python视频教程栏目介绍进程和线程。
进程(Process)和线程(Thread)都是操作系统中的基本概念,它们之间有一些优劣和差异,那么在Python中如何使用进程和线程?
CPU
计算机的核心是CPU,它承担了计算机的所有计算任务,CPU就像一个工厂,时刻在运行着,而操作系统管理着计算机,负责任务的调度、资源的分配和管理。
进程
进程是指在系统中能独立运行并作为资源分配的基本单位,它是由一组机器指令、数据和堆栈等组成的,是一个能独立运行的活动实体。
我们打开我们的计算机就会看到进程和线程,点击我的电脑就可以看到CPU的运算。
从如图中,CPU一共运行着190个进程,2620个线程。比如,当我们再次点击QQ,登陆另一个账号的时候又会开启另一个QQ进程。
因此,如果想在电脑登入多个微信。只需要找到你的微信快捷方式,单击右键查看属性,在目标中复制链接;新建一个记事本,随便取个名字,双击打开后,在其中输入 start ""
(注意引号为英文状态,且前后有空格),将刚刚复制的链接(也就是微信安装的路径)粘贴进去;然后复制整行,想开几个微信就粘贴几行;保存文件,更改后缀名为 bat。双击运行即可。
线程
线程(Thread)也叫轻量级进程,是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包涵在进程之中,是进程中的实际运作单位。
记得阮一峰写过的博客:假定工厂的电力有限,一次只能供给一个车间使用。也就是说,一个车间开工的时候,其他车间都必须停工。背后的含义就是,单个CPU一次只能运行一个任务。
进程就好比工厂的车间,它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻,CPU总是运行一个进程,其他进程处于非运行状态。
线程就好比车间里的工人。一个进程可以包括多个线程,协同完成一个任务。
总结来说:程序可以包含多个进程,多个进程并发执行,相互独立,因此,进程也是系统进行资源分配和调度基本单位。专业化来说:进程是指程序执行时的一个实例。线程是最小的执行单元,而进程由至少一个线程组成。如何调度进程和线程,完全由操作系统决定。
在Python中线程和进程的使用
现在讲下在Python线程和进程的使用。
在Python中,通过两个标准库 thread
和 Threading
提供对线程的支持,threading
对 thread
进行了封装。threading
模块中提供了 Thread
,Lock
, RLOCK
, Condition
等组件
Thread
在Python中线程和进程的使用就是通过Thread这个类。这个类在我们的_thread
和threading
模块中。我们一般通过threading
导入。
默认情况下,只要在解释器中,如果没有报错,则说明线程可用。
>> from threading import Thread复制代码
下面是Thread类的常用参数说明和实例方法。
我们看一个官方文档中标准的多线程的例子。
import threading import time # 定义线程要运行的函数 def func(name): # 为了便于观察,睡眠2秒 time.sleep(2) print("My name is %s\t" % name) # 创建第一个线程的实例,args参数是一个元组,后面必须加逗号分隔 t1 = threading.Thread(target=func, args=("Runsen",)) # 创建第二个线程的实例 t2 = threading.Thread(target=func, args=("Maoli",)) t1.start() t2.start() # 先打印线程名 print(t1.getName()) print(t2.getName())复制代码
由于两个线程是同时运行的,所以print
打印处理的结果并没有换行。
下面我写了下面的代码,加深threading模块的使用。
# -*- coding:utf-8 -*-# time :2019/4/9 21:52# author: Runsenimport threadingimport timedef fun1(): print('hello') time.sleep(2) print('Bye')def fun2(): print('hi') time.sleep(2) print('OUT') t1 = threading.Thread(target=fun1) t2 = threading.Thread(target=fun2) t1.start() t2.start()# t1.join()# t2.join()print('主线程完毕')复制代码
下面是输出结果。
hello hi 主线程完毕 Bye OUT复制代码
我们先不加join()
来阻塞,t1
和t2
两个线程同时执行,由于位置关系先打印hello
,再打印hi
,这个时候都sleep2秒钟,但是它sleep2秒钟,主程序还是在执行,所以下面打印print('主线程完毕')
,最后才打印Bye
和OUT
。
线程间变量的共享
在多线程中,所有变量对于所有线程都是共享的,因此,线程之间共享数据的最大危险在于多个线程同时修改一个变量,那就乱套了,所以我们需要互斥锁,来锁住数据。
代码如上图所示,上面代码中打印的a是1还是2?
答案是:2。因为出现了global
关键字,线程间变量的共享,在func
函数中的a
是全局变量。因此在函数中a的值发生了变化。
下面,我们提高一点点难度,代码如下图所示,还是猜一猜a是啥东西。注意:这里出现了join来阻塞,并且增加了加和减的操作。
相信很多人都认为是0,其实这个a的值是变化的,可能这次是0 ,下次是1,还有可能是1000000
,比如,我可以
a就是在[-1000000,1000000]
中的一个随机数。
为什么呢?这是因为虽然他们是同时运行的,但是同时在修改我们的a,那就乱了。a在for i in range(1000000)
,就是遍历了1000000
,incr
和decr
的方法都加上一起了,在这1000000
次遍历中,不知道有多少加,多少减,比如,我1000000都是加,没有减,a就是1000000,但是这种情况的概率很低。
如果你就是想出现0,其实只需要加一个互斥锁就可以了。这样你加多少次,我就减多少次,加减的次数不会叠加。因此来了lock的用法,具体代码如下图所示。
这个a怎么运行都是 0。因为我们把这个a锁上了,这样就加1000000次,减1000000次,怎么出来都是我们的0。
相关免费学习推荐:python视频教程
Atas ialah kandungan terperinci 深入理解上篇之 Python的进程和线程. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.