Day036--Python--线程
1. 线程
from threading import Thread def func(n):
print(n) if __name__ == '__main__':
t = Thread(target=func, args=(3,))
t.start()
print('主线程结束')
创建进程方法一
from threading import Thread class MyThread(Thread):
def run(self):
print('XXX') if __name__ == '__main__':
t = MyThread()
t.start()
print('主线程结束')
创建进程方法二
2. 线程和进程的效率对比
线程的效率非常高, 而且线程的开启不需要消耗资源
import time
from threading import Thread
from multiprocessing import Process def func(n):
num = 0
for n1 in range(n): # 做个运算, 消耗一下时间, 好比较线程与进程的效率
num += n1
print('num', num) if __name__ == '__main__':
t_s_t = time.time() # 线程运行起始时间
tlst = []
for i in range(10):
t = Thread(target=func, args=(10,))
t.start()
tlst.append(t)
[t.join() for t in tlst] # 迭代着join等待线程全部运行完毕
t_e_t = time.time() # 线程运行结束时间
t_dif_t = t_e_t - t_s_t # 计算线程的运行时间差 print('线程的结束时间', t_dif_t)
p_s_t = time.time()
plst = []
for i in range(10):
p = Process(target=func, args=(10,))
p.start()
plst.append(p)
[p.join() for p in plst] p_e_t = time.time()
p_dif_time = p_e_t - p_s_t
print('进程的结束时间', p_dif_time)
print('主线程结束', t_dif_t)
3. 线程之间数据共享
from threading import Thread num = 100
def func():
global num
num = 0 if __name__ == '__main__':
t = Thread(target=func)
t.start()
print(num)
t.join()
print('主线程结束')
线程间数据共享
import time
import random
from threading import Thread n = 100
def func():
global n
x = n
x = x - 1
time.sleep(random.random())
n = x if __name__ == '__main__': for i in range(30):
t_lst = []
for i in range(10):
t = Thread(target=func)
t.start()
t_lst.append(t)
# [t.join() for t in t_lst]
print(n)
数据共享, 不安全
import time
from threading import Thread, Lock num = 100
def func(t_lock):
global num
t_lock.acquire()
mid = num
mid = mid - 1
time.sleep(0.0000001)
num = mid
t_lock.release() if __name__ == '__main__':
t_lock = Lock()
t_lst = []
for i in range(10):
t = Thread(target=func, args=(t_lock,))
t.start()
t_lst.append(t)
[t.join() for t in t_lst] print('主线程>>>', num)
共享数据加锁保障安全
4. 锁(同步锁/互斥锁)
1. GIL (Global Interpreter Lock) 全局解释锁
2. Lock 同步锁/互斥锁
3. RLock 递归锁
保证数据安全, 但是牺牲了效率, 同步执行锁内代码
死锁现象: 当我们使用锁嵌套锁时, 多个线程异步执行的时候会出现线程之间相互争夺对方未释放的锁, 相互等待. (互相抢到了对方需要的锁, 导致双方相互等待, 程序没法进行)
import time
from threading import Thread, Lock class MyThread(Thread): def __init__(self, lockA, lockB):
super().__init__()
self.lockA = lockA
self.lockB = lockB def run(self):
self.f1()
self.f2() def f1(self):
self.lockA.acquire()
print('我拿了A锁')
self.lockB.acquire()
print('我拿了B锁')
print('我是f1')
self.lockB.release()
self.lockA.release() def f2(self):
self.lockB.acquire()
time.sleep(1)
print('拿到了B锁')
self.lockA.acquire()
print('拿到了A锁')
print('我是f2')
self.lockA.release()
self.lockB.release() if __name__ == '__main__':
lockA = Lock()
lockB = Lock()
t1 = MyThread(lockA, lockB)
t1.start() t2 = MyThread(lockA, lockB)
t2.start() print('我是主线程')
死锁现象
解决死锁: 递归锁 RLock 可以多次acquire, 通过一个计数器来记录被锁了多少次, 只有计数器为0的时候, 大家才能继续抢锁.
import time
from threading import Thread, Lock, RLock class MyThread(Thread): def __init__(self, lockA, lockB):
super().__init__()
self.lockA = lockA
self.lockB = lockB def run(self):
self.f1()
self.f2() def f1(self):
self.lockA.acquire()
print('我拿了A锁')
self.lockB.acquire()
print('我拿了B锁')
print('我是f1')
self.lockB.release()
self.lockA.release() def f2(self):
self.lockB.acquire()
time.sleep(1)
print('拿到了B锁')
self.lockA.acquire()
print('拿到了A锁')
print('我是f2')
self.lockA.release()
self.lockB.release() if __name__ == '__main__':
lockA = lockB = RLock()
t1 = MyThread(lockA, lockB)
t1.start() t2 = MyThread(lockA, lockB)
t2.start() print('我是主线程')
递归锁, 解决死锁
经典问题: 科学家吃面
import time
from threading import Thread,Lock, RLock def eat1(name, lockA, lockB):
lockA.acquire()
print('%s抢到了叉子' % name)
lockB.acquire()
print('%s抢到了面条' % name)
print('%s开始吃面啦~~' % name)
lockB.release()
lockA.release() def eat2(name, lockA, lockB):
lockB.acquire()
print('%s抢到了面条' % name)
time.sleep(1)
lockA.acquire()
print('%s抢到了叉子' % name)
print('%s开始吃面啦~~~' % name)
lockA.release()
lockB.release() if __name__ == '__main__':
lockA = lockB = RLock()
# lockA = Lock()
# lockB = Lock()
for name in ['alex', 'wu sir', 'boss king', 'taibai']:
t1 = Thread(target=eat1, args=(name, lockA, lockB))
t1.start()
t2 = Thread(target=eat2, args=(name, lockA, lockB))
t2.start()
死锁和递归锁解决死锁
5. 守护线程
主进程代码结束程序并没有结束,并且主进程还存在,进程等待其他的子进程执行结束以后,为子进程收尸,注意一个问题:主进程的代码运行结束守护进程跟着结束,
守护线程:
主线程等待所有非守护线程的结束才结束,主线程的代码运行结束,还要等待非守护线程的执行完毕.这个过程中守护线程还存在
import time
from multiprocessing import Process
from threading import Thread def func(n):
time.sleep(5)
print(n) if __name__ == '__main__':
# 主线程等待的是子线程的任务全部执行完毕
t = Thread(target=func, args=('我是子线程',))
t.start()
# 主进程等待的是给子进程收尸, 回收资源,各种信息
# p = Process(target=func, args=('我是子进程',))
# p.start()
print('主线程结束')
主线程等待子线程的原因
import time
from multiprocessing import Process
from threading import Thread def func1(n):
time.sleep(5)
print(n) def func2(n):
time.sleep(2)
print(n) if __name__ == '__main__':
# p1 = Process(target=func1, args=('我是1号',))
# p1.daemon = True
# p1.start()
# p2 = Process(target=func2, args=('我是2号',))
# p2.start()
t1 = Thread(target=func1, args=('我是1号',))
# t1.daemon = True
t1.start()
t2 = Thread(target=func2, args=('我是2号',))
t2.daemon = True # 等待所有非守护线程结束
t2.start() print('主线程结束') # 守护进程在主进程运行代码结束时跟着结束, 不会跟着其他子进程执行
守护线程与守护进程差别
6. 信号量
控制同时能够进入锁内去执行代码的线程数量(进程数量), 维护了一个计数器, 刚开始创建信号量的时候, 假如设置的是4个房间, 进入一次acquire就减1, 出来一个就+1, 如果计数器为0, name其他的任务等待, 这样其他的任务和正在执行的任务是一个同步的状态, 而进入acquire里面去执行的那4个任务是异步执行的.
# 和进程中信号量的按摩房一个道理, 相当于有多把锁
import time
from threading import Thread, Semaphore def func1(s):
s.acquire()
time.sleep(1)
print('你好啊')
s.release() if __name__ == '__main__':
s = Semaphore(4)
for i in range(10):
t = Thread(target=func1, args=(s,))
t.start()
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