网络编程之多线程

线程理论：

线程是什么?
    线程是CPU的基本执行单位  线程里面包括就是要执行的代码

进程是一个资源单位 其中包括了这个程序需要的所有资源
就像是一个工厂 里面包括了生产所需所有资源
线程像一条流水线 包含具体的执行步骤
一个工厂中可以包含多个线程 每个线程可以生产不同的产品


每个进程被启动后 就会自动创建一个线程 该线程会从程序入口开始执行代码(py程序入口就是被执行文件的第一行)
被称之为主线程
如果主线程在完成任务时耗时太长 可以开启子线程来辅助主线程

线程 VS 进程：

  线程 和进程的区别
      进程是一个资源单位
      一个进程可以包含多个线程
      多个线程之间数据可以共享
      线程开销比进程小
      在多线程中CPU的切换速度会非常快 但资源消耗没有进程高

怎样开启线程：

from threading import Thread

import time,os

def task():
    time.sleep(2)
    print("子线程 run.....")
    print(os.getpid())    #查看子线程pid

#创建一个子线程
t = Thread(target=task)
t.start()   #启动子线程

# 主线程等到子线程结束
t.join()
print("over")
print(os.getpid())

守护线程：

from threading import Thread
import time

def task():
    time.sleep(5)
    print("子线程...")

t = Thread(target=task)
t.daemon = True  # 守护线程  执行顺序与进程中一样   与进程类似
t.start()
print("over")

常用方法：

from threading import Thread,current_thread,active_count,enumerate
import time

def task():
    print("子线程...")
    time.sleep(1)
    # 获取当前线程对象  非常常用
    print(current_thread())

t = Thread(target=task,name="线程!")
# t.daemon = True  # 守护线程  执行顺序与进程中一样
print(t.name)
print(t)
#启动线程
t.start()
# 获取当前活跃线程的数量
print(active_count())
# 返回活跃的线程对象枚举
print(enumerate())
print("over")

启动线程的另一种方式：

from threading import Thread,current_thread

class MyThread(Thread):
    def run(self):    #和进程类似 都需指定一个run 函数
        print("run 函数执行!")
        print(current_thread())

mt = MyThread()
mt.start()

print(current_thread())