刚刚学习了一点多线程编程,记录如下:
1.启:
之前写下的很多都是顺序执行的程序,各程序段之间可能完全没有关联。
比如在检测服务器是否对外提供服务时,每个ip都要设置3秒的等待时间。而不同的ip之间并没有什么关联,完全可以考虑在某ip检测的3秒等待时间内干点别的(对另一个ip发请求报文)。
由此查了下资料,发现了多线程编程的解决办法。
2.定义:
我们不讨论线程和进程的区别(事实上我也不太懂),多线程是为了充分利用计算资源(在我这里对应到时间)的一种方法,减少cpu在等待的过程中发呆时间。
3.例子:
我们给出下面几个线程,它们功能都是先等待num秒,在将num加到全局变量count中去;
(1)如果不使用多线程,仅仅是顺序执行,消耗时间为∑num
(2)加入多线程,消耗时间为max(num)
(3)为了显示出细节,每次检查lock是否被释放,如果否,就输出目前的count值
(4)代码:
import thread
from time import ctime,sleep
count = 0
def fun(num,lock):
global count
sleep(6-num)
count += num
lock.release()
num=[5,4,3,2,1]
locks=[]
print "===count=%d===" % count
for item in num:
lock=thread.allocate_lock()
lock.acquire()
locks.append(lock)
for i in range(len(num)):
thread.start_new_thread(fun,(num[i],locks[i]))
for lock in locks:
while lock.locked():pass
print "---count=%d---" % count
print "===count=%d===" % count
(5)输出结果:
可以看到
locks[0]的等待时间是1秒,最先完成+num,count:0–>5
……
locks[4]的等待时间是5秒,最后完成+num,count:14–>15
一共用去5.1秒