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本篇文章给大家带来的内容是关于Python多线程以及线程锁简单理解(代码),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
多线程threading 模块创建线程创建自己的线程类线程通信线程同步互斥方法线程锁@需要了解!!!
多线程
什么是线程?
线程也是一种多任务的编程方法,可以利用计算机多核资源完成程序的并发运行。
线程又被称为轻量级进程
线程的特征
线程是计算机多核分配的最小单位
一个进程可以包含多个线程
线程也是一个运行的过程,消耗计算机资源,多个线程共享进程的资源和空间
线程的创建删除消耗的资源都远远比进程小
多个线程之间执行互不干扰
线程也有自己的特有属性,比如指令集ID
threading 模块创建线程
t=threading.Thread()
name:线程名称,如果为空则为默认值,Tread-1,Tread-2,Tread-3
target:线程函数
args:元组,给线程函数按照位置传参
kwargs:字典,给县城函数按照键值传参
功能:创建线程对象
参数
t.start():启动线程,自动运行线程函数
t.join([timeout]):回收进程
t.is_alive():查看线程状态
t.name():查看线程名称
t.setName():设置线程名称
t.daemon属性:默认主线成退出不影响分支线程继续执行,如果设置为True则分支线程随着主线程一起退出
t.daemon = True
t.setDaemon(Ture)
设置方法
#!/usr/bin/env python3 from threading import Thread from time import sleep import os # 创建线程函数 def music(): sleep(2) print("分支线程") t = Thread(target = music) # t.start() # ****************************** print("主线程结束---------") '''没有设置的打印结果 主线程结束--------- 分支线程 ''' '''设置为True打印结果 主线程结束--------- '''
threading.currentThread:获取当前线程对象
@此处代码示意子线程共享同一个进程内的变量
考察点:类的使用,调用父类的__init__方法,函数*传参和**传参
from threading import Thread import time class MyThread(Thread): name1 = 'MyThread-1' def __init__(self,target,args=(), kwargs={}, name = 'MyThread-1'): super().__init__() self.name = name self.target = target self.args = args self.kwargs = kwargs def run(self): self.target(*self.args,**self.kwargs) def player(song,sec): for i in range(2): print("播放 %s:%s"%(song,time.ctime())) time.sleep(sec) t =MyThread(target = player, args = ('亮亮',2)) t.start() t.join()
线程通信
通信方法:由于多个线程共享进程的内存空间,所以线程间通信可以使用全局变量完成
注意事项:线程间使用全局变量往往要同步互斥机制保证通信的安全
线程同步互斥方法
event
e = threading.Event():创建事件对象
e.wait([timeout]):设置状态,如果已经设置,那么这个函数将阻塞,timeout为超时时间
e.set:将e变成设置状态
e.clear:删除设置状态
import threading from time import sleep def fun1(): print("bar拜山头") global s s = "天王盖地虎" def fun2(): sleep(4) global s print("我把限制解除了") e.set() # 解除限制,释放资源 def fun3(): e.wait() # 检测限制 print("说出口令") global s if s == "天王盖地虎": print("宝塔镇河妖,自己人") else: print("打死他") s = "哈哈哈哈哈哈" # 创建同步互斥对象 e = threading.Event() # 创建新线程 f1 = threading.Thread(target = fun1) f3 = threading.Thread(target = fun3) f2 = threading.Thread(target = fun2) # 开启线程 f1.start() f3.start() f2.start() #准备回收 f1.join() f3.join() f2.join()
线程锁
lock = threading.Lock():创建锁对象
lock.acquire():上锁
lock.release():解锁
也可以用过with来上锁
1 with lock: 2 ... 3 ...
需要了解!!!
Python线程的GIL问题(全局解释器):
python---->支持多线程---->同步互斥问题---->加锁解决---->超级锁(给解释器加锁)---->解释器同一时刻只能解释一个线程--->导致效率低下
后果:
一个解释器同一时刻只能解释执行一个线程,所以导致Python线程效率低下,但是当遇到IO阻塞时线程会主动让出解释器,因此Pyhton线程更加适合高延迟的IO程序并发
解决方案
尽量使用进程完成并发(和没说一样)
不适当用C解释器 (用C# ,JAVA)
尽量使用多种方案组合的方式进行并发操作,线程用作高延迟IO
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