网站规划与开发技术属于什么大类,做自媒体资源的网站,做企业商城网站,山西智能建站系统价格多线程 线程 1.什么是线程 进程是一个执行空间 , 线程就是其中真正工作的单位 , 每一个进程至少有一个线程(如果我们把操作系统比喻为一个工厂 , 进程就是车间 , 线程就是流水线) 进程包含了运行该程序所需要所有资源 , 进程是一个资源单位 , 线程是CPU的最小执行单位 每一个进…多线程 线程 1.什么是线程 进程是一个执行空间 , 线程就是其中真正工作的单位 , 每一个进程至少有一个线程(如果我们把操作系统比喻为一个工厂 , 进程就是车间 , 线程就是流水线) 进程包含了运行该程序所需要所有资源 , 进程是一个资源单位 , 线程是CPU的最小执行单位 每一个进程一旦被创建 , 就默认开启了一条线程 , 称之为主线程 2.为什么使用线程 多线程指的是在一个进程中开启多个线程简单的讲如果多个任务共用一块地址空间那么必须在一个进程内开启多个线程。详细的讲分为4点 多线程共享一个进程的地址空间 线程比进程更轻量级线程比进程更容易创建可撤销在许多操作系统中创建一个线程比创建一个进程要快10-100倍在有大量线程需要动态和快速修改时这一特性很有用 若多个线程都是CPU密集型的那么并不能获得性能上的增强但是如果存在大量的计算和大量的I/O处理拥有多个线程允许这些活动彼此重叠运行从而会加快程序执行的速度。 在多CPU系统中为了最大限度的利用多核可以开启多个线程比开进程开销要小的多。这一条并不适用于python 使用线程可以提高程序效率 为何不用多进程提高效率 : 是因为进程对操作系统的资源耗费非常高 3.线程与进程的区别: 线程共享创建它的进程的地址空间 ; 进程有自己的地址空间。 线程可以直接访问其进程的数据段;进程拥有自己父进程数据段的副本。 线程可以直接与其进程的其他线程通信;进程必须使用进程间通信来与兄弟进程通信。 新线程很容易创建;新流程需要复制父流程。线程可以对同一进程的线程进行相当大的控制;进程只能控制子进程。对主线程的更改取消优先级更改等可能会影响进程的其他线程的行为;对父进程的更改不会影响子进程。 4.什么时候开启多线程 当程序中遇到IO操作时(当程序中时纯计算任务时 也无法提高效率) 5.如何使用 from threading import Thread 创建线程与创建进程的方式几乎一样 , 但是创建子进程会将父进程的资源复制执行一遍 , 所以必须在__main__下执行 , 而创建线程则不一样 , 线程间共享进程资源,所以不需要复制执行父线程代码,所以可以不加__main__。 一 . 创建线程的两种方式 调用类型 from threading import Thread ​ ​ def task():print(thread running...) ​ ​ if __name__ __main__:t Thread(targettask)t.start() ​print(主线程) ​ # 执行结果 # thread running... (子线程比主线程执行速度更快) # 主线程 继承类型 from threading import Thread ​ ​ class Sayhi(Thread):def __init__(self,name):super().__init__()self.namenamedef run(self):print(%s say hello % self.name) ​ ​ if __name__ __main__:t Sayhi(jason)t.start()print(主线程)# 执行结果 #jason say hello #主线程   二 . 线程的常用方法 Thread实例化对象的方法: # 1.isAlive(): 判断线程是否还存在(未终止) # 2.getName(): 返回线程名 # 3.setName(): 设置线程名 ​ threading模块下提供的方法 # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量 # threading.enumerate(): 返回一个正在运行的线程列表 # threading.activecount(): 返回当前运行的线程数量 # len(threading.activecount()): 与上一个方法返回相同值   三 . 在一个进程下开启多个线程与在一个进程下开启多个子进程的区别 开启速度 : 开启线程开启进程(所以程序效率会大大提高) id : 进程开启多线程的pid都相同 ( 很好理解pid是process id , 所以线程pid相同) 进程开启多个进程的pid不同 空间资源: 进程开启的多线程的共享进程内的资源 , 某线程修改数据后 . 其他线程再访问则是新的数据 进程开启多个子进程的数据互相独立 , 子进程内修改数据不会对其他进程数据造成干扰   守护线程 守护线程(setdaemon) 守护线程 : 守护线程会在所有非守护线程结束后结束 守护线程本质是上是在守护主线程 ,但是对于主线程来说 , 运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护进程统统运行完毕,主线程才算运行完毕 from threading import Thread import time ​ def task1():print(sub thread is running...)time.sleep(0.5)print(sub thread end...) def task2():time.sleep(0.1)print(task2 is run...) ​ t1 Thread(targettask1) t2 Thread(target task2) ​ t1.setDaemon(True) # 将t1设置为守护线程, 必须在start之前设置 ​ t1.start() t2.strat() ​ # 执行结果 #sub thread run... #task2 is run... ​ ​   线程互斥锁(Lock) 什么时候用锁 : 当多个进程或多个线程需要同时修改同一份数据时,可能会造成数据错乱,所以必须加锁 import time from threading import Thread,Lock ​ lock Lock() # 实例化锁对象 ​ a 100 ​ def task():lock.acquire() # 给线程上锁global a # 访问全局atemp a - 1 # 修改全局atime.sleep(0.01)a templock.release() # 释放锁,线程执行完毕 ​ ts [] for i in range(100):t Thread(targettask)t.start()ts.append(t) ​ for t in ts: # lock保证了多线程串行,同时主线程print(a)也在其中,但是我们想得到最终结果,所以用join人为设置顺序t.join() ​ ​ print(a) 信号量(Semaphore) 信号量: 其实也是一种锁 , 特点是可以设置一个数据可以被几个线程(进程)共享. 与普通锁的区别: 普通锁一旦加锁,则意味着这个数据在同一时间只能被一个线程使用 信号量这种锁,特点是可以设置一个数据可以被几个线程(进程)共享 使用场景 可以限制一个数据同时访问的次数 , 保证程序正常运行 from threading import Thread,Semaphore import time sem Semaphore(3) # 设置最大访问进程数 ​ ​ def task():sem.acquire()print(你好啊)time.sleep(3)sem.release() ​ ​ for i in range(10):t Thread(targettask) ​t.start()# 执行结果太长, 就不打印了 # 现象描述 : 就是3个一次打印 守护进程的使用 用生产者消费者模型实现一个顾客吃汉堡的功能 主要是生产者生产处汉堡放入队列,然后消费者吃掉, 要判断什么时候顾客吃完了所有生产了的汉堡from multiprocessing import Process, JoinableQueue import time, random ​ def eat_hotdog(name, q):while True:res q.get()print(%s吃了%s % (name,res))time.sleep(random.randint(1,2))q.task_done() ​ ​ def make_Hotdog(name, q):for i in range(1,6):time.sleep(random.randint(1,2))print(%s生产了第%s个热狗 % (name, i))res %s的%s个热狗 % (name,i)q.put(res) ​ ​ if __name__ __main__:q JoinableQueue() ​#生产者c1 Process(targetmake_Hotdog, args(a热狗店, q))c1.start() ​#生产者2c2 Process(targetmake_Hotdog, args(b热狗店,q))c2.start() ​# 消费者p2 Process(targeteat_hotdog, args(顾客,q))p2.daemon True # 队列阻塞打开,主进程执行完毕,守护进程死p2.start() ​ ​# 保证生产者全部完成c1.join()c2.join() ​ ​# 保证队列中的数据全部被处理了join:阻止直到队列中的所有项目都已获取并处理完毕。 ​每当项目添加到队列时未完成任务的计数就会增加。 每当消费者调用task_done以指示该项目已被检索并且其上的所有工作都已完成时计数就会下降。 当未完成任务的数量降至零时join取消阻塞。q.join() # JoinableQueue方法  转载于:https://www.cnblogs.com/liusijun113/p/10211715.html