python学习（三十二）线程锁&守护线程&多进程

1、线程锁

如果多个线程同时要修改一个数据的时候，可能会把数据覆盖，这个时候就要在改数据的时候加锁，只同时有一个线程在改这个数据，改完后再解锁。

在Python2里面要加锁，在Python3里面不用，因为Python3里面会自动加锁和解锁。

在Python2里面加锁的代码如下：

import threading,time
num=1
lock=threading.Lock() #申请一把锁
def run():
    time.sleep(1)
    global num
    lock.acquire()  #加锁
    num+=1
    lock.release()   #解锁   #在python3里面可以不加，默认会加上的
ts=[]
for  i in range(50):
    t=threading.Thread(target=run)
    t.start()
    ts.append(t)
[t.join() for t in ts]
#如果主线程没有做等待（以上两句），那么最后打印的num值是1，因为打印num的时候，子线程因有sleep时间还没执行完
print(num)

2、守护线程

 把子线程设置为守护线程，那么主线程一旦结束，子线程不管有没有执行完也会结束

import threading,time
def run():
    time.sleep(3)
    print('hhh')

for i in range(50):
    t=threading.Thread(target=run)
    t.setDaemon(True)  #把子线程设置成为守护线程
    t.start()
print('运行完成')  #主线程执行完了，子线程也就结束了，所以只会打印这一句

以上代码，本来在3秒后要输出hhh，结果因为主线程运行完后，还没到3秒，hhh还没打印，子线程也结束了，所以只输出运行完成

如果以上代码主线程在输出运行完成后，等待3秒，那么子线程就可以执行

import threading,time
def run():
    time.sleep(3)
    print('hhh')

for i in range(50):
    t=threading.Thread(target=run)
    t.setDaemon(True)  #把子线程设置成为守护线程
    t.start()
print('运行完成')  #主线程执行完了，子线程也就结束了，所以只会打印这一句
time.sleep(3)  #因为主线程在打印上一句后，等待了3秒，这时候子线程运行完了，所以子线程的内容也会打印

3、多进程

多进程多用于处理CPU密集型任务

多线程多用于处理I/O密集型任务

import multiprocessing,threading
def my():
    print('哈哈哈哈')
def run(num):
    for i in range(num):
        t=threading.Thread(target=my)
        t.start()
if __name__=='__main__':
    for i in range(5):
        p=multiprocessing.Process(target=run,args=(6,)) #启动进程
        p.start()

启动进程，每个进程有6个线程，总共5个进程，最后输出30次哈哈哈哈

4、问题：为什么python的多线程不能利用多核CPU，但是在写代码的时候，多线程的确是在并发，而且还比单线程快

原因：因为GIL，python只有一个GIL，运行python时，就要拿到这个锁才能执行，在遇到I/O 操作时会释放这把锁。
如果是纯计算的程序，没有 I/O 操作，解释器会每隔100次操作就释放这把锁，让别的线程有机会 执行（这个次数可以通sys.setcheckinterval
来调整）同一时间只会有一个获得GIL线程在跑，其他线程都处于等待状态
1、如果是CPU密集型代码（循环、计算等），由于计算工作量多和大，计算很快就会达到100，然后触发GIL的释放与在竞争，多个线程来回切换损耗资源，
所以在多线程遇到CPU密集型代码时，单线程会比较快
2、如果是IO密集型代码（文件处理、网络爬虫），开启多线程实际上是并发（不是并行），IO操作会进行IO等待，线程A等待时，自动切换到线程B，
这样就提升了效率