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  • 线程基础

    线程

    1.什么是线程?

    线程与进程都是虚拟单位,目的是为了更好的描述某种事物。

    进程:资源单位

    线程:执行单位

    开启一个进程,一定会有一个线程,线程才是真正的执行者

    2.为什么要使用线程?

    节省内存资源。

    2.1开启进程

    1. 开辟一个名称空间,每开启一个进程都会占用一份内存资源。
    2. 会自带一个线程

    2.2开启线程

    1. 一个进程可以开启多个线程
    2. 线程的开销远小于进程。

    注意:线程不能实现并行,线程只能实现并发,进程可以实现并行。

    而且线程之间数据是共享的。

    3.GIL全局解释器锁

    3.1 GIL是什么?

    GIL本质上是一个互斥锁。

    3.2 GIL有什么用?

    GIL的作用是阻止同一个进程内多个线程同时执行(并行)。

    • 单个进程下的多个进程无法实现并行,但能实现并发。

    3.3 为什么要有GIL?

    GIL锁可以使内存管理是“数据安全”的。

    GIL的存在就是为了保证线程安全。

    注意:多个线程过来执行,一旦遇到IO操作,就会立马释放GIL解释器锁,把锁教给下一个线程使用。

    4.多线程的作用

    不同的任务有不同的特性,有的属于计算密集型,有的属于IO密集型,对于不同的任务而言,使用进程还是使用线程会对CPU的使用效率造成极大的差别。

    结论:

    1. 在计算密集型的情况下:

      使用多进程

    2. 在IO密集型的情况下:

      使用多线程

    3. 高效执行多个进程,内多个IO密集型的程序:

      使用 多进程 + 多线程

    '''
    - 四个任务, 计算密集型, 每个任务需要10s:
            单核:
                - 开启进程
                    消耗资源过大
                    - 4个进程: 40s
    
                - 开启线程
                    消耗资源远小于进程
                    - 4个线程: 40s
    
            多核:
                - 开启进程
                    并行执行,效率比较高
                    - 4个进程: 10s
    
                - 开启线程
                    并发执行,执行效率低.
                    - 4个线程: 40s
    
    
    
        - 四个任务, IO密集型, 每个任务需要10s:
            单核:
                - 开启进程
                    消耗资源过大
                    - 4个进程: 40s
    
                - 开启线程
                    消耗资源远小于进程
                    - 4个线程: 40s
    
            多核:
                - 开启进程
                    并行执行,效率小于多线程,因为遇到IO会立马切换CPU的执行权限
                    - 4个进程: 40s  +  开启进程消耗的额外时间
    
                - 开启线程
                    并发执行,执行效率高于多进程
    
                    - 4个线程: 40s
    '''
    
    from threading import Thread
    from multiprocessing import Process
    import os
    import time
    
    
    # 计算密集型
    def work1():
        number = 0
        for line in range(100000000):
            number += 1
    
    
    # IO密集型
    def work2():
        time.sleep(1)
    
    
    if __name__ == '__main__':
    
        # 测试计算密集型
        # print(os.cpu_count())  # 6
        # # 开始时间
        # start_time = time.time()
        # list1 = []
        # for line in range(6):
        #     p = Process(target=work1)  # 程序执行时间5.300818920135498
        #     # p = Thread(target=work1)  # 程序执行时间24.000795602798462
        #
        #     list1.append(p)
        #     p.start()
    
        # IO密集型
        print(os.cpu_count())  # 6
        # 开始时间
        start_time = time.time()
        list1 = []
        for line in range(40):
            # p = Process(target=work2)  # 程序执行时间4.445072174072266
            p = Thread(target=work2)  # 程序执行时间1.009237289428711
    
            list1.append(p)
            p.start()
    
        for p in list1:
            p.join()
        end_time = time.time()
    
        print(f'程序执行时间{end_time - start_time}')
    
    

    5.死锁现象

    两个线程执行任务时,在调用已经被别的线程调用了的全局锁时,会卡住。

    6.递归锁

    用于解决死锁问题。

    RLock:比喻成万能钥匙,可以提供给多个人去使用。

    第一次使用时,会对该锁做一个引用计数,只有引用计数为0,才能真正释放这个锁,让另一个人去使用。

    7.信号量

    互斥锁:同一时间只能让一个人去使用。

    信号量:同一时间可以让多个人去使用。

    8.线程队列

    FIFO队列:先进先出

    LIFO队列:后进先出

    优先级队列:根据参数内元素的每一个字符排列,按照字符编码的顺序排先后。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/bowendown/p/11721860.html
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