python中的多任务--线程

什么是多任务？

简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。

实现多任务有多种方式，线程、进程、协程。

多任务的概念：并行和并发

并发：指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，

实现用多个任务“一起”执行

并行：指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行的

注意：

假的多任务--->并发（时间片轮转--cpu高速轮流执行）

真的多任务--->并行（cpu一个一个单独执行）

什么是线程？

可以简单理解为同一进程中有多个计数器，每个线程的执行时间不确定，

而每个进程的时间片相等，线程是操作系统调度执行的最小单位.

线程的创建（两种）

6.1thread（target=函数名）

6.2创建一个类（继承thread方法），里边必须有run方法，创建一个实例对象，

调用start的时候，start会自动调用run方法（其他函数和方法，都在run方法里边完成）

线程的创建步骤

import threading

# 创建一个线程对象

t1 = threading.Thread(target=func_name, args=(num,), name=”子线程名字”)

# 创建一个线程并启动

t1.start()

# 等待子线程执行完毕之后再继续向下执行主线程

t1.join()

备注：主线程会等待子线程结束之后才会结束，主线程一死，子线程也会死。

线程的调度是随机的，并没有先后顺序。

主线程和子线程

了解函数的调用和指向：

target=函数（）------>调用函数 ； target=函数--->指向函数

3.1调用start的时候，子线程被创建；函数运行完，子线程结束

3.2主线程运行完不会结束，会等待子线程结束后，再结束

3.3如果主线程先结束了，所有剩下的子线程会被强制结束

3.4注意：线程的是没有先后顺序的

枚举函数enumerate的用法

定义：enumerate()是python的内置函数，在字典上是枚举、列举的意思。

用途：用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，

同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中，通过threading.enumerate()就可以获取线程列表。

enumerate函数的应用（查看线程的数量）：

threading.enumerate()可以创建一个线程列表，可以通过列表的长度查看线程的数量

thread和start,哪个执行时候创建对象、执行线程：

1.调用thread，不会创建线程，只是创建一个对象

2.当调用thread创建出来的实例对象的start方法的时候，才会创建线程以及让这个线程开始运行

多线程-共享全局变量

优缺点：

在一个进程内的所有线程共享全局变量，很方便在多个线程间共享数据

缺点就是，线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱

导致的问题：

如果多个线程同时对一个全局变量操作，会出现资源竞争问题，从而数据结果会不正确

注意：

target指定将来这个线程去哪个函数执行代码

args指定将来调用函数的时候，传递什么数据过去-->元祖要加 “，”

只有在修改指向的时候，才会修改全局变量

什么是同步：

同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行

同步的作用：

解决线程同时修改全局变量的方式

互斥锁--解决资源竞争的问题

互斥锁是怎么引入的？

当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制，

线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁

互斥锁的构建流程

某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他线程才能再次锁定该资源。

互斥锁的作用

互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，保证了多线程情况下数据的正确性。

什么是死锁：

在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源

并且同时等待对方的资源，就会造成死锁

如何避免死锁：（两种方法）

1.银行家算法

2.添加超时函数timeout()