python从入门到放弃之线程篇
一,什么是多线程?
1.多线程的概念?
说起多线程,那么就不得不说什么是线程,而说起线程,又不得不说什么是进程。
进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中,进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述,进程是程序的实体。
以上是百度百科对进程的解释。
进程可以简单的理解为一个可以独立运行的程序单位。它是线程的集合,进程就是有一个或多个线程构成的,每一个线程都是进程中的一条执行路径。
那么多线程就很容易理解:多线程就是指一个进程中同时有多个执行路径(线程)正在执行。
为什么要是用多线程?
1.在一个程序中,有很多的操作是非常耗时的,如数据库读写操作,IO操作等,如果使用单线程,那么程序就必须等待这些操作执行完成之后才能执行其他操作。使用多线程,可以在将耗时任务放在后台继续执行的同时,同时执行其他操作。
2.可以提高程序的效率。
3.在一些等待的任务上,如用户输入,文件读取等,多线程就非常有用了。
缺点:
1.使用太多线程,是很耗系统资源,因为线程需要开辟内存。更多线程需要更多内存。
2.影响系统性能,因为操作系统需要在线程之间来回切换。
3.需要考虑线程操作对程序的影响,如线程挂起,中止等操作对程序的影响。
4.线程使用不当会发生很多问题。
总结:多线程是异步的,但这不代表多线程真的是几个线程是在同时进行,实际上是系统不断地在各个线程之间来回的切换(因为系统切换的速度非常的快,所以给我们在同时运行的错觉)。
2.多线程与高并发的联系。
高并发:高并发指的是是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问或者socket端口集中性收到大量请求(例如:12306的抢票情况;天猫双十一活动)。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作,例如对资源的请求,数据库的操作等。如果高并发处理不好,不仅仅降低了用户的体验度(请求响应时间过长),同时可能导致系统宕机,严重的甚至导致OOM异常,系统停止工作等。如果要想系统能够适应高并发状态,则需要从各个方面进行系统优化,包括,硬件、网络、系统架构、开发语言的选取、数据结构的运用、算法优化、数据库优化……。
而多线程只是在同/异步角度上解决高并发问题的其中的一个方法手段,是在同一时刻利用计算机闲置资源的一种方式。
多线程在高并发问题中的作用就是充分利用计算机资源,使计算机的资源在每一时刻都能达到最大的利用率,不至于浪费计算机资源使其闲置。
3.线程的创建
首先引入包
from threading import Thread
然后实力化一个对象
t = Thread(target=func,args=(i,))
启动一个子线程线程
t.start()
主线程默认等待所有子线程执行完毕结束运行
(1) 进程中可以包含多个线程
def func(num):
time.sleep(random.uniform(0.1,1))
print("子线程" , num , os.getpid()) for i in range(10):
t = Thread(target=func,args=(i,))
t.start()
(2) 并发多线程 和 多进程,谁的速度快 => 多线程
def func(num):
print("子线程" , num , os.getpid()) if __name__ == "__main__":
startime = time.perf_counter()
lst = [] for i in range(1000):
t = Thread(target=func,args=(i,))
t.start()
lst.append(t) for i in lst:
# print(i)
i.join() endtime = time.perf_counter()
print("多线程执行的时间:",endtime-startime)# 0.1063898997406085 # 多进程的执行时间
startime = time.perf_counter()
lst = []
for i in range(1000):
p = Process(target=func,args=(i,))
p.start()
lst.append(p) for i in lst:
i.join()
endtime = time.perf_counter()
print("多进程执行的时间:",endtime-startime) # 多进程执行的时间: 19.968611914504738
(3) 多线程共享同一份进程资源
"""线程和线程之间是异步并发的"""
num = 1000
lst = []
def func():
# 异步并发程序
# time.sleep(1000)
global num
num -= 1 for i in range(1000):
t = Thread(target=func)
t.start()
lst.append(t) for i in lst:
i.join() print(num)
(4) 线程相关的函数
线程.is_alive() 检测线程是否仍然存在
线程.setName() 设置线程名字
线程.getName() 获取线程名字
from threading import Thread,current_thread,currentThread
1.currentThread().ident 查看线程id号
2.enumerate() 返回目前正在运行的线程列表
3.activeCount() 返回目前正在运行的线程数量
检测当前线程的名字
def func():
# pass
time.sleep(0.5) t = Thread(target=func)
print(t)
t.start()
print(t.is_alive())
print(t.getName())
t.setName("producer_wangwen1号")#设置当前线程的名字
print(t.getName())
# 1.currentThread().ident 查看线程id号
from threading import currentThread
def func():
print("子线程:",currentThread().ident) t = Thread(target=func)
t.start()
print("主线程:",currentThread().ident)
2.enumerate() 返回目前正在运行的线程列表
from threading import enumerate
from threading import currentThread
import time
from threading import Thread,current_thread,currentThread
def func():
print("子线程:", currentThread().ident)
time.sleep(0.5) for i in range(10):
t = Thread(target=func)
t.start() print(enumerate())
print(len(enumerate()))
# 3.activeCount() 返回目前正在运行的线程数量 (了解)
from threading import activeCount
from threading import currentThread
def func():
print("子线程:",currentThread().ident)
time.sleep(0.5)
for i in range(10):
t = Thread(target=func)
t.start() print(activeCount())
# ### 守护线程: 等待所有线程全部执行结束之后,在终止,守护所有线程;
"""主线程默认等待所有的子线程;"""
from threading import Thread
import time
def func1():
while True:
time.sleep(0.5)
print("我是子线程func函数") def func2():
print("func2 start ...")
time.sleep(3)
print("func2 end ... ") t1 = Thread(target=func1)
# 设置守护线程,在start调用之前进行设置 setDaemon
t1.setDaemon(True)
t1.start() t2 = Thread(target=func2)
t2.start() print("我是主线程 ... ")
# ### lock 线程锁,用来保证线程数据安全与进程锁同理,一旦使用异步程序会变为同步,一般用于抢票
from threading import Thread,Lock
n = 0
def func1(lock):
global n for i in range(1000000):
lock.acquire()
# 写法一
n -= 1
lock.release() def func2(lock):
global n
for i in range(1000000):
# 写法二
with lock:
n += 1 if __name__ == "__main__":
# 创建一把锁
lock = Lock()
lst = []
for i in range(10):
# 10个线程专门负责加1
t1 = Thread(target=func1,args=(lock,))
# 10个线程专门负责减1
t2 = Thread(target=func2,args=(lock,))
t1.start()
t2.start()
lst.append(t1)
lst.append(t2) for i in lst:
i.join() print("主线程执行结束 ... ")
print(n)
# ### 信号量 Semaphore
同时上多把锁,与进程锁原理是一样的
from threading import Semaphore,Thread
import time
def func(i,sem):
with sem:
print(i)
time.sleep(10) sem = Semaphore(6)
for i in range(20):
Thread(target=func,args=(i,sem)).start()
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