进程是系统进行资源分配最小单元,线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内存等资源. 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程.进程.协程通信(五) python并发编程之进程.线程.…

1 事件Event 使用方法:e = threading.Event() Event对象主要用于线程间通信,确切地说是用于主线程控制其他线程的执行. Event事件提供了三个方法:wait等待.clear清除信号False.set设置信号True. Event事件实现通信机制:全局定义了一个“Flag”(默认为False),若Flag信号被clear为False,则执行event.wait方法时会阻塞:若Flag信号被set为True,则执行event.wait方法时便不阻塞. Event事件对…

multiprocessing.procsess 定义一个函数 def func():pass 在if __name__=="__main__":中实例化 p = process(target=子进程要执行的函数,args(函数的参数且必须以元组的方式传参)) p.start() 开启子进程 p.join() 感知子进程的结束,主进程等待子进程执行完后才退出 p.terminate() 结束一个子进程 p.is_alive() 查看某个进程是否还在运行 属性 p.name p.pid…

导入线程包 import threading 准备函数线程,传参数 t1 = threading.Thread(target=func,args=(args,)) 类继承线程,创建线程对象 class MyThread(threading.Thread) def run(self): pass if __name__ == "__main__": t = MyThread() t.start() 线程共享全面变量,但在共享全局变量时会出现数据错误问题使用 threading 模块中的…

t1.start() # 执行线程 t1.join() # 阻塞 t1.setDaemon(True) #守护线程 threading.current_thread() # 查看执行的是哪一个线程 threading.active_count() # 活动着的主线程与子线程…

利用阻塞的时间空闲去执行另一个子线程 import threading from time import ctime, sleep def music(func): for i in range(2): print(func, ctime()) # 1 执行 # 4 执行 sleep(1) # 阻塞 print("end music", ctime()) # 3 执行 # 5 执行 def move(func): for i in range(2): print(func, ctime…

cpu在执行一个子线程的时候遇到sleep就会利用这段停顿时间去执行另一个子线程.两个子线程谁先跳出sleep就执行谁. import threadingimport time start = time.time() def foo(n): print("foo%s" % n) # 1执行 time.sleep(2) # 停2秒 print("foo执行结束") # 执行 def bar(n): print("bar%s" % n) # 2 执行…

通过线程来实现多任务并发.提高性能.先看看例子. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2020-03-02 21:10:39 # @Author : Flyinghappy (671474@qq.com) # @Link : https://www.cnblogs.com/flyinghappy/ # @Version : $Id$ import time import threading import requests…

函数式线程写起来比较简单,但是功能没有threading那么高级,先来个函数式编程样例: #!/usr/bin/python #coding: utf-8 #————————————————————————函数式线程———————————————————————————————————————— #QQ496631085 小和 XiaoHe import _thread import time def print_time(threadName,delay): count = 0 while c…

并行~并发 并发 Concurrency,逻辑上的同时发生,一个处理器(在不同时刻或者说在同一时间间隔内)"同时"处理多个任务.宏观上是并发的,微观上是按排队等待.唤醒.执行的步骤序列执行.并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享(多路复用)以提高效率. 并行 Parallelism,物理上的同时发生,多核处理器或多个处理器(在同一时刻)同时处理多个任务.并行性允许多个程序同一时刻可在不同CPU上同时执行. Concurrency is not Parallelism. 并行一定是并发…