Python多线程编程——threading 模块

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前言

国庆假期回来上班第一天，日常犯困。

一、进程和线程的区别

• 进程：一个在内存中运行的应用程序。每个进程都有自己独立的一块内存空间，一个进程可以有多个线程。是操作系统资源分配的基本单元。

• 线程：进程中的一个执行单元，一个进程至少有一个线程，一个进程可以运行多个线程。是比进程更小的独立运行的基本单元，故也被成为轻量级进程。（协程是一种比线程更轻量级的存在，一个线程可以拥有多个协程。）

• 区别：
  1、根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是处理器任务调度和执行的基本单位
  2、资源开销：每个进程都有独立的代码和数据空间（程序上下文），程序之间的切换会有较大的开销；线程可以看做轻量级的进程，同一类线程共享代码和数据空间，每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器（PC），线程之间切换的开销小。
  3、包含关系：如果一个进程内有多个线程，则执行过程不是一条线的，而是多条线（线程）共同完成的；线程是进程的一部分，所以线程也被称为轻权进程或者轻量级进程。
  4、内存分配：同一进程的线程共享本进程的地址空间和资源，而进程之间的地址空间和资源是相互独立的。
  5、影响关系：一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其他进程产生影响，但是一个线程崩溃整个进程都死掉。所以多进程要比多线程健壮。
  6、执行过程：每个独立的进程有程序运行的入口、顺序执行序列和程序出口。但是线程不能独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制，两者均可并发执行。

二、使用threading 模块来创建多线程

2-1、使用threading.Thread()方法开启线程

# 导入threading类
import threading
import time
def thread_job():
    print('T1 start\n')
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)
    print('T1 finish\n')

def T2_job():
    print('T2 start\n')
    print('T2 finish\n')

def main():
	# 每个Thread对象都代表一个线程。每个线程我们可以让程序处理不同的任务，这样就是多线程编程。
	# 将需要被调用的函数传递给参数target。
	# name： 线程的名字。
	# args=()： 使用args可以传入实参。
    added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
    thread2 = threading.Thread(target=T2_job, name='T2')
    # 调用start方法来让线程启动。
    added_thread.start()
    thread2.start()
    print('all done\n')

if __name__ == '__main__':
    main()

输出：
T1 start
T2 start
all done
T2 finish
T1 finish

Tips：默认情况下，调用start方法使得线程开始后，并不需要等待该线程执行完毕就会往下执行，所以输出看起来没那么规则。

2-2、使用join（）方法来阻塞进程

# 上边的代码几个线程是同时运行的，如果让一个先运行，一个后运行，应该怎么做呢？
import threading
import time
def thread_job():
    print('T1 start\n')
    for i in range(10):
        time.sleep(0.1)
    print('T1 finish\n')

def T2_job():
    print('T2 start\n')
    print('T2 finish\n')

def main():
    added_thread = threading.Thread(target=thread_job, name='T1')
    thread2 = threading.Thread(target=T2_job, name='T2')
    added_thread.start()
    # 调用join函数可以使得该线程结束后才会接着向下执行。
    added_thread.join()
    thread2.start()
    thread2.join()
    print('all done\n')

if __name__ == '__main__':
    main()

输出：
T1 start
T1 finish
T2 start
T2 finish
all done

Tips：这样看起来规则了，但是这和不使用线程直接执行函数好像没什么区别了。

2-3、其他方法

threading.currentThread() # 返回当前的线程变量。
threading.enumerate() # 返回一个包含正在运行的线程的list。。
threading.activeCount() # 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
# 也可以自定义类继承Thread，详见下方链接：Python多线程编程(一）

三、GIL锁

3-1、什么是GIL？

GIL即全局解释器锁，每个线程在执行时候都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程可以执行代码，即同一时刻只有一个线程使用CPU，也就是说多线程并不是真正意义上的同时执行。

3-2、通过threading.Lock()保证线程同步

目的：为了协调各个线程修改同一份数据。
创建锁：lock = threading.Lock()
锁定和释放：lock.acquire()和lock.release()

参考文章：
Python多线程库threading的使用.
进程和线程的区别(超详细).
Python多线程编程(一）：threading 模块 Thread 类的用法详解.

Python 多线程编程(二):threading 模块中 Lock 类的用法详解.
Python多线程之threading.Thread()基本使用.

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总结

Lock类这一块后续用的上的时候再研究吧，暂时还没用到，有需要的，看倒数第二篇参考文章噢。