并发编程
Posted virous1887
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了并发编程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
并发编程是网络编程中必须考虑的问题,实现并发的方式有多种:多进程,多线程,IO多路复用.
python中调用的是操作系统的线程和进程.
进程:
进程表示资源分配的基本单位,是调度运行的基本单位.例如,用户运行一个程序时,系统就创建一个进程,为它分配资源,然后放入进程就绪队列.进程调度程序选中它,为它分配CPU,进程就开始运行.进程是系统中的并发执行单位.进程之间有数据隔离,进程是为了提供线程工作的环境.
线程:
线程是进程中执行运算的最小单位,也是执行CPU调度的基本单位.线程属于进程,线程运行在进程空间内,同一进程产生的线程共享同一内存空间,当进程退出的时候,该进程产生的所有线程都会被强制退出并清除.线程可与属于同一进程的其他线程共享进程拥有的全部资源,线程本身基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的信息.
进程和线程的关系:
1.一个线程只能属于一个进程,一个进程可以拥有多个线程,至少有一个线程.线程是操作系统可识别的最小执行和调度单位.
2.资源分配给进程,同一个进程的所有线程共享该进程的所有资源.同一进程中的多个线程共享代码段(代码和常量),数据段(全局变量和静态变量),扩展段(堆存储).每个线程拥有自己的栈段,栈段又叫运行时段,用来存放所有的局部变量和临时变量.
3.真正在CPU上运行的是线程.
4.线程在执行过程中,需要协作同步.不同进程的线程间要利用消息通信的办法实现同步.
threading模块
threading模块建立在thread模块之上.thread模块以低级,原始的方式来处理和控制线程,而threading模块通过对thread进行二次封装,提供了更方便api来处理线程.
thread方法说明:
t.start(): 激活线程
t.getName(): 获取线程名称
t.setName(): 设置线程名称
t.name: 获取或设置线程名称
t.is_alive(): 判断线程是否为激活状态
t.isAlive(): 判断线程是否为激活状态
t.setDaemon(): 主线程执行完,等待子线程执行完后,程序停止
t.isDaemon(): 判断是否为守护线程
t.ident(): 获取线程的标识符.线程标识符是一个非零整数,只有在调用了start方法后该属性才有效,否则返回None
t.join(): 逐个执行每个线程,执行完毕后继续往下执行,该方法使得多个多线程变得无意义(可以设置主线程的等待时间)
t.run(): 线程被CPU调度后自动执行线程对象的run方法
def func(arg): print(arg) t = threading.Thread(target=func,args=(11,)) t.start() print(‘end‘) 结果: 11 end
import threading import time def func(arg): time.sleep(arg) print(arg) t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,)) t1.start() t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,)) t2.start() print(‘end‘) 结果: end 3 9
import threading import time def func(arg): time.sleep(2) print(arg) t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,)) t1.setDaemon(True) #主线程不等待,主线程终止则子线程终止 t1.start() t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,)) t2.setDaemon(True) t2.start() print(‘end‘) 结果: end
import threading import time def func(arg): time.sleep(0.01) print(arg) print(‘创建子线程t1‘) t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,)) t1.start() # 无参数,让主线程在这里等着,等到子线程t1执行完毕,才可以继续往下走。 # 有参数,让主线程在这里最多等待n秒,无论是否执行完毕,会继续往下走。 t1.join(2) print(‘创建子线程t2‘) t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,)) t2.start() t2.join(2) # 让主线程在这里等着,等到子线程t2执行完毕,才可以继续往下走。 print(‘end‘) 结果: 创建子线程t1 3 创建子线程t2 9 end
def func(arg): # 获取当前执行该函数的线程的对象 t = threading.current_thread() # 根据当前线程对象获取当前线程名称 name = t.getName() print(name,arg) t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,)) t1.setName(‘admin‘) t1.start() t2 = threading.Thread(target=func,args=(22,)) t2.setName(‘root‘) t2.start() print(‘end‘) 结果: admin 11 rootend 22
def func(arg): print(arg) t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,)) t1.start() # start 是开始运行线程吗?不是 # start 告诉cpu,我已经准备就绪,你可以调度我了。 print(123) 结果: 11 123
#常见方式 def func(arg): print(arg) t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,)) t1.start() #继承方式 class MyThread(threading.Thread): def run(self): print(11111,self._args,self._kwargs) t1 = MyThread(args=(11,)) t1.start() t2 = MyThread(args=(22,)) t2.start() print(‘end‘)
python多线程情况下:
计算密集型操作: 效率低(GIL锁)
IO操作: 效率高
python多进程情况下:
计算密集型操作: 效率高(浪费资源),不得已
IO操作:效率高(浪费资源)
多线程与多进程的使用场景:
IO密集型使用多线程: 文件/输入输出/socket网络通信
计算密集型使用多进程
python中线程和进程(GIL锁)
GIL锁,全局解释器锁.用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被CPU调度.(GIL默认执行100个CPU指令(过期时间))
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