23python多线程多进程和锁相关

Posted 2022-07-18 cbslock

说在前面：

　　并发和并行：

　　　　并发：伪，指在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个线程同时执行的效果，但

　　　　在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行。

　　　　并行：真，指在同一时刻,有多条指令在多个处理器上同时执行，无论从宏观还是微观来看，二者都是一起执行的。

　　线程和进程：

　　　　线程：

　　　　　　1、进程是供CPU调度的工作的最小单元

　　　　　　2、线程共享进程中的资源

　　　　　　3、每个线程可以分担一些任务，最终完成最后的结果

　　　　进程：

　　　　　　1、每个进程都会独立开辟内存

　　　　　　2、进程之间的数据隔离

　　　　python多线程：
　　　　　　- 计算密集型操作:效率低。(GIL锁)
　　　　　　- IO操作:效率高(IO操作不占用CPU)
　　　　python多进程：
　　　　　　- 计算密集型操作:效率高。(浪费资源)
　　　　　　- IO操作:效率高（浪费资源）
　　　　写python时：
　　　　　　IO密集型用多线程 文件/输入输出/socket通信/爬虫
　　　　　　计算密集型用多进程

 

1、python的多线程的基础使用：

import threading

def func(arg):
    print(arg)


t = threading.Thread(target=func, args=(11,))
t.start()

print(123)

　　如上，主线程打印123，子线程打印11。

 

2、python中的锁：

　　# GIL锁：全局解释器锁。同一时刻，同一进程中，只允许一个线程被cpu调度

　　Lock：同步锁。一次允许一个线程通过加锁的代码块，  ---无法嵌套，会死锁

　　RLock：递归锁，与同步锁用法一致。可以嵌套

　　BoundedSemaphore(N)：一次允许n个线程通过加锁的代码块。N是写死的

　　condition：一次允许x个线程通过加锁的代码块，x可以是动态的

　　Event：卡住所有，一个都不让过，然后一次全部释放(如需释放后再次全部锁住，需要lock.clear())

　　---实际工作用应该用的基本上都是Rlock：

# coding:utf-8
import threading
import time

lock = threading.RLock()
v = []


def func(arg):
    lock.acquire()  # 加锁
    v.append(arg)
    time.sleep(0.01)
    m = v[-1]
    print(arg, m)
    lock.release()   # 释放锁


for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func, args=(i,))
    t.start()   # start的本质不是开始运行线程，而是通知cpu可以进行调度。

　　加锁运行结果如下：

　　

　　不加锁运行结果如下：

　　

　　

3、线程的一些常用操作(不重要)：

　　join：控制主线程等待子线程时间

　　setDeanon：设置为Ture，主线程不会等待子线程

　　setName：设置线程名字

　　threading.current_thread()：获取当前线程对象

　　

4、线程池：

　实际工作中。一般都是规定线程池的线程数。而不是直接每次调用生成一个线程。用法如下：　

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time


def task(a1, a2):
    time.sleep(2)
    print(a1, a2)


# 创建一个线程池(最多5个线程)
pool = ThreadPoolExecutor(5)

for i in range(40):
    # 去线程池申请线程，让线程执行task函数
    pool.submit(task, i, 8)

　　

 

5、进程。

　　进程与线程使用方法基本上一致，就是名词变了一下。

　　线程导入模块：import threading      进程导入模块：import multiprocessing

　　线程运行：

　　　　t = threading.Thread(target=func,args=(xx,))

　　　　t.start()

　　进程运行：

　　　　t = multiprocessing.Process(target=func,args=(xx,))

　　　　t.start()

　　多线程的Rlock锁(唯一的区别就是创建)：

　　　　多线程: lock = threading.RLock()

　　　　多进程: lock = multiprocessing.RLock()

　　线程池(就创建的时候有区别)：

　　　　pool = ThreadPoolExecutor(5)

　　进程池：

　　　　pool = ProcessPoolExecutor(5)

----

以上就是线程与进程这几天的总结了