# 多线程 vs 多进程
- 程序:一堆代码以文本形式存入一个文档
- 进程: 程序运行的一个状态
- 包含地址空间,内存,数据栈等
- 每个进程由自己完全独立的运行环境,多进程共享数据是一个问题
- 线程
- 一个进程的独立运行片段,一个进程可以由多个线程
- 轻量化的进程
- 一个进程的多个现成间共享数据和上下文运行环境
- 共享互斥问题
- 全局解释器锁(GIL)
- Python代码的执行是由python虚拟机进行控制
- 在主循环中稚嫩更有一个控制线程在执行
- Python包
- thread:有问题,不好用,python3改成了_thread
- threading: 通行的包
- 案例01: 顺序执行,耗时比较长
'''
利用time函数,生成两个函数
顺序调用
计算总的运行时间
'''
import time
def loop1():
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 1 at :', time.ctime())
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(4)
print('End loop 1 at:', time.ctime())
def loop2():
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 2 at :', time.ctime())
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(2)
print('End loop 2 at:', time.ctime())
def main():
print("Starting at:", time.ctime())
loop1()
loop2()
print("All done at:", time.ctime())
if __name__ == '__main__':
main()
- 案例02: 改用多线程,缩短总时间,使用_thread
'''
利用time函数,生成两个函数
顺序调用
计算总的运行时间
'''
import time
import _thread as thread
def loop1():
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 1 at :', time.ctime())
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(4)
print('End loop 1 at:', time.ctime())
def loop2():
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 2 at :', time.ctime())
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(2)
print('End loop 2 at:', time.ctime())
def main():
print("Starting at:", time.ctime())
# 启动多线程的意思是用多线程去执行某个函数
# 启动多线程函数为start_new_thead
# 参数两个,一个是需要运行的函数名,第二是函数的参数作为元祖使用,为空则使用空元祖
# 注意:如果函数只有一个参数,需要参数后由一个逗号
thread.start_new_thread(loop1, ())
thread.start_new_thread(loop2, ())
print("All done at:", time.ctime())
if __name__ == '__main__':
main()
while True:
time.sleep(1)
- 案例03: 多线程,传参数
#利用time延时函数,生成两个函数
# 利用多线程调用
# 计算总运行时间
# 练习带参数的多线程启动方法
import time
# 导入多线程包并更名为thread
import _thread as thread
def loop1(in1):
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 1 at :', time.ctime())
# 把参数打印出来
print("我是参数 ",in1)
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(4)
print('End loop 1 at:', time.ctime())
def loop2(in1, in2):
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 2 at :', time.ctime())
# 把参数in 和 in2打印出来,代表使用
print("我是参数 " ,in1 , "和参数 ", in2)
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(2)
print('End loop 2 at:', time.ctime())
def main():
print("Starting at:", time.ctime())
# 启动多线程的意思是用多线程去执行某个函数
# 启动多线程函数为start_new_thead
# 参数两个,一个是需要运行的函数名,第二是函数的参数作为元祖使用,为空则使用空元祖
# 注意:如果函数只有一个参数,需要参数后由一个逗号
thread.start_new_thread(loop1,("王老大", ))
thread.start_new_thread(loop2,("王大鹏", "王晓鹏"))
print("All done at:", time.ctime())
if __name__ == "__main__":
main()
# 一定要有while语句
# 因为启动多线程后本程序就作为主线程存在
# 如果主线程执行完毕,则子线程可能也需要终止
while True:
time.sleep(10)
- threading的使用
- 直接利用threading.Thread生成Thread实例
1. t = threading.Thread(target=xxx, args=(xxx,))
2. t.start():启动多线程
3. t.join(): 等待多线程执行完成
4. 案例04
#利用time延时函数,生成两个函数
# 利用多线程调用
# 计算总运行时间
# 练习带参数的多线程启动方法
import time
# 导入多线程处理包
import threading
def loop1(in1):
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 1 at :', time.ctime())
# 把参数打印出来
print("我是参数 ",in1)
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(4)
print('End loop 1 at:', time.ctime())
def loop2(in1, in2):
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 2 at :', time.ctime())
# 把参数in 和 in2打印出来,代表使用
print("我是参数 " ,in1 , "和参数 ", in2)
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(2)
print('End loop 2 at:', time.ctime())
def main():
print("Starting at:", time.ctime())
# 生成threading.Thread实例
t1 = threading.Thread(target=loop1, args=("王老大",))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=loop2, args=("王大鹏", "王小鹏"))
t2.start()
print("All done at:", time.ctime())
if __name__ == "__main__":
main()
# 一定要有while语句
# 因为启动多线程后本程序就作为主线程存在
# 如果主线程执行完毕,则子线程可能也需要终止
while True:
time.sleep(10)
5. 案例05: 加入join后比较跟案例04的结果的异同
#利用time延时函数,生成两个函数
# 利用多线程调用
# 计算总运行时间
# 练习带参数的多线程启动方法
import time
# 导入多线程处理包
import threading
def loop1(in1):
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 1 at :', time.ctime())
# 把参数打印出来
print("我是参数 ",in1)
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(4)
print('End loop 1 at:', time.ctime())
def loop2(in1, in2):
# ctime 得到当前时间
print('Start loop 2 at :', time.ctime())
# 把参数in 和 in2打印出来,代表使用
print("我是参数 " ,in1 , "和参数 ", in2)
# 睡眠多长时间,单位是秒
time.sleep(2)
print('End loop 2 at:', time.ctime())
def main():
print("Starting at:", time.ctime())
# 生成threading.Thread实例
t1 = threading.Thread(target=loop1, args=("王老大",))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=loop2, args=("王大鹏", "王小鹏"))
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("All done at:", time.ctime())
if __name__ == "__main__":
main()
# 一定要有while语句
# 因为启动多线程后本程序就作为主线程存在
# 如果主线程执行完毕,则子线程可能也需要终止
while True:
time.sleep(10)
- 守护线程-daemon
- 如果在程序中将子线程设置成守护现成,则子线程会在主线程结束的时候自动退出
- 一般认为,守护线程不中要或者不允许离开主线程独立运行
- 守护线程案例能否有效果跟环境相关
- 案例06非守护线程
import time
import threading
def fun():
print("Start fun")
time.sleep(2)
print("end fun")
print("Main thread")
t1 = threading.Thread(target=fun, args=() )
t1.start()
time.sleep(1)
print("Main thread end")
- 案例07守护线程
import time
import threading
def fun():
print("Start fun")
time.sleep(2)
print("end fun")
print("Main thread")
t1 = threading.Thread(target=fun, args=() )
# 社会守护线程的方法,必须在start之前设置,否则无效
t1.setDaemon(True)
#t1.daemon = True
t1.start()
time.sleep(1)
print("Main thread end")
- 线程常用属性
- threading.currentThread:返回当前线程变量
- threading.enumerate:返回一个包含正在运行的线程的list,正在运行的线程指的是线程启动后,结束前的状态
- threading.activeCount: 返回正在运行的线程数量,效果跟 len(threading.enumerate)相同
- thr.setName: 给线程设置名字
- thr.getName: 得到线程的名字
- 直接继承自threading.Thread
- 直接继承Thread
- 重写run函数
- 类实例可以直接运行
- 共享变量
- 共享变量: 当多个现成同时访问一个变量的时候,会产生共享变量的问题
- 案例11
import threading
sum = 0
loopSum = 1000000
def myAdd():
global sum, loopSum
for i in range(1, loopSum):
sum += 1
def myMinu():
global sum, loopSum
for i in range(1, loopSum):
sum -= 1
if __name__ == '__main__':
print("Starting ....{0}".format(sum))
# 开始多线程的实例,看执行结果是否一样
t1 = threading.Thread(target=myAdd, args=())
t2 = threading.Thread(target=myMinu, args=())
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("Done .... {0}".format(sum))
- 解决变量:锁,信号灯,
- 锁(Lock):
- 是一个标志,表示一个线程在占用一些资源
- 使用方法
- 上锁
- 使用共享资源,放心的用
- 取消锁,释放锁
- 案例12
import threading
sum = 0
loopSum = 1000000
lock = threading.Lock()
def myAdd():
global sum, loopSum
for i in range(1, loopSum):
# 上锁,申请锁
lock.acquire()
sum += 1
# 释放锁
lock.release()
def myMinu():
global sum, loopSum
for i in range(1, loopSum):
lock.acquire()
sum -= 1
lock.release()
if __name__ == '__main__':
print("Starting ....{0}".format(sum))
# 开始多线程的实例,看执行结果是否一样
t1 = threading.Thread(target=myAdd, args=())
t2 = threading.Thread(target=myMinu, args=())
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("Done .... {0}".format(sum))
- 锁谁: 哪个资源需要多个线程共享,锁哪个
- 理解锁:锁其实不是锁住谁,而是一个令牌
- 线程安全问题:
- 如果一个资源/变量,他对于多线程来讲,不用加锁也不会引起任何问题,则称为线程安全
- 线程不安全变量类型: list, set, dict
- 线程安全变量类型: queue
- 生产者消费者问题
- 一个模型,可以用来搭建消息队列,
- queue是一个用来存放变量的数据结构,特点是先进先出,内部元素排队,可以理解成一个特殊的list
- 死锁问题, 案例14
import threading
import time
lock_1 = threading.Lock()
lock_2 = threading.Lock()
def func_1():
print("func_1 starting.........")
lock_1.acquire()
print("func_1 申请了 lock_1....")
time.sleep(2)
print("func_1 等待 lock_2.......")
lock_2.acquire()
print("func_1 申请了 lock_2.......")
lock_2.release()
print("func_1 释放了 lock_2")
lock_1.release()
print("func_1 释放了 lock_1")
print("func_1 done..........")
def func_2():
print("func_2 starting.........")
lock_2.acquire()
print("func_2 申请了 lock_2....")
time.sleep(4)
print("func_2 等待 lock_1.......")
lock_1.acquire()
print("func_2 申请了 lock_1.......")
lock_1.release()
print("func_2 释放了 lock_1")
lock_2.release()
print("func_2 释放了 lock_2")
print("func_2 done..........")
if __name__ == "__main__":
print("主程序启动..............")
t1 = threading.Thread(target=func_1, args=())
t2 = threading.Thread(target=func_2, args=())
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("主程序启动..............")
- 锁的等待时间问题, v15
- semphore
- 允许一个资源最多由几个多线程同时使用
- v16
- threading.Timer
- 案例 17
import threading
import time
def func():
print("I am running.........")
time.sleep(4)
print("I am done......")
if __name__ == "__main__":
t = threading.Timer(6, func)
t.start()
i = 0
while True:
print("{0}***************".format(i))
time.sleep(3)
i += 1
- Timer是利用多线程,在指定时间后启动一个功能
- 可重入锁
- 一个锁,可以被一个线程多次申请
- 主要解决递归调用的时候,需要申请锁的情况
- 案例18
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
global num
time.sleep(1)
if mutex.acquire(1):
num = num+1
msg = self.name+' set num to '+str(num)
print(msg)
mutex.acquire()
mutex.release()
mutex.release()
num = 0
mutex = threading.RLock()
def testTh():
for i in range(5):
t = MyThread()
t.start()
if __name__ == '__main__':
testTh()
# 线程替代方案
- subprocess
- 完全跳过线程,使用进程
- 是派生进程的主要替代方案
- python2.4后引入
- multiprocessiong
- 使用threadiing借口派生,使用子进程
- 允许为多核或者多cpu派生进程,接口跟threading非常相似
- python2.6
- concurrent.futures
- 新的异步执行模块
- 任务级别的操作
- python3.2后引入
# 多进程
- 进程间通讯(InterprocessCommunication, IPC )
- 进程之间无任何共享状态
- 进程的创建
- 直接生成Process实例对象, 案例19
import multiprocessing
from time import sleep, ctime
def clock(interval):
while True:
print("The time is %s" % ctime())
sleep(interval)
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target = clock, args = (5,))
p.start()
while True:
print('sleeping.......')
sleep(1)
- 派生子类, 案例20
import multiprocessing
from time import sleep, ctime
class ClockProcess(multiprocessing.Process):
'''
两个函数比较重要
1. init构造函数
2. run
'''
def __init__(self, interval):
super().__init__()
self.interval = interval
def run(self):
while True:
print("The time is %s" % ctime())
sleep(self.interval)
if __name__ == '__main__':
p = ClockProcess(3)
p.start()
while True:
print('sleeping.......')
sleep(1)
#多线程资料
- https://www.cnblogs.com/jokerbj/p/7460260.html