python3.x Day6 多线程
线程???进程????区别???何时使用???
进程:是程序以一个整体的形式暴露给操作系统管理,里边包含了对各种资源的调用,内存的使用,对各种资源的管理的集合,这就叫进程 线程:是操作系统最小的调度单位,是一串指令的集合。 进程要操作CPU,必须要先创建一个线程,所以,只有进程,没有线程,进程是执行不了的。 所有在同一个进程内的线程是共享同一块内存空间, 进程 VS 线程:
1、线程共享内存空间,进程的内存是独立的
2、多线程操作数据资源时,数据资源是同一份共享的,多进程是独享一份数资源的,出现子进程也是克隆份数据资源给子进程
3、同一个进程的线程之间可以直接交流,进程就独立了,进程之间需要交流,必须有通过一个中间代理实现。
4、创建新的线程很简单,创建新进程需要对其父进程进行一次克隆
5、一个线程可以控制同一进程里的其他线程, 进程只能操作子进程
6、对于主线程的修改,有可能会影响到其他线程运行行为,对于父进程的修改,不会影响子进程 何时用多线程:
IO操作不占用CPU,计算占用CPU
python多线程不适合CPU密集操作型的任务,适合IO密集型的任务。
import threading
import time,random m=random.Random() def task(name,sleep_time):
print("任务:%s"%name,threading.current_thread(),threading.active_count())
time.sleep(sleep_time)
print("任务 %s 运行结束"%name,threading.active_count()) thread_list=[] start_time=time.time()
for i in range(50):
t=threading.Thread(target=task,args=("task"+str(i),m.randint(1,4)))
t.setDaemon(True) #这就是把当前线程设定为守护线程,必须在start()之前。
# 守护线程:是守护主线程的仆人,主线程的执行不再等待子线程的结束,但是主线程一旦结束退出,所有守护线程会被强制退出
t.start()
thread_list.append(t) print("当前活跃的线程数:%s"%threading.active_count()) #等待线程结束不要等待守护线程,因为没有意义
# for t in thread_list:
# t.join() #这是主线程等待一个线程完成以后 print("all time:%s"%(time.time()-start_time),threading.current_thread(),threading.active_count())
线程锁 + 信号量
import threading,time,random
m=0
lock=threading.Lock() #线程排它锁
def upup():
global m,lock
lock.acquire() #加锁,如果不加锁,在py2.x时,由于执行获取gil锁仅与CPU指令和CPU时间片段有关,这样加锁,同一时间仅有一个线程可以执行该函数
# 可能导致线程在修改数据时拿到的不是其他线程修改完的数据,而是CPU寄存器中的数据,
# 再去进行修改,然后重新赋值,这样最终结果就不正确了。而且不可控制。
# py3.x没有这个问题,但是官方没有声明,所以还是需要加锁的。
m+=1
lock.release()
print("num is %s"%m)
time.sleep(1) #释放锁 #锁住数据以后,其他线程在获取锁资源之前,是无法修改该数据的,这么一来,被加锁的代码段将会是串行的,
# 所以,原则上,被加锁的代码段尽量要短并且效率高 for i in range(50):
# m=upup(m)
t=threading.Thread(target=upup)
t.start() # for i in range(50):
# m=upup(m)
print("m 最后是:%s"%m) # 递归锁:还有一种情况,就是函数之间存在调用,每个函数又都需要线程排它锁,因为锁的定义就是一个全局的,
# 此时程序运行时,当开始了函数中调用的函数的锁以后,该线程获取到两把锁对应两个函数,
# 这时,被函数调用的函数执行完成以后,是无法释放线程排它锁的,原因就是进行操作的线程不知道手里的钥匙是哪个锁的,就出不来了,其实是被排他了。
# 这样的情况下,诞生了递归锁,
# 定义写法是:
lock=threading.RLock()
# 使用方法与普通的线程排它锁完全一致。 #信号量:当一个函数的执行是允许有限数量个线程同时去执行的时候适用。
semaphore=threading.BoundedSemaphore(5) #定义一个允许最多5个线程同时执行的信号量。 def my_name(sleep_time):
semaphore.acquire()
time.sleep(sleep_time)
print(threading.current_thread())
semaphore.release() st=random.Random() tl=[]
for ii in range(500):
ttt = threading.Thread(target=my_name,args=(st.randint(1,3),))
ttt.start()
tl.append(ttt)
print("当前存活线程数:",threading.active_count()) for rt in tl:
rt.join() print("主线程最终结束了")
线程队列,生产者、消费者模型
import queue #导入队列模块
import time,threading,random qq=queue.Queue() #创建队列,除了这种普通队列Queue以外,还有LifoQueue,还有PriorityQueue,有个初始化可选参数,maxsize=0,默认是0不限制,传入数字,就是队列中最多有多少个对象
# 特性不同:队列都是只能取出一次,取出来就没有了。
# 1、Queue:先进先出,
# 2、LifoQueue:先进后出,
# 3、PriorityQueue:优先级队列,这个队列的使用主要是优先级,数字是越小的数字越优先出,字母是按照ascii码,建议直接向队列中填充的是元组,第一个元素就是优先级数字 def producer(name,p_time): #生产者方法
count=0
print("我是厂家【%s】,我【%s】秒生产一个包子"%(name,p_time))
while True:
qq.put("【%s】生产的 包子【%s】"%(name,count)) #向队列里塞入一个对象,我这里塞入的是一个字符串
print("生产厂家【%s】生产了包子【%s】"%(name,count))
count +=1
# time.sleep(p_time)
if count>99:
break
print("仓库有【%s】个包子"%qq.qsize())
qq.join()
print("仓库没货了") def consumer(name,c_time): #消费者方法
print("我是吃货【%s】,我【%s】秒吃完一个包子"%(name,c_time))
while True:
print("【%s】吃了%s"%(name,qq.get())) #从队列里取出一个对象,因为我知道塞入的是字符串,这里取出来直接打印了
time.sleep(c_time)
qq.task_done() rd=random.Random()
for i in range(2): #启动两个生产者的线程,调用生产者方法
pt=threading.Thread(target=producer,args=("pt%s"%i,rd.randint(1,3)))
pt.start() for i in range(10): #启动10个消费者线程,调用消费者方法
ct=threading.Thread(target=consumer,args=("ct%s"%i,rd.randint(2,4)))
ct.start() # qq.get() #从队列中取出一个对象,取不出来就阻塞,直到取出来,可以传参block=False就不阻塞了,
# 但是取不到就报异常,参数timeout=None是阻塞超时时间,超时后还取不出来,就报异常
# qq.put() #向队列中塞入一个对象,塞不进去就阻塞,直到能塞进去,可以传入参数block=False就不阻塞了,
# 但是塞不进去就报异常,参数timeout=None是阻塞超时时间,超时后还塞不进去,就报异常
# qq.qsize() #返回当前队列中的对象数量
# qq.get_nowait() #不阻塞的取得一个对象,取不出来就异常
# qq.put_nowait() #不阻塞的塞入一个对象,塞不进去就异常
# qq.full() #检查队列是否达到队列设定的最大存放对象的数量,达到返回True,否则返回False
# qq.empty() #检查队列是否为空了,为空返回True,否则返回False
# qq.task_done() #这个方法是最后队列中的对象被消费后,告诉join()。。。。写程序时task_done()与join()两个方法必须配套出现,不然就会阻塞,
# qq.join() #这里如果队列中有对象,则阻塞,没有就不再阻塞
事件驱动!!!(面向事件):
#写个红绿灯吧,事件触发,红灯亮了,车停了,绿灯亮了,车子开走了
import threading,time # event=threading.Event() #定义一个Event对象,触发器
#
# event.wait() #如果设定了标志位,就不阻塞,否则就阻塞
# event.set() #设定标志位
# event.clear() #清除标志位 #这个阻塞等待,可以影响任何线程 #红绿灯例子 event=threading.Event() #定义一个触发器,来控制红灯,绿灯
def light(): #红绿灯闪烁的方法
count=0 #记录秒数
while True:
if count<=5:#红灯
print("\033[41;1mred light is on!!!!!\033[0m") #红灯亮了
event.clear() # 红灯,车辆线程要停止运行,所以,触发器将标志位清除 elif count > 5 and count<10: #绿灯
print("\033[42;1mgreen light is on.....\033[0m") #绿灯亮了
event.set() #绿灯,车辆线程要继续运行,往前通过,所以触发器车顶标记位
else:
count=0
time.sleep(1)
count +=1 def car_run(name): #车辆通行的方法
while True:
if event.is_set(): #为了打印出是红等还是绿灯,所以需要判定标记为是否设定,根据红绿灯的逻辑,设定为绿灯,没设定是红灯
print("【%s】看到了绿灯,往前冲!!!"%name)
else:
print("【%s】红灯了!!!,停车!!!" % name)
event.wait() #利用触发器的wait()来根据标记位进行阻塞运行。
time.sleep(0.3) #这个是为了车车们不要跑太快,多不安全呀,呵呵
lttt=threading.Thread(target=light)
lttt.start()
for i in range(10): #弄出来10个车车线程
car=threading.Thread(target=car_run,args=("car_%s"%int(i),))
car.start()
借楼补充:
断言:断定一个事务 是某些类型,用途是,后续的程序无法回滚,绝对不能出错,可以加断言,因为断言不对,就直接报错了。
#断言
import importlib
aa=importlib.import_module("mode3_3.反射")
md=aa.Dog("侯杰") assert type(md.name) is str #断言,断定一个事务 是某些类型,
md.eat()#断言用途是,后续的程序无法回滚,绝对不能出错,可以加断言,因为断言不对,就直接报错了。
动态引入模块:
#首先是知道模块路径的,这样可以给各种模块附加模块了
#因为这里可以使用字符串,就能用变量,就能随便换了 mm=__import__("mode3_3.反射") #导入的是模块名 导进来的就是模块lib,mm就是导入的模块路径,与写的字符串不一致,上一级路径(也是字符串中明确写的)。
#这是解释器自己用的,官方建议不要用这个
#官方建议用importlib md=mm.反射.Dog("袁伟") #模块路径下的模块下的类
md.eat() import importlib mm=importlib.import_module("mode3_3.反射") #这样是动态的引入了模块名。mm就是模块了,与上边的方法不同点在于最终结果,上边的是路径,这里的是与字符串一致的模块
md = mm.Dog("郭辉")
md.eat()
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