4.线程锁

import threading,time
num =
lock = threading.Lock()  #申请一把锁

def run():
    time.sleep()
    global num
    lock.acquire() #加锁
    num+=
    lock.release() #解锁
ts = []
for i in range():
    t = threading.Thread(target=run)
    t.start()
    ts.append(t)
[t.join() for t in ts]   #列表生成式，多线程等待
print(num)

5.多进程和多进程等待

import multiprocessing,threading
def my():
    print('哈哈哈')

def run(num):
    for i in range(num):   #启动num个线程
        t = threading.Thread(target=my)
        t.start()
if __name__ == '__main__':
    for i in range():   #启动5个进程
        p = multiprocessing.Process(target=run,args=(,))  #启动一个进程，如果参数只有一个，那么参数后面一定要加一个逗号
        p.start()

# 进程5个
    # 每个进程下启动6个线程
#进程等待也可以用pjoin()

总结：

1、如果子线程运行的函数里面有返回值该怎么处理？

如果子线程运行的函数里面有返回值，是不能获取到的，只能在外面定义一个list或字典来存放每次处理的结果。

2、电脑有几核就能同时运行几个线程。但是，python的多线程只能利用一个CPU的核心。

3、锁，在多线程同时修改一个数据或文件的时候，可能会把数据覆盖，在python2里面需要加锁，python3里面不加锁也无所谓，默认会自动帮你加锁。

4.守护线程，只要主线程结束，那么子线程立即结束，不管子线程有没有运行完成。

5、多进行，多用于处理CPU密集型任务；多线程，多用于IO密集型任务。