什么是线程? 线程是操作系统内核调度的基本单位,一个进程中包含一个或多个线程,同一个进程内的多个线程资源共享,线程相比进程是“轻”量级的任务,内核进行调度时效率更高. 多线程有什么优势? 多线程可以实现多任务并发执行,简化代码的编写难度,每一个独立的模块都可以设计成一个独立的线程运行 线程间通信比进程间通信难度更小,效率更高,因为资源共享 线程的调度比进程的调度效率高 Python 语言内置了多线程功能支持,而不是单纯地作为底层操作系统的调度方式,从而简化了 Python 的多线程编程 Thre…

一:死锁 在死锁之前需要先了解的概念是“可抢占资源”与“不可抢占资源”[此处的资源可以是硬件设备也可以是一组信息],因为死锁是与不可抢占资源有关的. 可抢占资源:可以从拥有他的进程中抢占而不会发生副作用.e.g:存储器就是一类可抢占资源(假设有A, B两个进程都想用打印机对256MB的用户内存进行打印,若A已经获得打印机并且开始打印,但是在没有打印完成其时间片就用完并被换出了,此时B进程开始运行“抢占了”内存并开始请求打印机,但是A进程还拥有打印机所以B进程没有抢占打印机成功,此时由于双方都缺少…

threading模块中的对象 其中除了Thread对象以外,还有许多跟同步相关的对象 threading模块支持守护线程的机制 Thread对象 直接调用法 import threading import time def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数 print("running on number:%s" %num) time.sleep(3) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=s…

背景: 某个应用场景需要从数据库中取出几十万的数据时,需要对每个数据进行相应的操作.逐个数据处理过慢,于是考虑对数据进行分段线程处理: 方法一:使用threading模块 代码: # -*- coding: utf-8 -*- import math import random import time from threading import Thread _result_list = [] def split_df(): # 线程列表 thread_list = [] # 需要处理的数据 _…

python 线程之 threading(三) http://www.cnblogs.com/someoneHan/p/6213100.html中对Event做了简单的介绍. 但是如果线程打算一遍一遍的重复通知某个事件.应该使用Condition 1. 使用Condition首先应该获取Condition即使Condition进入锁的状态 2. 在线程执行过程中需要等待其他线程通知,然后才开始向下运行的地方使用Condition.wait()方法,线程进入阻塞状态. 3. 使用Condition…

python 线程之 threading(一)http://www.cnblogs.com/someoneHan/p/6204640.html python 线程之 threading(二)http://www.cnblogs.com/someoneHan/p/6209240.html 使用threading.Thread.is_alive()这个方法可以判断线程是否是存活状态.但是在现有的基础上不能够直到线程什么时候开始,什么时候结束,什么时候被打断. 如果有一个或者多个线程需要在另外的一个线…

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.…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from threading import Thread, Condition import time items = [] condition = Condition() class Consumer(Thread): def __init__(self): Thread.__init__(self) def consume(self): global condition global items co…

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import threading import time import random semaphore = threading.Semaphore(0) def consumer(): print("consumer is waiting.") semaphore.acquire() print("Consumer notify: consumed item number %s.&q…

在学习了Event和Condition两个线程同步工具之后还有一个我认为比较鸡肋的工具 semaphores 1. 使用semaphores的使用效果和Condition的notify方法的效果基本相同.每次只能通知一个阻塞线程继续运行 2. 信号量同步基于内部计数器,每调用一次acquire(),计数器减1:每调用一次release(),计数器加1.当计数器为0时,acquire()调用被阻塞 import threading import time def countdown(n, sema…