Python多線程即相關(guān)理念詳解
一、什么是線程?
線程顧名思義,就是一條流水線工作的過程,一條流水線必須屬于一個(gè)車間,一個(gè)車間的工作過程是一個(gè)進(jìn)程。車間負(fù)責(zé)把資源整合到一起,是一個(gè)資源單位,而一個(gè)車間內(nèi)至少有一個(gè)流水線。所以,進(jìn)程只是用來把資源集中到一起(進(jìn)程只是一個(gè)資源單位,或者說資源集合),而線程才是cpu上的執(zhí)行單位。
總結(jié)進(jìn)程與線程區(qū)別:
''' 進(jìn)程:資源單位 線程:執(zhí)行單位 線程才是真正干活的人,干活中需要的資源由線程所在進(jìn)程提供 每個(gè)進(jìn)程肯定自帶一個(gè)線程 每個(gè)進(jìn)程內(nèi)可創(chuàng)建多個(gè)線程 ''' ''' 開進(jìn)程: 申請(qǐng)空間 拷貝代碼 消耗資源大 開線程: 同一個(gè)進(jìn)程內(nèi)創(chuàng)建多個(gè)線程,無需上述兩種操作,消耗資源相對(duì)較小 '''
多線程(即多個(gè)控制線程)的概念是,在一個(gè)進(jìn)程中存在多個(gè)控制線程,多個(gè)控制線程共享該進(jìn)程的地址空間,相當(dāng)于一個(gè)車間內(nèi)有多條流水線,都共用一個(gè)車間的資源。
二、開啟線程的兩種方式
1、方式1
from threading import Thread import time # 方法一 def task(name): print('%s is running' % name) time.sleep(1) print('%s is over' % name) # 開啟線程不需要在main下面執(zhí)行代碼,直接書寫就可以 # 但是習(xí)慣性的將啟動(dòng)命令寫在main下面 t = Thread(target=task, args=('egon',)) t.start() # 創(chuàng)建線程的開銷非常小,幾乎是代碼一執(zhí)行就已經(jīng)創(chuàng)建了 print('主') '''
運(yùn)行結(jié)果:
egon is running
主
egon is over
'''
2、方式2
from threading import Thread class MyThread(Thread): def __init__(self, name): # 重寫了別人的方法,又不知道別人的方法里有啥,就調(diào)用父類的方法 super().__init__() self.name = name def run(self): print('%s is running' % self.name) time.sleep(1) print('%s is over' % self.name) if __name__ == '__main__': t = MyThread('egon') t.start() print('主') '''
運(yùn)行結(jié)果:
egon is running
主
egon is over
'''
三、線程對(duì)象的jion方法()
看過我講解進(jìn)程文章的小伙伴想必都知道jion的功能,線程的jion方法于進(jìn)程的jion方法功能類似-等待一個(gè)線程執(zhí)行完畢后再執(zhí)行下一個(gè)線程
from threading import Thread def task(name): print('%s is running' % name) time.sleep(1) print('%s is over' % name) if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=('egon',)) t.start() t.join()# 主線程等待子線程運(yùn)行結(jié)束后再執(zhí)行 print('主')
?'''
運(yùn)行結(jié)果:
egon is running
egon is over
主
'''
補(bǔ)充一個(gè)知識(shí)點(diǎn):同一個(gè)進(jìn)程下的多個(gè)線程數(shù)據(jù)共享,下面為大家舉一個(gè)簡單的案例
from threading import Thread money=100 def task(): global money money=66 if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=()) t.start() print(money)
# 結(jié)果:66
四、 補(bǔ)充小案例
from threading import Thread import os,time def task(): print('子 pid:',os.getpid()) if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=()) t.start() print('主 pid:',os.getpid()) # 兩個(gè)線程的pid號(hào)一樣,說明在同一個(gè)進(jìn)程下
'''
運(yùn)行結(jié)果:
子 pid: 13444
主 pid: 13444
'''
# 這是個(gè)容易混淆的案例 from threading import Thread,current_thread,active_count import os,time def task(n): print('子',current_thread().name) time.sleep(n) # 延長線程存活時(shí)間 if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=(1,)) t1=Thread(target=task,args=(1,)) t.start() t1.start() t.join() # print('主',current_thread().name)# 獲取線程名字 print(active_count()) # 統(tǒng)計(jì)當(dāng)前活躍的進(jìn)程數(shù)
'''
運(yùn)行結(jié)果:
子 Thread-1
子 Thread-2
1
'''
# 這里大家容易以為是3,其實(shí)運(yùn)行后只有一個(gè)線程在活躍了,其它兩個(gè)線程運(yùn)行完后就停止運(yùn)行了
五、守護(hù)線程
守護(hù)線程與守護(hù)進(jìn)程的概念也類似,其實(shí)大家也能注意到,進(jìn)程與線程有許多知識(shí)點(diǎn)即用法都是相通的,理解了一個(gè)另一個(gè)也是差不多的道理
1、守護(hù)線程會(huì)隨著主線程的結(jié)束而結(jié)束
2、主線程運(yùn)行結(jié)束后不會(huì)立刻結(jié)束,會(huì)等待所有的其它非守護(hù)線程結(jié)束后才會(huì)結(jié)束
3、因?yàn)橹骶€程的結(jié)束意味著所在進(jìn)程的結(jié)束
from threading import Thread import time def task(name): print('%s is running'%name) time.sleep(1) print('%s is over'%name) if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=('egon',)) t.daemon=True #將t設(shè)置為守護(hù)線程 t.start() print('主')
'''
運(yùn)行結(jié)果:
egon is running
主
'''
# 稍微有點(diǎn)迷惑性的例子 from threading import Thread import time def foo(): print('1234') time.sleep(1) print('end1234') def func(): print('5678') time.sleep(3) print('end5678') if __name__ == '__main__': t1=Thread(target=foo,args=()) t2=Thread(target=func,args=()) t1.daemon=True # t1設(shè)為守護(hù)線程,t2為非守護(hù)線程 t1.start() t2.start() print('主......')
'''
運(yùn)行結(jié)果:
1234
5678主......
end1234
end5678
'''
'''
因主線程會(huì)等待非守護(hù)線程運(yùn)行結(jié)束后在結(jié)束,
所有主線程會(huì)等待t2(非守護(hù)線程)結(jié)束再結(jié)束,
'''
六、線程互斥鎖
多個(gè)線程操作同一份數(shù)據(jù)的時(shí)候,會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)亂的問題
針對(duì)上述問題,解決方式就是加鎖處理
from threading import Thread,Lock import time money=100 mutex=Lock() def task(): global money mutex.acquire() tmp=money time.sleep(0.1)# 模擬網(wǎng)絡(luò)延遲 money=tmp-1 mutex.release() if __name__ == '__main__': t_list=[] for i in range(100): t=Thread(target=task,args=()) t.start() t_list.append(t) for t in t_list: t.join() print(money)
# 運(yùn)行結(jié)果:0
# 多個(gè)人操作同一份數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)錯(cuò)亂,加鎖處理
七、GTL-全局解釋器
相信學(xué)python的小伙伴都知道,python解釋器其實(shí)有多個(gè)版本
- Cpython
- Jpython
- Pypython
但是普遍使用的都是Cpython解釋器
在Cpython解釋器中GIL是一把互斥鎖,用來阻止同一個(gè)進(jìn)程下的多個(gè)線程的同時(shí)執(zhí)行
要注意同一進(jìn)程下的多個(gè)線程無法利用多核優(yōu)勢(shì)?。。。?/p>
想必大家心中也有不少疑惑:pyhon的多線程是不是一點(diǎn)用都沒了呢????
因?yàn)镃python中的內(nèi)存管理不是線程安全的。多線程并不是一無是處的,在遇到多IO操作的時(shí)候,多核的優(yōu)勢(shì)也會(huì)顯示不出來,多進(jìn)程與多線程的效率在該情況下差不了多少,而此時(shí)多進(jìn)程相對(duì)浪費(fèi)資源,多線程更加節(jié)省資源
ps:內(nèi)存管理就是垃圾回收機(jī)制:
1、引用計(jì)數(shù)
2、標(biāo)記清除
3、分帶回收
# GTL-全局解釋器 # 重點(diǎn):1、GIL不是python的特點(diǎn)而是Cpython解釋器的特點(diǎn) # 2、GIL是保證解釋器級(jí)別的數(shù)據(jù)的安全 # 3、GIL會(huì)導(dǎo)致同一個(gè)進(jìn)程下的多個(gè)線程無法同時(shí)進(jìn)行(即無法利用多核優(yōu)勢(shì)) # 4、針對(duì)不同的數(shù)據(jù)還是需要加不同的鎖處理 # 5、解釋型語言的通病,同一個(gè)進(jìn)程下多個(gè)線程無法利用多核優(yōu)勢(shì)
多線程是否有用要看具體情況
八、驗(yàn)證多線程與多線程運(yùn)用場景
# 計(jì)算密集型(CPU一直工作,也沒有IO)(更適合多進(jìn)程) from multiprocessing import Process from threading import Thread import os,time # 多進(jìn)程情況 def work(): res=0 for i in range(0,10000000): res*=i if __name__ == '__main__': l=[] print(os.cpu_count())# 獲取當(dāng)前計(jì)算機(jī)CPU核數(shù) start_time=time.time() for i in range(8):# 我計(jì)算機(jī)是8核 p= Process(target=work,args=()) p.start() l.append(p) for p in l: p.join() print(time.time()-start_time)
'''
運(yùn)行結(jié)果:
8
2.0726492404937744
'''
# 多線程情況 from multiprocessing import Process from threading import Thread import os,time def work(): res=0 for i in range(0,10000000): res*=i if __name__ == '__main__': l=[] print(os.cpu_count())# 獲取當(dāng)前計(jì)算機(jī)CPU核數(shù) start_time=time.time() for i in range(8):# 我計(jì)算機(jī)是8核 t=Thread(target=work,args=()) t.start() l.append(t) for p in l: p.join() print(time.time()-start_time)
'''
運(yùn)行結(jié)果:
8
3.5790603160858154
'''
# 顯然可知:計(jì)算密集型更時(shí)候多進(jìn)程
# IO密集型(任務(wù)一直有IO)(多線程更合適) from multiprocessing import Process from threading import Thread import os,time # 多線程 def work(): time.sleep(1) if __name__ == '__main__': l=[] start_time=time.time() for i in range(40): t=Thread(target=work,args=()) t.start() l.append(t) for p in l: p.join() print(time.time()-start_time) # 運(yùn)行結(jié)果:1.0205152034759521 # 多進(jìn)程 from multiprocessing import Process from threading import Thread import os,time def work(): time.sleep(1) if __name__ == '__main__': l=[] start_time=time.time() for i in range(40): p= Process(target=work,args=()) # t=Thread(target=work,args=()) # t.start() # l.append(t) p.start() l.append(p) for p in l: p.join() print(time.time()-start_time)
# 運(yùn)行結(jié)果:5.927189588546753
# 顯然可知:IO密集型更適合多線程
總結(jié):
多線程和多進(jìn)程都各自有各自的優(yōu)勢(shì)
并且在后面的項(xiàng)目中通??梢远噙M(jìn)程下面再開設(shè)多線程
這樣的話我們可以利用多核也可以節(jié)省資源消耗
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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