python中的多线程是一个非常重要的知识点,今天为大家对多线程进行详细的说明,代码中的注释有多线程的知识点还有测试用的实例。

  import threading

  from threading import Lock,Thread

  import time,os

  '''

  python多线程详解

  什么是线程?

  线程也叫轻量级进程,是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包涵在进程之中,是进程中的实际运作单位。

  线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所

  拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程,同一个进程中的多个线程之间可以并发执行

  '''

  '''

  为什么要使用多线程?

  线程在程序中是独立的、并发的执行流。与分隔的进程相比,进程中线程之间的隔离程度要小,它们共享内存、文件句柄

  和其他进程应有的状态。

  因为线程的划分尺度小于进程,使得多线程程序的并发性高。进程在执行过程之中拥有独立的内存单元,而多个线程共享

  内存,从而极大的提升了程序的运行效率。

  线程比进程具有更高的性能,这是由于同一个进程中的线程都有共性,多个线程共享一个进程的虚拟空间。线程的共享环境

  包括进程代码段、进程的共有数据等,利用这些共享的数据,线程之间很容易实现通信。

  操作系统在创建进程时,必须为改进程分配独立的内存空间,并分配大量的相关资源,但创建线程则简单得多。因此,使用多线程

  来实现并发比使用多进程的性能高得要多。

  '''

  '''

  总结起来,使用多线程编程具有如下几个优点:

  进程之间不能共享内存,但线程之间共享内存非常容易。

  操作系统在创建进程时,需要为该进程重新分配系统资源,但创建线程的代价则小得多。因此使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高

  python语言内置了多线程功能支持,而不是单纯地作为底层操作系统的调度方式,从而简化了python的多线程编程。

  '''

  '''

  普通创建方式

  '''

  # 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是要执行的函数名(不是函数),args是函数对应的参数,以元组的形式存在

  # t2 = threading.Thread(target=run,args=('t2',))

  # t1.start()

  # t2.start()

  '''

  自定义线程:继承threading.Thread来定义线程类,其本质是重构Thread类中的run方法

  '''

  # class MyThread(threading.Thread):

  # def __init__(self,n):

  # super(MyThread,self).__init__() #重构run函数必须写

  # 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()

  '''

  守护线程

  下面这个例子,这里使用setDaemon(True)把所有的子线程都变成了主线程的守护线程,

  因此当主线程结束后,子线程也会随之结束,所以当主线程结束后,整个程序就退出了。

  所谓’线程守护’,就是主线程不管该线程的执行情况,只要是其他子线程结束且主线程执行完毕,主线程都会关闭。也就是说:主线程不等待该守护线程的执行完再去关闭。

  '''

  # 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')

  '''

  通过执行结果可以看出,设置守护线程之后,当主线程结束时,子线程也将立即结束,不再执行

  '''

  '''

  主线程等待子线程结束

  为了让守护线程执行结束之后,主线程再结束,我们可以使用join方法,让主线程等待子线程执行

  '''

  # 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) #把子线程设置为守护线程,必须在start()之前设置

  # t.start()

  # t.join() #设置主线程等待子线程结束

  # print('end')

  '''

  多线程共享全局变量

  线程时进程的执行单元,进程时系统分配资源的最小执行单位,所以在同一个进程中的多线程是共享资源的

  '''

  # 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()

  '''

  由于线程之间是进行随机调度,并且每个线程可能只执行n条执行之后,当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据,

  所以出现了线程锁,即同一时刻允许一个线程执行操作。线程锁用于锁定资源,可以定义多个锁,像下面的代码,当需要独占

  某一个资源时,任何一个锁都可以锁定这个资源,就好比你用不同的锁都可以把这个相同的门锁住一样。

  由于线程之间是进行随机调度的,如果有多个线程同时操作一个对象,如果没有很好地保护该对象,会造成程序结果的不可预期,

  我们因此也称为“线程不安全”。

  为了防止上面情况的发生,就出现了互斥锁(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()

  '''

  递归锁:RLcok类的用法和Lock类一模一样,但它支持嵌套,在多个锁没有释放的时候一般会使用RLock类

  '''

  # 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()

  '''

  信号量(BoundedSemaphore类)

  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,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

  '''

  # def run(n,semaphore):

  # semaphore.acquire() #加锁

  # time.sleep(3)

  # print('run the thread:%s\n' % n)

  # semaphore.release() #释放

  #

  #

  # if __name__== '__main__':

  # num=0郑州人流医院哪家好 http://www.zzzy120.com/

  # semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行

  # 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线程的事件用于主线程控制其他线程的执行,事件是一个简单的线程同步对象,其主要提供以下的几个方法:

  clear将flag设置为 False

  set将flag设置为 True

  is_set判断是否设置了flag

  wait会一直监听flag,如果没有检测到flag就一直处于阻塞状态

  事件处理的机制:全局定义了一个Flag,当Flag的值为False,那么event.wait()就会阻塞,当flag值为True,

  那么event.wait()便不再阻塞

  '''

  event = threading.Event()

  def lighter():

  count = 0

  event.set() #初始者为绿灯

  while True:

  if 5 < count <=10:

  event.clear() #红色灯,清除标志位

  print("\33[41;lmred light is on...\033[0m]")

  elif count > 10:

  event.set() #绿灯,设置标志位

  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(): #判断是否设置了标志位

  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('用时:',endTime-startTime)

  '''

  GIL 全局解释器

  在非python环境中,单核情况下,同时只能有一个任务执行。多核时可以支持多个线程同时执行。但是在python中,无论有多少个核

  同时只能执行一个线程。究其原因,这就是由于GIL的存在导致的。

  GIL的全程是全局解释器,来源是python设计之初的考虑,为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行,必须先拿到GIL,我们可以

  把GIL看做是“通行证”,并且在一个python进程之中,GIL只有一个。拿不到线程的通行证,并且在一个python进程中,GIL只有一个,

  拿不到通行证的线程,就不允许进入CPU执行。GIL只在cpython中才有,因为cpython调用的是c语言的原生线程,所以他不能直接操

  作cpu,而只能利用GIL保证同一时间只能有一个线程拿到数据。而在pypy和jpython中是没有GIL的

  python在使用多线程的时候,调用的是c语言的原生过程。

  '''

  '''

  python针对不同类型的代码执行效率也是不同的

  1、CPU密集型代码(各种循环处理、计算等),在这种情况下,由于计算工作多,ticks技术很快就会达到阀值,然后出发GIL的

  释放与再竞争(多个线程来回切换当然是需要消耗资源的),所以python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。

  2、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等设计文件读写操作),多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待,

  造成不必要的时间浪费,而开启多线程能在线程A等待时,自动切换到线程B,可以不浪费CPU的资源,从而能提升程序的执行

  效率)。所以python的多线程对IO密集型代码比较友好。

  '''

  '''

  主要要看任务的类型,我们把任务分为I/O密集型和计算密集型,而多线程在切换中又分为I/O切换和时间切换。如果任务属于是I/O密集型,

  若不采用多线程,我们在进行I/O操作时,势必要等待前面一个I/O任务完成后面的I/O任务才能进行,在这个等待的过程中,CPU处于等待

  状态,这时如果采用多线程的话,刚好可以切换到进行另一个I/O任务。这样就刚好可以充分利用CPU避免CPU处于闲置状态,提高效率。但是

  如果多线程任务都是计算型,CPU会一直在进行工作,直到一定的时间后采取多线程时间切换的方式进行切换线程,此时CPU一直处于工作状态,

  此种情况下并不能提高性能,相反在切换多线程任务时,可能还会造成时间和资源的浪费,导致效能下降。这就是造成上面两种多线程结果不能的解释。

  结论:I/O密集型任务,建议采取多线程,还可以采用多进程+协程的方式(例如:爬虫多采用多线程处理爬取的数据);对于计算密集型任务,python此时就不适用了。

  '''