一、线程(Thread)
1、定义:线程是操作系统能进行运算调度的最小单位,它包含在进程中,是进程的实际运作单位,一条线程是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务。简单理解:线程是一系列指令的集合,操作系统通过这些指令调用硬件。
2、同一个线程中的所有线程共享同一个内存空间资源,
二、进程(Progress)
1、定义:一个程序对各资源管理和调用的集合就是进程,比如QQ对网卡、内存、硬盘的调度和管理。对于操作系统来说,某一个进程是统一的整体。进程操作CPU就要先创建一个线程。进程本身是一个资源集合,执行需要靠线程。
三、线程和进程的区别
1、同个进程的线程之间共享内存空间,包括数据交换和通信,但不同进程之间的内存是独立的
2、子进程是克隆了一份父进程的数据,子进程之间是互相独立的,不能互相访问,数据也不能共享。
3、两个进程要通信,必须通过一个中间进程代理来实现。
4、一个线程可以操作同一个进程中的其他线程,但是进程只能操作子进程
5、对主线程的修改,可能会影响到其他的子线程,因为他们共享内存数据,但对主进程的修改,不会影响其他子进程。
四、多线程的代码:
import threading import time class MyThread(threading.Thread): """ # 用自定义一个子类的方式来启动线程 """ def __init__(self, n): super(MyThread, self).__init__() self.n = n def run(self): print("你好,%s" % self.n) time.sleep(2) start_time = time.time() thread_list = [] # 启动50个线程 for i in range(50): t1 = MyThread("t%s" % i) t1.start() thread_list.append(t1) # 等待所有线程执行完毕后主线程再继续执行 for i in thread_list: i.join() print("总共执行时间:%s" % float(time.time() - start_time))
五、全局解释器锁(GIL)
1、定义:GIL 是最流行的 CPython 解释器(平常称为 Python)中的一个技术术语,中文译为全局解释器锁,其本质上类似操作系统的 Mutex(即互斥锁,意思是我修改的时候你不能修改,也就是锁的意思)
2、功能:在 CPython 解释器中执行的每一个 Python 线程,都会先锁住自己,以阻止别的线程执行,这样在同个时间一个CPU只执行一个线程。当然,CPython 不可能容忍一个线程一直独占解释器,check interval 机制会在一个时间段后释放前面一个线程的全局锁执行下一个线程,以达到轮流执行线程的目的。这样一来,用户看到的就是“伪”并行,即 Python 线程在交替执行,来模拟真正并行的线程。
3、CPython 引进 GIL,可以最大程度上规避类似内存管理这样复杂的竞争风险问题,有了 GIL,并不意味着无需去考虑线程安全,因为即便 GIL 仅允许一个 Python 线程执行,但别忘了 Python 还有 check interval 这样的抢占机制。所以就要引入线程锁的机制,保证同个时间只有一个线程修改数据。
4、线程锁的代码如下
import threading import time num = 0 lock_obj = threading.Lock() def run(): # 申请锁,使别的线程进不来 lock_obj.acquire() global num time.sleep(1.1) num = num + 1 # 解锁,解锁后别的线程可以进来 lock_obj.release() t_list = [] start_time = time.time() # 启动1000个线程 for i in range(100): t1 = threading.Thread(target=run) t1.start() t_list.append(t1) for i in t_list: i.join() time.sleep(3) print("num:%d" % num) print("time:%f" % float(time.time() - start_time))
六、递归锁:
1、定义:一个锁套另外一个锁,形成锁止循环,这种情况就要用到递归锁RLOCK
import threading, time def run1(): print("grab the first part data") lock.acquire() global num num += 1 lock.release() return num def run2(): print("grab the second part data") lock.acquire() global num2 num2 += 1 lock.release() return num2 def run3(): lock.acquire() res = run1() print('--------between run1 and run2-----') res2 = run2() lock.release() print(res, res2) num, num2 = 0, 0 # 这里如果用Lock()就会无限循环,找不到具体用哪个钥匙打开锁,如果用RLock就不会,如果又多重锁嵌套的情况一定要用递归锁 lock = threading.Lock() for i in range(1): t = threading.Thread(target=run3) t.start() while threading.active_count() != 1: print("当前活跃的线程数:",threading.active_count()) else: print('----all threads done---') print("打印num和num2:",num, num2)
七、信号量(Semaphore)
1、允许同时间最多几个线程进入执行,每出来一个进去一个,同时保持预先设置的线程最大允许数量。
import threading, time def run(n): semaphore.acquire() time.sleep(1) print("run the thread: %s\n" % n) semaphore.release() if __name__ == '__main__': semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) # 最多允许5个线程同时运行 for i in range(22): t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) t.start() while threading.active_count() != 1: pass # print threading.active_count() else: print('----all threads done---') #print(num)
八、事件(Event):
1、定义:通过标识位和状态,来实现线程之间的交互。简单说,就是一个标志位,只有两种状态,一种是设置(Event.set()),一直是没有设置(Event.clear())。
2、以下代码实现一个简单事件,一个线程控制红绿灯,另外一个线程控制车子,当红绿灯是红色的时候,车子停止,绿的时候,车子行驶的效果
import time import threading event = threading.Event() def lighter(): count = 0 event.set() # 刚开始的标识位先设置绿灯 while True: if 5 < count < 10: # 改成红灯 event.clear() # 把标志位清了 print("\033[41;1mred light is on....\033[0m") elif count > 10: event.set() # 变绿灯 count = 0 else: print("\033[42;1mgreen light is on....\033[0m") time.sleep(1) count += 1 def car(name): while True: if event.is_set(): # 代表绿灯 print("[%s] running..." % name) time.sleep(1) else: print("[%s] sees red light , waiting...." % name) event.wait() print("\033[34;1m[%s] green light is on, start going...\033[0m" % name) light = threading.Thread(target=lighter, ) light.start() car1 = threading.Thread(target=car, args=("Tesla",)) car1.start()
3、Event类还有两个方法,wait()等待被设定,isset()判断是否被设定
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