标签：sel 工作过程 count 任务 self 函数 cpu log 比较
一、多线程相关概念
1.线程的定义
在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间，而且默认就有一个控制线程，线程顾名思义，就是一条流水线工作的过程，一条流水线必须属于一个车间，一个车间的工作过程是一个进程。车间负责把资源整合到一起，是一个资源单位，而一个车间内至少有一个流水线，流水线的工作需要电源，电源就相当于cpu。所以，进程只是用来把资源集中到一起（进程只是一个资源单位，或者说资源集合），而线程才是cpu上的执行单位。
多线程（即多个控制线程）的概念是，在一个进程中存在多个控制线程，多个控制线程共享该进程的地址空间，相当于一个车间内有多条流水线，都共用一个车间的资源。
2.线程的特点
开销小的特点：类比车间与流水线的关系，开启进程需要申请一个空间，并至少开启一条流水线（线程），而线程只是在车间（进程）中开一条流水线，不需要申请空间。
3.多线程应用
多线程指的是，在一个进程中开启多个线程，简单的讲：如果多个任务共用一块地址空间，那么必须在一个进程内开启多个线程。详细的讲分为4点：
（1）多线程共享一个进程的地址空间。
（2）线程比进程更轻量级，线程比进程更容易创建可撤销，在许多操作系统中，创建一个线程比创建一个进程要快10-100倍，在有大量线程需要动态和快速修改时，这一特性很有用。
（3）若多个线程都是cpu密集型的，那么并不能获得性能上的增强，但是如果存在大量的计算和大量的I/O处理，拥有多个线程允许这些活动彼此重叠运行，从而会加快程序执行的速度。
（4）在多cpu系统中，为了最大限度的利用多核，可以开启多个线程，比开进程开销要小的多。（并不适用于python）
二、开启线程的方式
方式一：
from threading import Thread def work(n): print(‘%s is running‘ %n) if __name__ == ‘__main__‘: for i in range(4): t=Thread(target=work,args=(i,)) t.start() print(‘主‘) ‘‘‘ 输出结果为： 0 is running 1 is running 2 is running 3 is running 主 ‘‘‘
方式二：
from threading import Thread class Mythread(Thread): def __init__(self,n): super().__init__() self.n=n def run(self): print(‘%s is running‘ %self.n) if __name__ == ‘__main__‘: for i in range(4): t=Mythread(i) t.start() print(‘主‘) ‘‘‘ 输出结果为： 0 is running 1 is running 2 is running 3 is running 主 ‘‘‘
三、方法及实例
1、线程共享进程中的资源
from threading import Thread n=100 def work(): global n n=0 if __name__ == ‘__main__‘: t=Thread(target=work) t.start() t.join() print(n) #输出结果：0
结果分析：t线程执行完成后将主进程中的n进行了更改，并得以保存下来，所以当执行完线程t后，主进程打印得到n的结果为0
from multiprocessing import Process import time n=100 def work(): time.sleep(1) global n n=0 if __name__ == ‘__main__‘: p=Process(target=work) p.start() p.join() print(n) #输出结果：100
结果分析：进程的特点是彼此间是独立的空间，故开启子进程p的时候，将主进程的内容进行了单独的拷贝，子进程执行函数时，是将自己拷贝内容的n进行了更改，而打印主进程中的n时，n值不会发生变化。
2、运行速度比较
同一进程开多线程情况：
import os from threading import Thread def work(n): print(‘子线程%s：%s‘ %(n+1,os.getpid())) if __name__ == ‘__main__‘: for i in range(2): t=Thread(target=work,args=(i,)) t.start() print(‘主进程：%s‘%os.getpid()) ‘‘‘ 子线程1：8784 子线程2：8784 主进程：8784 ‘‘‘
结果分析：从以上结果可以看出，线程的执行速度很快，线程开启就瞬间完成执行，故先打印子线程中的内容，最后才打印主进程中的内容，且线程中pid与进程一致。
同一进程开多进程情况：
import os from multiprocessing import Process def work(n): print(‘子进程%s：%s‘ %(n+1,os.getpid())) if __name__ == ‘__main__‘: for i in range(2): p=Process(target=work,args=(i,)) p.start() print(‘主进程：%s‘%os.getpid()) ‘‘‘ 主进程：7208 子进程1：8024 子进程2：4072 ‘‘‘
结果分析：由于进程间彼此之间是独立的空间，开启进程的损耗比线程大，所以在主进程中发出开启子进程后，子进程未执行完，主进程便打印出主进程内容，且各进程的pid各不相同。
3、线程主要方法实例
from threading import Thread,current_thread,enumerate,activeCount def work(): print(‘%s is running‘ %(current_thread().getName())) #获取当前线程的名字 if __name__ == ‘__main__‘: t=Thread(target=work) t.start() print(enumerate()) #当前活跃线程 print(activeCount()) #当前活跃线程数量 t.join()
四、守护线程
无论是进程还是线程，都遵循：守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁，需要强调的是：运行完毕并非终止运行。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。
实例：
from threading import Thread import time def foo(): print(123) time.sleep(5) print(‘end123‘) def bar(): print(‘start456‘) time.sleep(3) print(‘end456‘) if __name__ == ‘__main__‘: t1=Thread(target=foo) t2=Thread(target=bar) t1.daemon=True #必须放在start（）前 t1.start() t2.start() print(‘main‘) ‘‘‘ 123 start456 main end456 ‘‘‘
结果分析：t1为守护线程，与守护进程不一样（主进程代码结束，则就结束守护进程），主线程代码结束后待非守护线程代码都执行完成，才能结束守护线程。
标签：sel 工作过程 count 任务 self 函数 cpu log 比较
原文地址：http://www.cnblogs.com/seven-007/p/7662298.html
