1.6 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1.6 线程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 线程定义

线程是操作系统调度的最小单位

它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位

进程本身是无法自己执行的,要操作cpu,必须创建一个线程,线程是一系列指令的集合

线程定义拓展回答内容

1. 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位

2. 一条线程指的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

3. 无论你启多少个线程,你有多少个cpu, Python在执行的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行

4. 进程本身是无法自己执行的,要操作cpu,必须创建一个线程,线程是一系列指令的集合

5. 所有在同一个进程里的线程是共享同一块内存空间的,不同进程间内存空间不同

6. 同一个进程中的各线程可以相互访问资源,线程可以操作同进程中的其他线程,但进程仅能操作子进程

7. 两个进程想通信,必须要通过一个中间代理

8. 对主线程的修改可能回影响其他子线程,对主进程修改不会影响其他进程因为进程间内存相互独立,但是同一进程下的线程共享内存

 

2. 进程和线程的区别

1、进程包含线程

2、线程共享内存空间

3、进程内存是独立的(不可互相访问)

4、进程可以生成子进程,子进程之间互相不能互相访问(相当于在父级进程克隆两个子进程)

5、在一个进程里面线程之间可以交流。两个进程想通信,必须通过一个中间代理来实现

6、创建新线程很简单,创建新进程需要对其父进程进行克隆。

7、一个线程可以控制或操作同一个进程里面的其它线程。但进程只能操作子进程。

8、父进程可以修改不影响子进程,但不能修改。

9、线程可以帮助应用程序同时做几件事

3. for循环同时启动多个线程

import threading
import time
 
def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数
    print("running on number:%s" %num)
    time.sleep(3)
for i in range(50):
    t = threading.Thread(target=sayhi,args=(‘t-%s‘%i,))
    t.start()

4. t.join(): 实现所有线程都执行结束后再执行主线程

import threading
import time
start_time = time.time()
 
def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数
    print("running on number:%s" %num)
    time.sleep(3)
t_objs = []    #将进程实例对象存储在这个列表中
for i in range(50):
    t = threading.Thread(target=sayhi,args=(‘t-%s‘%i,))
    t.start()          #启动一个线程,程序不会阻塞
    t_objs.append(t)
print(threading.active_count())    #打印当前活跃进程数量
for t in t_objs: #利用for循环等待上面50个进程全部结束
    t.join()     #阻塞某个程序
print(threading.current_thread())    #打印执行这个命令进程
 
print("----------------all threads has finished.....")
print(threading.active_count())
print(‘cost time:‘,time.time() - start_time)

5. setDaemon(): 守护线程,主线程退出时,需要子线程随主线程退出

import threading
import time
start_time = time.time()
 
def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数
    print("running on number:%s" %num)
    time.sleep(3)
for i in range(50):
    t = threading.Thread(target=sayhi,args=(‘t-%s‘%i,))
    t.setDaemon(True)  #把当前线程变成守护线程,必须在t.start()前设置
    t.start()          #启动一个线程,程序不会阻塞
print(‘cost time:‘,time.time() - start_time)

6. GIL全局解释器锁:保证同一时间仅有一个线程对资源有操作权限

作用:在一个进程内,同一时刻只能有一个线程执行

说明:python多线程中GIL锁只是在CPU操作时(如:计算)才是串行的,其他都是并行的,所以比串行快很多

1)为了解决不同线程同时访问同一资源时,数据保护问题,而产生了GIL

2)GIL在解释器的层面限制了程序在同一时间只有一个线程被CPU实际执行,而不管你的程序里实际开了多少条线程

3)为了解决这个问题,CPython自己定义了一个全局解释器锁,同一时间仅仅有一个线程可以拿到这个数据

4)python之所以会产生这种不好的状况是因为python启用一个线程是调用操作系统原生线程,就是C接口

5)但是这仅仅是CPython这个版本的问题,在PyPy,中就没有这种缺陷

7. 线程锁

1)当一个线程对某个资源进行CPU计算的操作时加一个线程锁,只有当前线程计算完成主动释放锁,其他线程才能对其操作

2)这样就可以防止还未计算完成,释放GIL锁后其他线程对这个资源操作导致混乱问题

用户锁使用举例
import time
import threading
lock = threading.Lock()          #1 生成全局锁
def addNum():
    global num                  #2 在每个线程中都获取这个全局变量
    print(‘--get num:‘,num )
    time.sleep(1)
    lock.acquire()              #3 修改数据前加锁
    num  -= 1                   #4 对此公共变量进行-1操作
    lock.release()              #5 修改后释放

8. Semaphore(信号量)

1. 互斥锁 同时只允许一个线程更改数据,而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据

2. 比如厕所有3个坑,那最多只允许3个人上厕所,后面的人只能等里面有人出来了才能再进去

3. 作用就是同一时刻允许运行的线程数量

9. 线程池实现并发

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 
def fetch_request(url):
    result = requests.get(url)
    print(result.text)
 
url_list = [
    ‘https://www.baidu.com‘,
    ‘https://www.google.com/‘,         #google页面会卡住,知道页面超时后这个进程才结束
    ‘http://dig.chouti.com/‘,          #chouti页面内容会直接返回,不会等待Google页面的返回
]
 
pool = ThreadPoolExecutor(10)            # 创建一个线程池,最多开10个线程
for url in url_list:
    pool.submit(fetch_request,url)       # 去线程池中获取一个线程,线程去执行fetch_request方法
 
pool.shutdown(True)                      # 主线程自己关闭,让子线程自己拿任务执行

以上是关于1.6 线程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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