线程理论知识
注意：
进程是资源分配的最小单位
线程是CPU调度的最小单位
每个进程中至少有一个线程
一、多线程与多进程：
多线程的特点：
并发的
轻量级
数据不隔离
多进程的特点：
并发的
数据完全隔离
操作比较笨重
二、主线程的结束就意味着主进程的结束，主线程会等待子线程结束才结束
三、全局解释器锁 GIL
CPython解释器特有的，锁的是线程
线程代码
multiprocessing模块完全模仿了threading模块的接口
为了方便大家归类记忆，我将这部分大致分为四个部分：创建线程部分，线程同步部分，线程队列、线程池部分
一、创建线程-----Thread模块
注意：
开线程不需要 if __name__ == '__main__' :
1.如何开启一个子线程
threading.Thread
# 第一种创建方式
实例化创建一个线程
start开启一个线程
# 第二种方式
采用面向对象的形式来创建线程
继承Thread
重写run方法
如果要传递参数：自定义__init__，需要执行父类的__init__方法
from threading import Thread import time def sayhi(name): time.sleep(2) print('%s say hello' %name) t=Thread(target=sayhi,args=('egon',)) t.start() print('主线程')
不传参数
from threading import Thread import time class Sayhi(Thread): def run(self): time.sleep(2) print('say hello') t = Sayhi() t.start() print('主线程')
传参数
from threading import Thread import time class Sayhi(Thread): def __init__(self,name): super().__init__() self.name=name def run(self): time.sleep(2) print('%s say hello' % self.name) t = Sayhi('egon') t.start() print('主线程')
2.线程与线程之间有什么关系？
主线程的结束就意味着主进程的结束，主线程会等待子线程结束才结束
3.线程有什么特点？
①主线程的结束就意味着主进程的结束，主线程会等待子线程结束才结束
②线程与线程之间数据共享
③线程与线程之间是异步的，有异步的特点-----并发
from threading import Thread from multiprocessing import Process import os def work(): global n n=0 if __name__ == '__main__': # n=100 # p=Process(target=work) # p.start() # p.join() # print('主',n) #毫无疑问子进程p已经将自己的全局的n改成了0,但改的仅仅是它自己的,查看父进程的n仍然为100 n=1 t=Thread(target=work) t.start() t.join() print('主',n) #查看结果为0,因为同一进程内的线程之间共享进程内的数据 同一进程内的线程共享该进程的数据？
4.多线程与多进程的比较
pid的比较开启效率的较量
fromthreadingimportThreadfrommultiprocessingimportProcessimportosdefwork():print('hello')if__name__=='__main__':#在主进程下开启线程t=Thread(target=work)t.start()print('主线程/主进程')'''打印结果:hello主线程/主进程'''#在主进程下开启子进程t=Process(target=work)t.start()print('主线程/主进程')'''打印结果:主线程/主进程hello'''
from threading import Thread from multiprocessing import Process import os def work(): global n n=0 if __name__ == '__main__': # n=100 # p=Process(target=work) # p.start() # p.join() # print('主',n) #毫无疑问子进程p已经将自己的全局的n改成了0,但改的仅仅是它自己的,查看父进程的n仍然为100 n=1 t=Thread(target=work) t.start() t.join() print('主',n) #查看结果为0,因为同一进程内的线程之间共享进程内的数据 同一进程内的线程共享该进程的数据？
5.Thread类的其他方法
Thread实例对象的方法 # isAlive(): 返回线程是否活动的。 # getName(): 返回线程名。 # setName(): 设置线程名。 threading模块提供的一些方法： # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。 # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
from threading import Thread import threading from multiprocessing import Process import os def work(): import time time.sleep(3) print(threading.current_thread().getName()) if __name__ == '__main__': #在主进程下开启线程 t=Thread(target=work) t.start() print(threading.current_thread().getName()) print(threading.current_thread()) #主线程 print(threading.enumerate()) #连同主线程在内有两个运行的线程 print(threading.active_count()) print('主线程/主进程') ''' 打印结果: MainThread <_MainThread(MainThread, started 140735268892672)> [<_MainThread(MainThread, started 140735268892672)>, <Thread(Thread-1, started 123145307557888)>] 主线程/主进程 Thread-1 '''
6.join方法
主线程需要在子线程都运行结束之后再做某件事情，用join对子线程进行控制
from threading import Thread import time def sayhi(name): time.sleep(2) print('%s say hello' %name) if __name__ == '__main__': t=Thread(target=sayhi,args=('egon',)) t.start() t.join() print('主线程') print(t.is_alive()) ''' egon say hello 主线程 False '''
7.守护线程
无论是进程还是线程，都遵循：守护xx会等待主xx运行完毕后被销毁。需要强调的是：运行完毕并非终止运行
#1.对主进程来说，运行完毕指的是主进程代码运行完毕 #2.对主线程来说，运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕，主线程才算运行完毕
#1 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了（守护进程在此时就被回收）,然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程)，才会结束， #2 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行完毕（守护线程在此时就被回收）。因为主线程的结束意味着进程的结束，进程整体的资源都将被回收，而进程必须保证非守护线程都运行完毕后才能结束。
from threading import Thread import time def sayhi(name): time.sleep(2) print('%s say hello' %name) if __name__ == '__main__': t=Thread(target=sayhi,args=('egon',)) t.setDaemon(True) #必须在t.start()之前设置 t.start() print('主线程') print(t.is_alive()) ''' 主线程 True '''
from threading import Thread import time def foo(): print(123) time.sleep(1) print("end123") def bar(): print(456) time.sleep(3) print("end456") t1=Thread(target=foo) t2=Thread(target=bar) t1.daemon=True t1.start() t2.start() print("main-------")
二、线程同步
1.锁
1.1 互斥锁 Lock
1.2 死锁
进程也有死锁与递归锁，在进程那里忘记说了，放到这里一切说了额
所谓死锁： 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁
from threading import Lock as Lock import time mutexA=Lock() mutexA.acquire() mutexA.acquire() print(123) mutexA.release() mutexA.release()
1.3 递归锁 RLock
解决方法，递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。
这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁：
from threading import RLock as Lock import time mutexA=Lock() mutexA.acquire() mutexA.acquire() print(123) mutexA.release() mutexA.release()
1.4 典型问题：科学家吃面
import time from threading import Thread,Lock noodle_lock = Lock() fork_lock = Lock() def eat1(name): noodle_lock.acquire() print('%s 抢到了面条'%name) fork_lock.acquire() print('%s 抢到了叉子'%name) print('%s 吃面'%name) fork_lock.release() noodle_lock.release() def eat2(name): fork_lock.acquire() print('%s 抢到了叉子' % name) time.sleep(1) noodle_lock.acquire() print('%s 抢到了面条' % name) print('%s 吃面' % name) noodle_lock.release() fork_lock.release() for name in ['哪吒','egon','yuan']: t1 = Thread(target=eat1,args=(name,)) t2 = Thread(target=eat2,args=(name,)) t1.start() t2.start()
import time from threading import Thread,RLock fork_lock = noodle_lock = RLock() def eat1(name): noodle_lock.acquire() print('%s 抢到了面条'%name) fork_lock.acquire() print('%s 抢到了叉子'%name) print('%s 吃面'%name) fork_lock.release() noodle_lock.release() def eat2(name): fork_lock.acquire() print('%s 抢到了叉子' % name) time.sleep(1) noodle_lock.acquire() print('%s 抢到了面条' % name) print('%s 吃面' % name) noodle_lock.release() fork_lock.release() for name in ['哪吒','egon','yuan']: t1 = Thread(target=eat1,args=(name,)) t2 = Thread(target=eat2,args=(name,)) t1.start() t2.start()
2.信号量 Semaphore
同进程的一样
与进程池是完全不同的概念，进程池Pool(4)，最大只能产生4个进程，而且从头到尾都只是这四个进程，不会产生新的，而信号量是产生一堆线程/进程
3.事件 Event
同进程的一样
4.条件 Condition
使得线程等待，只有满足某条件时，才释放n个线程
Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持。Condition被称为条件变量，除了提供与Lock类似的acquire和release方法外，还提供了wait和notify方法。线程首先acquire一个条件变量，然后判断一些条件。如果条件不满足则wait；如果条件满足，进行一些处理改变条件后，通过notify方法通知其他线程，其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。不断的重复这一过程，从而解决复杂的同步问题。
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() print('****')
5.定时器
定时器，指定n秒后执行某个操作
from threading import Timer def hello(): print("hello, world") t = Timer(1, hello) t.start() # after 1 seconds, "hello, world" will be printed
三、线程队列
class queue.Queue(maxsize=0) # 先进先出
import queue q=queue.Queue() q.put('first') q.put('second') q.put('third') print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 结果(先进先出): first second third '''
class queue.LifoQueue(maxsize=0) #last in fisrt out
import queue q=queue.LifoQueue() q.put('first') q.put('second') q.put('third') print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 结果(后进先出): third second first '''
class queue.PriorityQueue(maxsize=0) #存储数据时可设置优先级的队列
import queue q=queue.PriorityQueue() #put进入一个元组,元组的第一个元素是优先级(通常是数字,也可以是非数字之间的比较),数字越小优先级越高 q.put((20,'a')) q.put((10,'b')) q.put((30,'c')) print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) ''' 结果(数字越小优先级越高,优先级高的优先出队): (10, 'b') (20, 'a') (30, 'c') '''
四、线程池
Python标准模块--concurrent.futures
#1 介绍 concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用 ProcessPoolExecutor: 进程池，提供异步调用 Both implement the same interface, which is defined by the abstract Executor class. #2 基本方法 #submit(fn, *args, **kwargs) 异步提交任务 #map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 取代for循环submit的操作 #shutdown(wait=True) 相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作 wait=True，等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续 wait=False，立即返回，并不会等待池内的任务执行完毕 但不管wait参数为何值，整个程序都会等到所有任务执行完毕 submit和map必须在shutdown之前 #result(timeout=None) 取得结果 #add_done_callback(fn) 回调函数
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor import os,time,random def task(n): print('%s is runing' %os.getpid()) time.sleep(random.randint(1,3)) return n**2 if __name__ == '__main__': executor=ThreadPoolExecutor(max_workers=3) # for i in range(11): # future=executor.submit(task,i) executor.map(task,range(1,12)) #map取代了for+submit
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor from multiprocessing import Pool import requests import json import os def get_page(url): print('<进程%s> get %s' %(os.getpid(),url)) respone=requests.get(url) if respone.status_code == 200: return {'url':url,'text':respone.text} def parse_page(res): res=res.result() print('<进程%s> parse %s' %(os.getpid(),res['url'])) parse_res='url:<%s> size:[%s] ' %(res['url'],len(res['text'])) with open('db.txt','a') as f: f.write(parse_res) if __name__ == '__main__': urls=[ 'https://www.baidu.com', 'https://www.python.org', 'https://www.openstack.org', 'https://help.github.com/', 'http://www.sina.com.cn/' ] # p=Pool(3) # for url in urls: # p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page) # p.close() # p.join() p=ProcessPoolExecutor(3) for url in urls: p.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page) #parse_page拿到的是一个future对象obj，需要用obj.result()拿到结果