python中的线程(一)

一 : 概述

　　进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位.一个进程至少拥有一个线程.

　　进程和线程的区别 : 

　　　　1）地址空间和其它资源（如打开文件）：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。
　　　　2）通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。
　　　　3）调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
　　　　4）在多线程操作系统中，进程不是一个可执行的实体。

二 : 线程的创建和使用

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.start()
    print('主线程')

创建线程的方式1

from threading import Thread
import time
class Sayhi(Thread):
    def __init__(self,name):
        super().__init__()
        self.name=name
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print('%s say hello' % self.name)


if __name__ == '__main__':
    t = Sayhi('egon')
    t.start()
    print('主线程')

创建线程的方式2

from  threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os
def work():
    global n
    n=0

if __name__ == '__main__':
    # n=100
    # p=Process(target=work)
    # p.start()
    # p.join()
    # print('主',n) #毫无疑问子进程p已经将自己的全局的n改成了0,但改的仅仅是它自己的,查看父进程的n仍然为100


    n=1
    t=Thread(target=work)
    t.start()
    t.join()
    print('主',n) #查看结果为0,因为同一进程内的线程之间共享进程内的数据
同一进程内的线程共享该进程的数据？

内存数据的共享问题

三 : 守护线程

　　区别 : 

　　　　1.对主进程来说，运行完毕指的是主进程代码运行完毕
　　　　2.对主线程来说，运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕，主线程才算运行完毕

　　　　详细解释 : 

　　　　　　1 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了（守护进程在此时就被回收）,然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程)，才会结束，
　　　　　　2 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行完毕（守护线程在此时就被回收）。因为主线程的结束意味着进程的结束，进程整体的资源都将被回收，而进程必须保证非守护线程都运行完毕后才能结束。

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print('%s say hello' %name)

if __name__ == '__main__':
    t=Thread(target=sayhi,args=('egon',))
    t.setDaemon(True) #必须在t.start()之前设置
    t.start()

    print('主线程')
    print(t.is_alive())
    '''
    主线程
    True
    '''

守护线程例1

from threading import Thread
import time
def foo():
    print(123)
    time.sleep(1)
    print("end123")

def bar():
    print(456)
    time.sleep(3)
    print("end456")


t1=Thread(target=foo)
t2=Thread(target=bar)

t1.daemon=True
t1.start()
t2.start()
print("main-------")

守护线程例2

三 : 同步锁

　　

from threading import Thread
import os,time
def work():
    global n
    temp=n
    time.sleep(0.1)
    n=temp-1
if __name__ == '__main__':
    n=100
    l=[]
    for i in range(100):
        p=Thread(target=work)
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()

    print(n) #结果可能为99

多个线程抢占资源的情况

import threading
R=threading.Lock()
R.acquire()
'''
对公共数据的操作
'''
R.release()

from threading import Thread,Lock
import os,time
def work():
    global n
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.1)
    n=temp-1
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    n=100
    l=[]
    for i in range(100):
        p=Thread(target=work)
        l.append(p)
        p.start()
    for p in l:
        p.join()

    print(n) #结果肯定为0，由原来的并发执行变成串行，牺牲了执行效率保证了数据安全

同步锁的引用

#不加锁:并发执行,速度快,数据不安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    global n
    print('%s is running' %current_thread().getName())
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1


if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:0.5216062068939209 n:99
'''


#不加锁:未加锁部分并发执行,加锁部分串行执行,速度慢,数据安全
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    #未加锁的代码并发运行
    time.sleep(3)
    print('%s start to run' %current_thread().getName())
    global n
    #加锁的代码串行运行
    lock.acquire()
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    threads=[]
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 is running
Thread-2 is running
......
Thread-100 is running
主:53.294203758239746 n:0
'''

#有的同学可能有疑问:既然加锁会让运行变成串行,那么我在start之后立即使用join,就不用加锁了啊,也是串行的效果啊
#没错:在start之后立刻使用jion,肯定会将100个任务的执行变成串行,毫无疑问,最终n的结果也肯定是0,是安全的,但问题是
#start后立即join:任务内的所有代码都是串行执行的,而加锁,只是加锁的部分即修改共享数据的部分是串行的
#单从保证数据安全方面,二者都可以实现,但很明显是加锁的效率更高.
from threading import current_thread,Thread,Lock
import os,time
def task():
    time.sleep(3)
    print('%s start to run' %current_thread().getName())
    global n
    temp=n
    time.sleep(0.5)
    n=temp-1


if __name__ == '__main__':
    n=100
    lock=Lock()
    start_time=time.time()
    for i in range(100):
        t=Thread(target=task)
        t.start()
        t.join()
    stop_time=time.time()
    print('主:%s n:%s' %(stop_time-start_time,n))

'''
Thread-1 start to run
Thread-2 start to run
......
Thread-100 start to run
主:350.6937336921692 n:0 #耗时是多么的恐怖
'''

）

互斥锁与join的区别

四 : 死锁与递归锁

　　死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁.

from threading import Lock as Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
print(123)
mutexA.release()
mutexA.release()

死锁

　　解决方法，递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。

　　这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：

from threading import RLock as Lock
import time
mutexA=Lock()
mutexA.acquire()
mutexA.acquire()
print(123)
mutexA.release()
mutexA.release()

递归锁RLock

五 : 信号量

　　同进程的一样Semaphore管理一个内置的计数器，每当调用acquire()时内置计数器-1；调用release() 时内置计数器+1；计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。实例：(同时只有5个线程可以获得semaphore,即可以限制最大连接数为5)：

from threading import Thread,Semaphore
import threading
import time
# def func():
#     if sm.acquire():
#         print (threading.currentThread().getName() + ' get semaphore')
#         time.sleep(2)
#         sm.release()
def func():
    sm.acquire()
    print('%s get sm' %threading.current_thread().getName())
    time.sleep(3)
    sm.release()
if __name__ == '__main__':
    sm=Semaphore(5)
    for i in range(23):
        t=Thread(target=func)
        t.start()