PYTHON之路，线程

关于多任务的理解，

代码要执行，首先得变成机器认识的东西执行，那么需要解释器。那么执行按道理，一段程序在这里就具体来说一段代码的执行吧，我们知道代码的执行是从上至下按顺序执行，那么这里有条件分支结构，循环结构，这里不再说这些结构。当你想让两个任务同时执行即两个函数同时执行，那么就必须用到多线程的技术，否则只会按照函数调用的顺序从上至下按顺序执行，一个函数执行完了，才会跑下一个函数。所以采用多线程技术。以下为一个多线程的代码例子，步骤为导入threading模块，线程与函数绑定，启动线程。这样就完成了同时唱歌跳舞。线程的执行是无序的，就可以看到打印出的结果是无序的唱歌跳舞。

 import threading

 import time

 def dance():
     while True:
         print("跳舞")
         time.sleep(1)

 def sing(name,age):
     while True:
         print("唱歌",age,name)
         time.sleep(1)
 def main():
     threading.Thread(target=dance).start()
     threading.Thread(target=sing,kwargs={"name":"卡卡西","age":1000}).start()

 if __name__ == '__main__':
     main()

什么是线程：线程是cpu执行的单位。为了多任务处理而存在，执行顺序无序，互相共享全局变量，主线程要等子线程跑完才会结束（如果设置了守护线程，那么当主线程的代码跑完了，守护线程就会陪葬。当主线程里有两个子线程，一个子线程是守护线程一个不是，此时主线程代码跑完，子线程代码如果没跑完，结果就是仍然要把两个子线程都跑完）

此外，值得一提的是，线程之间的共享全局变量是不安全的，举个栗子。一个线程要开始存钱的任务，一个线程要开始取钱的任务，那么此时如果按照这种机制来说，就会出现问题，可能系统最后不知道你实际到底还有多少钱了。问题出现的根本原因就在于计算机底层的工作原理，在这里就不多说了，简单来说分三步，CPU从内存拿数据，处理完，交还给内存。在这三步的过程中，另一个线程也来的话，显而易见的会出现混乱。

所以，出现了互斥锁，当线程A在处理的时候不让别人掺和进来，问题不久解决了，当然还有一个方法就是等待哟个线程跑完后在进行下一个线程，那这就违背了多线程的初心。所以怎么加锁？见一下代码

 import threading
 lock = threading.Lock()
 num1 = 0
 def write1():
     global num1
     for temp in range(1000000):
         lock.acquire()
         num1 += 1
         lock.release()
     print("write1结束")
     print(num1)

 def write2():
     global num1
     for temp in range(1000000):
         lock.acquire()
         num1 += 1
         lock.release()
     print("write2结束")
     print(num1)

 def main():
     threading.Thread(target=write1).start()
     threading.Thread(target=write2).start()

 if __name__ == '__main__':
     main()

显而易见，这里分三步，首先创建一把锁，然后上锁，最后释放锁。当然释放锁是必然的如果不释放就会造成死锁。这显然是一个BUG。

至此，简单总结完了线程，未尽事宜，请多指点。