python基礎(chǔ)之并發(fā)編程(一)
一、進程（Process）
是一個具有一定獨立功能的程序關(guān)于某個數(shù)據(jù)集合的一次運行活動
二、線程（Thread）
是操作系統(tǒng)能夠進行運算調(diào)度的最小單位。它被包含在進程之中，是進 程中的實際運作單位。
三、并發(fā)編程解決方案：
1、多任務(wù)的實現(xiàn)有 3 種方式：
- 多進程模式；
- 多線程模式；
- 多進程+多線程模式
四、多線程實現(xiàn) （兩種）
1、第一種 函數(shù)方法
# 方法包裝-啟動多線程
from threading import Thread
from time import sleep, time
def func1(name):
print("Threading:{} start".format(name))
sleep(3)
print("Threading:{} end".format(name))
if __name__ == '__main__':
# 開始時間
start = time()
# 創(chuàng)建線程列表
t_list = []
# 循環(huán)創(chuàng)建線程
for i in range(10):
t = Thread(target=func1, args=('t{}'.format(i),))
t.start()
t_list.append(t)
# 等待線程結(jié)束
for t in t_list:
t.join()
# 計算使用時間
end = time() - start
print(end)
2、第二種 類方法包裝
# 類包裝-啟動多線程
from threading import Thread
from time import sleep, time
class MyThread(Thread):
def __init__(self,name):
Thread.__init__(self)
self.name =name
def run(self):
print("Threading:{} start".format(self.name))
sleep(3)
print("Threading:{} end".format(self.name))
if __name__ == '__main__':
# 開始時間
start = time()
# 創(chuàng)建線程列表
t_list = []
# 循環(huán)創(chuàng)建線程
for i in range(10):
t = MyThread('t{}'.format(i))
t.start()
t_list.append(t)
# 等待線程結(jié)束
for t in t_list:
t.join()
# 計算使用時間
end = time() - start
print(end)
注意：
主線程不會等待子線程運行結(jié)束，如果需要等待可使用 join()方法不要啟動線程后立即 join()，很容易造成串行運行，導(dǎo)致并發(fā)失效
五、守護線程與子線程
1、線程在分法有：
主線程：程序的本身
子線程：在程序另開起的線程
2、守護線程
主要的特征是它的生命周期。主線程死亡，它也就隨之 死亡
# 類包裝-啟動多線程
from threading import Thread
from time import sleep, time
class MyThread(Thread):
def __init__(self,name):
Thread.__init__(self)
self.name =name
def run(self):
print("Threading:{} start".format(self.name))
sleep(3)
print("Threading:{} end".format(self.name))
if __name__ == '__main__':
# 開始時間
start = time()
# 循環(huán)創(chuàng)建線程
for i in range(10):
t = MyThread('t{}'.format(i))
t.setDaemon(True)
t.start()
# 計算使用時間
end = time() - start
print(end)
六、鎖
from threading import Thread
def func1(name):
print('Threading:{} start'.format(name))
global num
for i in range(50000000): # 有問題
#for i in range(5000): # 無問題
num += 1
print('Threading:{} end num={}'.format(name, num))
if __name__ == '__main__':
num =0
# 創(chuàng)建線程列表
t_list = []
# 循環(huán)創(chuàng)建線程
for i in range(5):
t = Thread(target=func1, args=('t{}'.format(i),))
t.start()
t_list.append(t)
# 等待線程結(jié)束
for t in t_list:
t.join()
Python 使用線程的時候，會定時釋放 GIL 鎖，這時會 sleep,所以才會出現(xiàn)上面的問題。 面對這個問題，如果要解決此問題，我們可以使用 Lock 鎖解決此問題（ 加鎖的目的是：保證數(shù)據(jù)安全）
from threading import Thread,Lock
def func1(name):
# 獲取鎖
lock.acquire()
with lock:
global count
for i in range(100000):
count += 1
# 釋放鎖
lock.release()
if __name__ == "__main__":
count = 0
t_list = []
# 創(chuàng)建鎖對象
lock = Lock()
for i in range(10):
t = Thread(target=func1,args=(f't{i+1}',))
t.start()
t_list.append(t)
for t in t_list:
t.join()
print(count)
七、死鎖
from threading import Thread, Lock #Lock 鎖 同步鎖 互斥鎖
from time import sleep
def fun1():
lock1.acquire()
print('fun1 拿到鍵盤')
sleep(2)
lock2.acquire()
print('fun1 拿到鼠標')
lock2.release()
print('fun1 釋放鼠標')
lock1.release()
print('fun1 釋放鍵盤')
def fun2():
lock2.acquire()
print('fun2 拿到鼠標')
lock1.acquire()
print('fun2 拿到鍵盤')
lock1.release()
print('fun2 釋放鍵盤')
lock2.release()
print('fun2 釋放鼠標')
if __name__ == '__main__':
lock1 = Lock()
lock2 = Lock()
t1 = Thread(target=fun1)
t2 = Thread(target=fun2)
t1.start()
t2.start()
from threading import RLock
'''
Lock 鎖 同步鎖 互斥鎖
RLock 遞歸鎖
'''
def func1():
lock.acquire()
print('func1獲取鎖')
func2()
lock.release()
print('func1釋放鎖')
def func2():
lock.acquire()
print('func2獲取鎖')
lock.release()
print('func2釋放鎖')
def func3():
func1()
func2()
if __name__ == "__main__":
#lock = Lock() 會產(chǎn)生錯誤
lock = RLock()
func3()
八、信號量（Semaphore）
我們都知道在加鎖的情況下，程序就變成了串行，也就是單線程，而有時，我們在不用考 慮數(shù)據(jù)安全時，為了避免業(yè)務(wù)開啟過多的線程時。我們就可以通過信號量（Semaphore）來 設(shè)置指定個數(shù)的線程。（比如：電梯每次只能承載三個人，那么同時只能有三個人乘坐，其他人只能等別人做完才能乘坐）
from time import sleep
from threading import Thread
from threading import BoundedSemaphore
def index(num):
lock.acquire()
print(f'第{num}個人乘坐！！')
sleep(2)
lock.release()
if __name__ == "__main__":
lock = BoundedSemaphore(3)
for i in range(10):
t = Thread(target=index,args=(f'{i+1}',))
t.start()
九、事件(Event)
Event()可以創(chuàng)建一個事件管理標志，該標志（event）默認為 False，event 對象主要有 四種方法可以調(diào)用：
1、 event.wait(timeout=None)：調(diào)用該方法的線程會被阻塞，如果設(shè)置了 timeout 參數(shù)，超時后，線程會停止阻塞繼續(xù)執(zhí)行；
2、event.set()：將 event 的標志設(shè)置為 True，調(diào)用 wait 方法的所有線程將被喚 醒；
3、event.clear()：將 event 的標志設(shè)置為 False，調(diào)用 wait 方法的所有線程將被 阻塞；
4、event.is_set()：判斷 event 的標志是否為 True。
十、線程通信-隊列
線程安全是多線程編程時的計算機程序代碼中的一個概念。在擁有共享數(shù)據(jù)的多條線程并 行執(zhí)行的程序中，線程安全的代碼會通過同步機制保證各個線程都可以正常且正確的執(zhí)行，不 會出現(xiàn)數(shù)據(jù)污染等意外情況
1使用的隊列的好處：
1. 安全
2. 解耦
3. 提高效率
2Queue模塊中的常用方法:
Python的Queue模塊中提供了同步的、線程安全的隊列類，包括FIFO（先入先出)隊列Queue，LIFO（后入先出）隊列LifoQueue，和優(yōu)先級隊列PriorityQueue。這些隊列都實現(xiàn)了鎖原語，能夠在多線程中直接使用?？梢允褂藐犃衼韺崿F(xiàn)線程間的同步
Queue.qsize()返回隊列的大小Queue.empty()如果隊列為空，返回True,反之FalseQueue.full()如果隊列滿了，返回True,反之FalseQueue.full與maxsize大小對應(yīng)Queue.get([block[, timeout]])獲取隊列，timeout等待時間Queue.get_nowait()相當Queue.get(False)Queue.put(item)寫入隊列，timeout等待時間Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)Queue.task_done()在完成一項工作之后，Queue.task_done()函數(shù)向任務(wù)已經(jīng)完成的隊列發(fā)送一個信號Queue.join()實際上意味著等到隊列為空，再執(zhí)行別的操作
十一、生產(chǎn)者和消費者模式
生產(chǎn)者消費者模式是通過一個容器來解決生產(chǎn)者和消費者的強耦合問題。生產(chǎn)者和消費者 彼此之間不直接通訊，而通過阻塞隊列來進行通訊，所以生產(chǎn)者生產(chǎn)完數(shù)據(jù)之后不用等待消費 者處理，直接扔給阻塞隊列，消費者不找生產(chǎn)者要數(shù)據(jù)，而是直接從阻塞隊列里取，阻塞隊列 就相當于一個緩沖區(qū)，平衡了生產(chǎn)者和消費者的處理能力。
from threading import Thread
from queue import Queue
from time import sleep
def producer():
num = 1
while True:
print(f'生產(chǎn)了{num}號皮卡丘')
qe.put(f'{num}號皮卡丘')
num += 1
sleep(1)
def consumer():
print('購買了{}'.format(qe.get()))
sleep(2)
if __name__ == "__main__":
# 共享數(shù)據(jù)的容器
qe= Queue(maxsize=5)
# 創(chuàng)建生產(chǎn)者線程
t1 = Thread(target = producer)
# 創(chuàng)建消費者線程
t2 = Thread(target = consumer)
# 創(chuàng)建消費者線程
t3 = Thread(target = consumer)
# 開始工作
t1.start()
t2.start()
t3.start()
總結(jié)
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容！
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