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  • day9 线程、进程和协程深入版

    Python线程

    Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元。

    import threading
    import time
    
    
    def show(arg):
        time.sleep(1)
        print("thread" + str(arg))
    
    
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
        t.start()
    
    print("main thread stop")

    上述代码创建了10个“前台”线程,然后控制器就交给了CPU,CPU根据指定算法进行调度,分片执行指令。

    更多方法:

      • start            线程准备就绪,等待CPU调度
      • setName      为线程设置名称
      • getName      获取线程名称
      • setDaemon   设置为后台线程或前台线程(默认)
                           如果是后台线程,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论成功与否,均停止
                            如果是前台线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,程序停止
      • join              逐个执行每个线程,执行完毕后继续往下执行,该方法使得多线程变得无意义

                     *   run              线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法

    自定义线程类:

    import threading
    import time
     
     
    class MyThread(threading.Thread):
        def __init__(self,num):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.num = num
     
        def run(self):#定义每个线程要运行的函数
     
            print("running on number:%s" %self.num)
     
            time.sleep(3)
     
    if __name__ == '__main__':
     
        t1 = MyThread(1)
        t2 = MyThread(2)
        t1.start()
        t2.start()

    线程锁(Lock、RLock)

    由于线程之间是进行随机调度,并且每个线程可能只执行n条执行之后,当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据,所以,出现了线程锁 - 同一时刻允许一个线程执行操作。

    未使用锁:

    #!/usr/bin/env python3
    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    import threading
    import time
    
    num = 0
    
    def task(arg):
        time.sleep(1)
        global num
        num += 1
        print(num)
    
    
    for i in range(15):
        t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
        t.start()

    使用锁:

    #!/usr/bin/env python3
    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    import threading
    import time
    
    lock = threading.BoundedSemaphore(3)
    
    num = 0
    
    def task(arg):
        lock.acquire()
        time.sleep(1)
        global num
        num += 1
        print(num)
        lock.release()
    
    
    for i in range(15):
        t = threading.Thread(target=task, args=(i,))
        t.start()

    信号量(Semaphore)

    互斥锁 同时只允许一个线程更改数据,而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 ,比如厕所有3个坑,那最多只允许3个人上厕所,后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。

    import threading,time
     
    def run(n):
        semaphore.acquire()
        time.sleep(1)
        print("run the thread: %s" %n)
        semaphore.release()
     
    if __name__ == '__main__':
     
        num= 0
        semaphore  = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行
        for i in range(20):
            t = threading.Thread(target=run,args=(i,))
            t.start()

    条件(Condition)

    使得线程等待,只有满足某条件时,才释放n个线程

    import threading
     
    def run(n):
        con.acquire()
        con.wait()
        print("run the thread: %s" %n)
        con.release()
     
    if __name__ == '__main__':
     
        con = threading.Condition()
        for i in range(10):
            t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
            t.start()
     
        while True:
            inp = input('>>>')
            if inp == 'q':
                break
            con.acquire()
            con.notify(int(inp))
            con.release()

    代码:

    def condition_func():
    
        ret = False
        inp = input('>>>')
        if inp == '1':
            ret = True
    
        return ret
    
    
    def run(n):
        con.acquire()
        con.wait_for(condition_func)
        print("run the thread: %s" %n)
        con.release()
    
    if __name__ == '__main__':
    
        con = threading.Condition()
        for i in range(10):
            t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
            t.start()

    Timer

    定时器,指定n秒后执行某操作

    #!/usr/bin/env python3
    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    from threading import Timer
    
    def hello():
        print("Hello, word")
    
    t = Timer(2, hello)
    t.start()

    Python 进程

    #!/usr/bin/env python3
    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    from multiprocessing import Process
    import threading
    import time
    
    def task(arg):
        print(arg)
    
    for i in range(10):
        p = Process(target=task, args=(i,))
        p.start()

    注意:由于进程之间的数据需要各自持有一份,所以创建进程需要的非常大的开销。

     

    进程数据共享

    进程各自持有一份数据,默认无法共享数据

    方法一:Array

    #!/usr/bin/env python3
    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    from multiprocessing import Process,Array
    from threading import Thread
    import time
    
    def task(num, li):
        # li.append(num)
        li[num] = 1
        print(list(li))
    
    if __name__ == "__main__":
        v = Array("i", 10)
        for i in range(10):
            p = Process(target=task, args=(i,v,))
            p.start()

    方法二:manage.dict()共享数据

    from multiprocessing import Process,Manager
    from threading import Thread
    import time
    
    def task(num, li):
        li.append(num)
        # li[num] = 1
        print(li)
    
    if __name__ == "__main__":
        ###特殊的字典
        obj = Manager()
        v = obj.list()
        for i in range(10):
            p = Process(target=task, args=(i,v,))
            p.start()
            p.join()
        input(">>>")

    协程

    线程和进程的操作是由程序触发系统接口,最后的执行者是系统;协程的操作则是程序员。

    协程存在的意义:对于多线程应用,CPU通过切片的方式来切换线程间的执行,线程切换时需要耗时(保存状态,下次继续)。协程,则只使用一个线程,在一个线程中规定某个代码块执行顺序。

    协程的适用场景:当程序中存在大量不需要CPU的操作时(IO),适用于协程;

    greenlet

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding:utf-8 -*-
     
     
    from greenlet import greenlet
     
     
    def test1():
        print(12)
        gr2.switch()
        print(34)
        gr2.switch()
     
     
    def test2():
        print(56)
        gr1.switch()
        print(78)
        
    if __name__=="__main__"
        gr1 = greenlet(test1)
        gr2 = greenlet(test2)
        gr1.switch()

    gevent

    #!/usr/bin/env python3
    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    from gevent import monkey; monkey.patch_all()
    import gevent
    import requests
    
    def f(url):
        response = requests.get(url)
        print(response.url,response.status_code)
    
    gevent.joinall([
            gevent.spawn(f, 'http://www.jd.com/'),
            gevent.spawn(f, 'http://www.baidu.com/'),
            gevent.spawn(f, 'http://www.taobao.com/'),
    ])
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