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python多線程超詳細(xì)詳解

 更新時(shí)間:2021年04月07日 16:48:36   作者:笨小孩哈哈  
這篇文章主要介紹了python多線程超詳細(xì)詳解,多線程這個(gè)知識點(diǎn)非常重要,想了解的同學(xué)可以參考下

python中的多線程是一個(gè)非常重要的知識點(diǎn),今天為大家對多線程進(jìn)行詳細(xì)的說明,代碼中的注釋有多線程的知識點(diǎn)還有測試用的實(shí)例。

import threading
from threading import Lock,Thread
import time,os


'''
          python多線程詳解
  什么是線程?
  線程也叫輕量級進(jìn)程,是操作系統(tǒng)能夠進(jìn)行運(yùn)算調(diào)度的最小單位,它被包涵在進(jìn)程之中,是進(jìn)程中的實(shí)際運(yùn)作單位。
  線程自己不擁有系統(tǒng)資源,只擁有一點(diǎn)兒在運(yùn)行中必不可少的資源,但它可與同屬一個(gè)進(jìn)程的其他線程共享進(jìn)程所
  擁有的全部資源。一個(gè)線程可以創(chuàng)建和撤銷另一個(gè)線程,同一個(gè)進(jìn)程中的多個(gè)線程之間可以并發(fā)執(zhí)行
'''

'''
 為什么要使用多線程?
 線程在程序中是獨(dú)立的、并發(fā)的執(zhí)行流。與分隔的進(jìn)程相比,進(jìn)程中線程之間的隔離程度要小,它們共享內(nèi)存、文件句柄
 和其他進(jìn)程應(yīng)有的狀態(tài)。
 因?yàn)榫€程的劃分尺度小于進(jìn)程,使得多線程程序的并發(fā)性高。進(jìn)程在執(zhí)行過程之中擁有獨(dú)立的內(nèi)存單元,而多個(gè)線程共享
 內(nèi)存,從而極大的提升了程序的運(yùn)行效率。
 線程比進(jìn)程具有更高的性能,這是由于同一個(gè)進(jìn)程中的線程都有共性,多個(gè)線程共享一個(gè)進(jìn)程的虛擬空間。線程的共享環(huán)境
 包括進(jìn)程代碼段、進(jìn)程的共有數(shù)據(jù)等,利用這些共享的數(shù)據(jù),線程之間很容易實(shí)現(xiàn)通信。
 操作系統(tǒng)在創(chuàng)建進(jìn)程時(shí),必須為改進(jìn)程分配獨(dú)立的內(nèi)存空間,并分配大量的相關(guān)資源,但創(chuàng)建線程則簡單得多。因此,使用多線程
 來實(shí)現(xiàn)并發(fā)比使用多進(jìn)程的性能高得要多。
'''

'''
 總結(jié)起來,使用多線程編程具有如下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):
 進(jìn)程之間不能共享內(nèi)存,但線程之間共享內(nèi)存非常容易。
 操作系統(tǒng)在創(chuàng)建進(jìn)程時(shí),需要為該進(jìn)程重新分配系統(tǒng)資源,但創(chuàng)建線程的代價(jià)則小得多。因此使用多線程來實(shí)現(xiàn)多任務(wù)并發(fā)執(zhí)行比使用多進(jìn)程的效率高
 python語言內(nèi)置了多線程功能支持,而不是單純地作為底層操作系統(tǒng)的調(diào)度方式,從而簡化了python的多線程編程。
'''


'''
 普通創(chuàng)建方式
'''
# def run(n):
#  print('task',n)
#  time.sleep(1)
#  print('2s')
#  time.sleep(1)
#  print('1s')
#  time.sleep(1)
#  print('0s')
#  time.sleep(1)
#
# if __name__ == '__main__':
#  t1 = threading.Thread(target=run,args=('t1',))  # target是要執(zhí)行的函數(shù)名(不是函數(shù)),args是函數(shù)對應(yīng)的參數(shù),以元組的形式存在
#  t2 = threading.Thread(target=run,args=('t2',))
#  t1.start()
#  t2.start()


'''
 自定義線程:繼承threading.Thread來定義線程類,其本質(zhì)是重構(gòu)Thread類中的run方法
'''
# class MyThread(threading.Thread):
#  def __init__(self,n):
#   super(MyThread,self).__init__() #重構(gòu)run函數(shù)必須寫
#   self.n = n
#
#  def run(self):
#   print('task',self.n)
#   time.sleep(1)
#   print('2s')
#   time.sleep(1)
#   print('1s')
#   time.sleep(1)
#   print('0s')
#   time.sleep(1)
#
# if __name__ == '__main__':
#  t1 = MyThread('t1')
#  t2 = MyThread('t2')
#  t1.start()
#  t2.start()


'''
 守護(hù)線程
 下面這個(gè)例子,這里使用setDaemon(True)把所有的子線程都變成了主線程的守護(hù)線程,
 因此當(dāng)主線程結(jié)束后,子線程也會(huì)隨之結(jié)束,所以當(dāng)主線程結(jié)束后,整個(gè)程序就退出了。
 所謂'線程守護(hù)',就是主線程不管該線程的執(zhí)行情況,只要是其他子線程結(jié)束且主線程執(zhí)行完畢,主線程都會(huì)關(guān)閉。也就是說:主線程不等待該守護(hù)線程的執(zhí)行完再去關(guān)閉。
'''
# def run(n):
#  print('task',n)
#  time.sleep(1)
#  print('3s')
#  time.sleep(1)
#  print('2s')
#  time.sleep(1)
#  print('1s')
#
# if __name__ == '__main__':
#  t=threading.Thread(target=run,args=('t1',))
#  t.setDaemon(True)
#  t.start()
#  print('end')
'''
 通過執(zhí)行結(jié)果可以看出,設(shè)置守護(hù)線程之后,當(dāng)主線程結(jié)束時(shí),子線程也將立即結(jié)束,不再執(zhí)行
'''

'''
 主線程等待子線程結(jié)束
 為了讓守護(hù)線程執(zhí)行結(jié)束之后,主線程再結(jié)束,我們可以使用join方法,讓主線程等待子線程執(zhí)行
'''
# def run(n):
#  print('task',n)
#  time.sleep(2)
#  print('5s')
#  time.sleep(2)
#  print('3s')
#  time.sleep(2)
#  print('1s')
# if __name__ == '__main__':
#  t=threading.Thread(target=run,args=('t1',))
#  t.setDaemon(True) #把子線程設(shè)置為守護(hù)線程,必須在start()之前設(shè)置
#  t.start()
#  t.join()  #設(shè)置主線程等待子線程結(jié)束
#  print('end')


'''
 多線程共享全局變量
 線程時(shí)進(jìn)程的執(zhí)行單元,進(jìn)程時(shí)系統(tǒng)分配資源的最小執(zhí)行單位,所以在同一個(gè)進(jìn)程中的多線程是共享資源的
'''
# g_num = 100
# def work1():
#  global g_num
#  for i in range(3):
#   g_num+=1
#  print('in work1 g_num is : %d' % g_num)
#
# def work2():
#  global g_num
#  print('in work2 g_num is : %d' % g_num)
#
# if __name__ == '__main__':
#  t1 = threading.Thread(target=work1)
#  t1.start()
#  time.sleep(1)
#  t2=threading.Thread(target=work2)
#  t2.start()


'''
  由于線程之間是進(jìn)行隨機(jī)調(diào)度,并且每個(gè)線程可能只執(zhí)行n條執(zhí)行之后,當(dāng)多個(gè)線程同時(shí)修改同一條數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)臟數(shù)據(jù),
 所以出現(xiàn)了線程鎖,即同一時(shí)刻允許一個(gè)線程執(zhí)行操作。線程鎖用于鎖定資源,可以定義多個(gè)鎖,像下面的代碼,當(dāng)需要獨(dú)占
 某一個(gè)資源時(shí),任何一個(gè)鎖都可以鎖定這個(gè)資源,就好比你用不同的鎖都可以把這個(gè)相同的門鎖住一樣。
  由于線程之間是進(jìn)行隨機(jī)調(diào)度的,如果有多個(gè)線程同時(shí)操作一個(gè)對象,如果沒有很好地保護(hù)該對象,會(huì)造成程序結(jié)果的不可預(yù)期,
 我們因此也稱為“線程不安全”。
  為了防止上面情況的發(fā)生,就出現(xiàn)了互斥鎖(Lock)
'''
# def work():
#  global n
#  lock.acquire()
#  temp = n
#  time.sleep(0.1)
#  n = temp-1
#  lock.release()
#
#
# if __name__ == '__main__':
#  lock = Lock()
#  n = 100
#  l = []
#  for i in range(100):
#   p = Thread(target=work)
#   l.append(p)
#   p.start()
#  for p in l:
#   p.join()


'''
 遞歸鎖:RLcok類的用法和Lock類一模一樣,但它支持嵌套,在多個(gè)鎖沒有釋放的時(shí)候一般會(huì)使用RLock類
'''
# def func(lock):
#  global gl_num
#  lock.acquire()
#  gl_num += 1
#  time.sleep(1)
#  print(gl_num)
#  lock.release()
#
#
# if __name__ == '__main__':
#  gl_num = 0
#  lock = threading.RLock()
#  for i in range(10):
#   t = threading.Thread(target=func,args=(lock,))
#   t.start()


'''
 信號量(BoundedSemaphore類)
 互斥鎖同時(shí)只允許一個(gè)線程更改數(shù)據(jù),而Semaphore是同時(shí)允許一定數(shù)量的線程更改數(shù)據(jù),比如廁所有3個(gè)坑,
 那最多只允許3個(gè)人上廁所,后面的人只能等里面有人出來了才能再進(jìn)去
'''
# def run(n,semaphore):
#  semaphore.acquire() #加鎖
#  time.sleep(3)
#  print('run the thread:%s\n' % n)
#  semaphore.release() #釋放
#
#
# if __name__== '__main__':
#  num=0
#  semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允許5個(gè)線程同時(shí)運(yùn)行
#  for i in range(22):
#   t = threading.Thread(target=run,args=('t-%s' % i,semaphore))
#   t.start()
#  while threading.active_count() !=1:
#   pass
#  else:
#   print('----------all threads done-----------')

'''
 python線程的事件用于主線程控制其他線程的執(zhí)行,事件是一個(gè)簡單的線程同步對象,其主要提供以下的幾個(gè)方法:
  clear將flag設(shè)置為 False
  set將flag設(shè)置為 True
  is_set判斷是否設(shè)置了flag
  wait會(huì)一直監(jiān)聽flag,如果沒有檢測到flag就一直處于阻塞狀態(tài)
 事件處理的機(jī)制:全局定義了一個(gè)Flag,當(dāng)Flag的值為False,那么event.wait()就會(huì)阻塞,當(dāng)flag值為True,
 那么event.wait()便不再阻塞
'''
event = threading.Event()
def lighter():
 count = 0
 event.set()   #初始者為綠燈
 while True:
  if 5 < count <=10:
   event.clear() #紅燈,清除標(biāo)志位
   print("\33[41;lmred light is on...\033[0m]")
  elif count > 10:
   event.set() #綠燈,設(shè)置標(biāo)志位
   count = 0
  else:
   print('\33[42;lmgreen light is on...\033[0m')

  time.sleep(1)
  count += 1


def car(name):
 while True:
  if event.is_set():  #判斷是否設(shè)置了標(biāo)志位
   print('[%s] running.....'%name)
   time.sleep(1)
  else:
   print('[%s] sees red light,waiting...'%name)
   event.wait()
   print('[%s] green light is on,start going...'%name)


# startTime = time.time()
light = threading.Thread(target=lighter,)
light.start()

car = threading.Thread(target=car,args=('MINT',))
car.start()
endTime = time.time()
# print('用時(shí):',endTime-startTime)

'''
       GIL 全局解釋器
  在非python環(huán)境中,單核情況下,同時(shí)只能有一個(gè)任務(wù)執(zhí)行。多核時(shí)可以支持多個(gè)線程同時(shí)執(zhí)行。但是在python中,無論有多少個(gè)核
  同時(shí)只能執(zhí)行一個(gè)線程。究其原因,這就是由于GIL的存在導(dǎo)致的。
  GIL的全程是全局解釋器,來源是python設(shè)計(jì)之初的考慮,為了數(shù)據(jù)安全所做的決定。某個(gè)線程想要執(zhí)行,必須先拿到GIL,我們可以
  把GIL看做是“通行證”,并且在一個(gè)python進(jìn)程之中,GIL只有一個(gè)。拿不到線程的通行證,并且在一個(gè)python進(jìn)程中,GIL只有一個(gè),
  拿不到通行證的線程,就不允許進(jìn)入CPU執(zhí)行。GIL只在cpython中才有,因?yàn)閏python調(diào)用的是c語言的原生線程,所以他不能直接操
  作cpu,而只能利用GIL保證同一時(shí)間只能有一個(gè)線程拿到數(shù)據(jù)。而在pypy和jpython中是沒有GIL的
  python在使用多線程的時(shí)候,調(diào)用的是c語言的原生過程。
'''
'''
       python針對不同類型的代碼執(zhí)行效率也是不同的
  1、CPU密集型代碼(各種循環(huán)處理、計(jì)算等),在這種情況下,由于計(jì)算工作多,ticks技術(shù)很快就會(huì)達(dá)到閥值,然后出發(fā)GIL的
  釋放與再競爭(多個(gè)線程來回切換當(dāng)然是需要消耗資源的),所以python下的多線程對CPU密集型代碼并不友好。
  2、IO密集型代碼(文件處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等設(shè)計(jì)文件讀寫操作),多線程能夠有效提升效率(單線程下有IO操作會(huì)進(jìn)行IO等待,
  造成不必要的時(shí)間浪費(fèi),而開啟多線程能在線程A等待時(shí),自動(dòng)切換到線程B,可以不浪費(fèi)CPU的資源,從而能提升程序的執(zhí)行
  效率)。所以python的多線程對IO密集型代碼比較友好。
'''
'''
 主要要看任務(wù)的類型,我們把任務(wù)分為I/O密集型和計(jì)算密集型,而多線程在切換中又分為I/O切換和時(shí)間切換。如果任務(wù)屬于是I/O密集型,
 若不采用多線程,我們在進(jìn)行I/O操作時(shí),勢必要等待前面一個(gè)I/O任務(wù)完成后面的I/O任務(wù)才能進(jìn)行,在這個(gè)等待的過程中,CPU處于等待
 狀態(tài),這時(shí)如果采用多線程的話,剛好可以切換到進(jìn)行另一個(gè)I/O任務(wù)。這樣就剛好可以充分利用CPU避免CPU處于閑置狀態(tài),提高效率。但是
 如果多線程任務(wù)都是計(jì)算型,CPU會(huì)一直在進(jìn)行工作,直到一定的時(shí)間后采取多線程時(shí)間切換的方式進(jìn)行切換線程,此時(shí)CPU一直處于工作狀態(tài),
 此種情況下并不能提高性能,相反在切換多線程任務(wù)時(shí),可能還會(huì)造成時(shí)間和資源的浪費(fèi),導(dǎo)致效能下降。這就是造成上面兩種多線程結(jié)果不能的解釋。
結(jié)論:I/O密集型任務(wù),建議采取多線程,還可以采用多進(jìn)程+協(xié)程的方式(例如:爬蟲多采用多線程處理爬取的數(shù)據(jù));對于計(jì)算密集型任務(wù),python此時(shí)就不適用了。
'''

到此這篇關(guān)于python多線程超詳細(xì)詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python多線程內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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