python编程技巧之python多任务并发，并行与线程介绍与使用(详细版！！！)
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python编程技巧之python多任务并发，并行与线程介绍与使用(详细版！！！)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
python多任务并发，并行与线程介绍与使用
并行与并发介绍
•并发：两个或多个事件在同一时间间隔内发生，这些事件在宏观上是同时发生的，在微观上是交替发生的， 操作系统的并发性指系统中同时存在着多个运行的程序
•并行：两个或多个事件在同一时刻发生
•一个单核(CPU)同一时刻只能执行一个程序，因此操作系统会协调多个程序使它们交替进行（这些程序在宏观上是同时发生的，在微观上是交替进行的(并发)）,单核系统同时执行多个程序一定是具有并发性的
多任务的介绍
•简单地说，就是操作系统可以同时执行多个任务，生活中有很多的场景中的事情就是同时进行的，比如开车的时候手和脚共同来驾驶汽车，再比如吃饭时手和嘴巴是同时进行的
程序代码模拟多任务：
import time
def study():
for i in range(3):
print('学习第{}次'.format(i))
time.sleep(1)
def book():
for j in range(3):
print('看书第{}次'.format(j))
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
study()
book()
运行结果：
•由上图得：两个函数是按照先后顺序执行的，不能实现同时执行，此时需要多任务，可以使多个任务同时进行，提高效率
•图解多任务：
•上述的实际情况是四个应用程序是可同时执行的，但是多个应用“同时”运行时，并不是真正地同时运行，而是按照时间片轮转的原理进行的(并行执行)
多任务简单实现
•并发：
假的多任务，CPU数小于当前执行的任务数
•并行：
真的多任务，CPU数大于等于当前执行的任务数
程序实现：
import threading
import time
def demo():
print('Hello World')
time.sleep(1)
def main():
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=demo)
t.start()
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
•main()函数中为主线程，demo()函数为子线程；target参数是需要执行的任务，即为(demo()函数)
与上一段代码结合修改：
import threading
import time
def study():
for i in range(3):
print('学习第{}次'.format(i))
time.sleep(1)
def book():
for j in range(3):
print('看书第{}次'.format(j))
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=study) #是study 不是study()
t2 = threading.Thread(target=book) #是book 不是book()
t1.start()
t2.start()
运行结果：
•由显示结果可得，study()和book()两个函数是同时执行的，此即为多任务，在代码中，t1和t2两个线程是同时执行、不分先后顺序的
•子线程结束之后主线程才会结束，代码验证：
import threading
import time
def demo():
for i in range(5):
print('Hello World')
time.sleep(1)
def main():
t = threading.Thread(target=demo)
t.start()
print('主线程')
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
•要想主线程执行结束后直接结束程序运行，可增加守护线程
•守护线程：setDaemon(True)
代码如下：
import threading
import time
def demo():
for i in range(5):
print('Hello World')
time.sleep(1)
def main():
t = threading.Thread(target=demo)
# 守护线程
t.setDaemon(True)
t.start()
print('主线程')
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
•上图可看出，只打印了一次Hello World，主线程并没有等待子线程执行结束再结束，而是直接执行结束，所以守护线程不会等子线程结束，而是直接结束
•改进程序，使子线程结束之后主线程再继续运行：
import threading
import time
def demo():
for i in range(5):
print('Hello World')
time.sleep(1)
def main():
t = threading.Thread(target=demo)
t.start()
# 等待子线程执行结束，主线程继续向下运行
t.join()
print('主线程')
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
•由上图可以看出主线程等待子线程打印完全部Hello World之后才打印主线程
•并且，子线程还可以创建子线程
代码测试：
import threading
import time
def demo():
for i in range(5):
print('Hello World')
time.sleep(1)
t2 = threading.Thread(target=demo1)
t2.start()
def demo1():
print('我是子线程的创建的子线程')
def main():
t = threading.Thread(target=demo)
t.start()
# 等待子线程执行结束，主线程继续向下运行
t.join()
print('主线程')
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
•可以看出，子线程的子线程也能正常运行，并且穿插在子线程的运行过程中运行
查看线程数量
•在python的基础函数中，enumerate()函数可以为列表自动创建索引：
代码测试：
list1 = ['y', 'c', 'x']
for i, item in enumerate(list1):
print(i, item)
运行结果：
•在多任务中，enumerate()函数可以查看当前线程的数量：
代码测试：
import threading
def demo1():
for i in range(5):
print('--demo1-- {}'.format(i))
def demo2():
for i in range(5):
print('--demo2-- {}'.format(i))
def main():
t1 = threading.Thread(target=demo1)
t2 = threading.Thread(target=demo2)
t1.start()
t2.start()
# 获取当前程序所有的线程
print(threading.enumerate())
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
•从图中可以看出有两个线程：主线程和线程2
•多次运行，结果都是不同的，如下运行图示：
•图示中只有一个主线程
验证子线程的创建与执行
•当调用Thread时，是不会创建线程
•当调用Thread创建出来的实例对象的start()方法的时候，才会创建线程以及开始运行这个线程
代码测试：
import threading
def demo():
for i in range(5):
print('Hello World')
def main():
print(threading.enumerate())
t1 = threading.Thread(target=demo)
print(threading.enumerate())
t1.start()
print(threading.enumerate())
if __name__ == '__main__':
main()
运行结果：
•由上图可得，在调用Thread时不会创建子线程，只有在调用start()方法后才会创建线程并执行
以上是关于python编程技巧之python多任务并发，并行与线程介绍与使用(详细版！！！)的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章