实验二：多线程
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了实验二：多线程相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一.继承Thread类创建线程练习
1. 继承Thread类，创建一个线程，重写run()方法，输出打印1~10，然后在main方法中调用此线程。
二.实现Runnable接口创建线程练习
1. 实现Runnable接口，创建两个线程，这两个线程共享同一个对象；
三．线程状态转换练习
创建两个线程：会计和出纳，使用同一目标对象。两个线程共享目标对象的money。当money的值小于150时，线程会计结束自己的run()方法进入死亡状态；当money的值小于0时，线程出纳结束自己的run()方法进入死亡状态。
四、编程题（任做3题）
1. 创建两个线程，一个每3秒打印出线程名和当前时间，另一个每1秒打印出线程名和当前时间.
2. 并实现下述输出结果：一个线程连续输出26个大写字母A-Z，另一个线程输出26个小写字母a-z；
3. 创建两个线程的实例，分别将一个数组从小到大和从大到小排列.输出结果.
4. 编写两个线程，共享数据StringBuffer。一个向StringBuffer添加数据，一个从StringBuffer读取数据，如果StringBuffer中没有数据则等待.
5. 俄罗斯方块移动
Ø 做一个俄罗斯方块移动倒计时游戏
你是逗B吗？
追答如果你觉得通过知道来获取这种编程答案的话，那我可以明确的告诉你，你的学费是白交了，不付出劳动的复制题目，连自己都不知道问什么，别人根本无法解答，至于你说的逗B，你贴问题的时候就已经很明确了，不可能给你一个不是逗B的答案。
追问连刷信誉都不会，你还玩毛电脑啊。逗B
追答也就你个sx，问的sb问题。
追问这SB，真心佩服你还能活在这个世上，你妈怎么还没死，你爸就应该当初射你再墙上
011_Python中单线程多线程和多进程的效率对比实验
Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多进程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。
对比实验
资料显示，如果多线程的进程是CPU密集型的，那多线程并不能有多少效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降，推荐使用多进程；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。所以我们根据实验对比不同场景的效率
| 操作系统 | CPU | 内存 | 硬盘 |
|---|---|---|---|
| Windows 10 | 双核 | 8GB | 机械硬盘 |
(1)引入所需要的模块
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import requests
import time
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
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(2)定义CPU密集的计算函数
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def count(x, y):
# 使程序完成150万计算
c = 0
while c < 500000:
c += 1
x += x
y += y
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（3）定义IO密集的文件读写函数
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def write():
f = open("test.txt", "w")
for x in range(5000000):
f.write("testwrite
")
f.close()
def read():
f = open("test.txt", "r")
lines = f.readlines()
f.close()
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(4) 定义网络请求函数
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_head = {
‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36‘}
url = "http://www.tieba.com"
def http_request():
try:
webPage = requests.get(url, headers=_head)
html = webPage.text
return {"context": html}
except Exception as e:
return {"error": e}
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(5)测试线性执行IO密集操作、CPU密集操作所需时间、网络请求密集型操作所需时间
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# CPU密集操作
t = time.time()
for x in range(10):
count(1, 1)
print("Line cpu", time.time() - t)
# IO密集操作
t = time.time()
for x in range(10):
write()
read()
print("Line IO", time.time() - t)
# 网络请求密集型操作
t = time.time()
for x in range(10):
http_request()
print("Line Http Request", time.time() - t)
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输出
- CPU密集：95.6059999466、91.57099986076355 92.52800011634827、 99.96799993515015
- IO密集：24.25、21.76699995994568、21.769999980926514、22.060999870300293
- 网络请求密集型: 4.519999980926514、8.563999891281128、4.371000051498413、4.522000074386597、14.671000003814697
(6)测试多线程并发执行CPU密集操作所需时间
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counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
thread = Thread(target=count, args=(1,1))
counts.append(thread)
thread.start()
e = counts.__len__()
while True:
for th in counts:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print(time.time() - t)
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Output: 99.9240000248 、101.26400017738342、102.32200002670288
(7)测试多线程并发执行IO密集操作所需时间
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def io():
write()
read()
t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
thread = Thread(target=count, args=(1,1))
ios.append(thread)
thread.start()
e = ios.__len__()
while True:
for th in ios:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print(time.time() - t)
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Output: 25.69700002670288、24.02400016784668
(8)测试多线程并发执行网络密集操作所需时间
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t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
thread = Thread(target=http_request)
ios.append(thread)
thread.start()
e = ios.__len__()
while True:
for th in ios:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print("Thread Http Request", time.time() - t)
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Output: 0.7419998645782471、0.3839998245239258、0.3900001049041748
(9)测试多进程并发执行CPU密集操作所需时间
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counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
process = Process(target=count, args=(1,1))
counts.append(process)
process.start()
e = counts.__len__()
while True:
for th in counts:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print("Multiprocess cpu", time.time() - t)
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Output: 54.342000007629395、53.437999963760376
(10)测试多进程并发执行IO密集型操作
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t = time.time()
ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
process = Process(target=io)
ios.append(process)
process.start()
e = ios.__len__()
while True:
for th in ios:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print("Multiprocess IO", time.time() - t)
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Output: 12.509000062942505、13.059000015258789
(11)测试多进程并发执行Http请求密集型操作
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t = time.time()
httprs = []
t = time.time()
for x in range(10):
process = Process(target=http_request)
ios.append(process)
process.start()
e = httprs.__len__()
while True:
for th in httprs:
if not th.is_alive():
e -= 1
if e <= 0:
break
print("Multiprocess Http Request", time.time() - t)
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Output: 0.5329999923706055、0.4760000705718994
实验结果
| CPU密集型操作 | IO密集型操作 | 网络请求密集型操作 | |
|---|---|---|---|
| 线性操作 | 94.91824996469 | 22.46199995279 | 7.3296000004 |
| 多线程操作 | 101.1700000762 | 24.8605000973 | 0.5053332647 |
| 多进程操作 | 53.8899999857 | 12.7840000391 | 0.5045000315 |
通过上面的结果，我们可以看到：
- 多线程在IO密集型的操作下似乎也没有很大的优势（也许IO操作的任务再繁重一些就能体现出优势），在CPU密集型的操作下明显地比单线程线性执行性能更差，但是对于网络请求这种忙等阻塞线程的操作，多线程的优势便非常显著了
- 多进程无论是在CPU密集型还是IO密集型以及网络请求密集型（经常发生线程阻塞的操作）中，都能体现出性能的优势。不过在类似网络请求密集型的操作上，与多线程相差无几，但却更占用CPU等资源，所以对于这种情况下，我们可以选择多线程来执行
以上是关于实验二：多线程的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章