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python 并发之线程

时间:2019-01-14 18:49:17      阅读:150      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:join   返回   daemon   col   %s   进程资源   list   系统   弊端   

一.什么是线程

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#指的是一条流水线的工作过程,关键的一句话:一个进程内最少自带一个线程,其实进程根本不能执行,进程不是执行单位,是资源的单位,分配资源的单位
#线程才是执行单位
#进程:做手机屏幕的工作过程,刚才讲的
#我们的py文件在执行的时候,如果你站在资源单位的角度来看,我们称为一个主进程,如果站在代码执行的角度来看,它叫做主线程,只是一种形象的说法,其实整个代码的执行过程成为线程,也就是干这个活儿的本身称为线程,但是我们后面学习的时候,我们就称为线程去执行某个任务,其实那某个任务的执行过程称为一个线程,一条流水线的执行过程为线程

#进程vs线程
#1 同一个进程内的多个线程是共享该进程的资源的,不同进程内的线程资源肯定是隔离的
#2 创建线程的开销比创建进程的开销要小的多


#并发三个任务:1启动三个进程:因为每个进程中有一个线程,但是我一个进程中开启三个线程就够了
#同一个程序中的三个任务需要执行,你是用三个进程好 ,还是三个线程好?
#例子:
    # pycharm 三个任务:键盘输入  屏幕输出  自动保存到硬盘
    #如果三个任务是同步的话,你键盘输入的时候,屏幕看不到
    #咱们的pycharm是不是一边输入你边看啊,就是将串行变为了三个并发的任务
    #解决方案:三个进程或者三个线程,哪个方案可行。如果是三个进程,进程的资源是不是隔离的并且开销大,最致命的就是资源隔离,但是用户输入的数据还要给另外一个进程发送过去,进程之间能直接给数据吗?你是不是copy一份给他或者通信啊,但是数据是同一份,我们有必要搞多个进程吗,线程是不是共享资源的,我们是不是可以使用多线程来搞,你线程1输入的数据,线程2能不能看到,你以后的场景还是应用多线程多,而且起线程我们说是不是很快啊,占用资源也小,还能共享同一个进程的资源,不需要将数据来回的copy!
什么是线程

进程有很多优点,它提供了多道编程,让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源,可以提高计算机的利用率。很多人就不理解了,既然进程这么优秀,为什么还要线程呢?其实,仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的,主要体现在两点上:

    •   进程只能在一个时间干一件事,如果想同时干两件事或多件事,进程就无能为力了。

    •   进程在执行的过程中如果阻塞,例如等待输入,整个进程就会挂起,即使进程中有些工作不依赖于输入的数据,也将无法执行。

    如果这两个缺点理解比较困难的话,举个现实的例子也许你就清楚了:如果把我们上课的过程看成一个进程的话,那么我们要做的是耳朵听老师讲课,手上还要记笔记,脑子还要思考问题,这样才能高效的完成听课的任务。而如果只提供进程这个机制的话,上面这三件事将不能同时执行,同一时间只能做一件事,听的时候就不能记笔记,也不能用脑子思考,这是其一;如果老师在黑板上写演算过程,我们开始记笔记,而老师突然有一步推不下去了,阻塞住了,他在那边思考着,而我们呢,也不能干其他事,即使你想趁此时思考一下刚才没听懂的一个问题都不行,这是其二。

    现在你应该明白了进程的缺陷了,而解决的办法很简单,我们完全可以让听、写、思三个独立的过程,并行起来,这样很明显可以提高听课的效率。而实际的操作系统中,也同样引入了这种类似的机制——线程。

二.线程的出现

60年代,在OS中能拥有资源和独立运行的基本单位是进程,然而随着计算机技术的发展,进程出现了很多弊端,一是由于进程是资源拥有者,创建、撤消与切换存在较大的时空开销,因此需要引入轻型进程;二是由于对称多处理机(SMP)出现,可以满足多个运行单位,而多个进程并行开销过大。

      因此在80年代,出现了能独立运行的基本单位——线程(Threads)
      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.
       每一个进程中至少有一个线程。 

     

    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。

    例如,北京地铁与上海地铁是不同的进程,而北京地铁里的13号线是一个线程,北京地铁所有的线路共享北京地铁所有的资源,比如所有的乘客可以被所有线路拉。

 

三.线程与进程的关系

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线程与进程的区别可以归纳为以下4点:

      1)地址空间和其它资源(如打开文件):进程间相互独立,同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。
      2)通信:进程间通信IPC,线程间可以直接读写进程数据段(如全局变量)来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助,以保证数据的一致性。(就类似进程中的锁的作用)
      3)调度和切换:线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
      4)在多线程操作系统中(现在咱们用的系统基本都是多线程的操作系统),进程不是一个可执行的实体,真正去执行程序的不是进程,是线程,你可以理解进程就是一个线程的容器
 
四.线程的特点
 先简单了解一下线程有哪些特点,里面的堆栈啊主存区啊什么的后面会讲,大家先大概了解一下就好啦。
  在多线程的操作系统中,通常是在一个进程中包括多个线程,每个线程都是作为利用CPU的基本单位,是花费最小开销的实体。线程具有以下属性。
    1)轻型实体
      线程中的实体基本上不拥有系统资源,只是有一些必不可少的、能保证独立运行的资源。
      线程的实体包括程序、数据和TCB。线程是动态概念,它的动态特性由线程控制块TCB(Thread Control Block)描述。
 
TCB包括以下信息:
(1)线程状态。
(2)当线程不运行时,被保存的现场资源。
(3)一组执行堆栈。
(4)存放每个线程的局部变量主存区。
(5)访问同一个进程中的主存和其它资源。
用于指示被执行指令序列的程序计数器、保留局部变量、少数状态参数和返回地址等的一组寄存器和堆栈。

 

2)独立调度和分派的基本单位。

    在多线程OS中,线程是能独立运行的基本单位,因而也是独立调度和分派的基本单位。由于线程很“轻”,故线程的切换非常迅速且开销小(在同一进程中的)。
  3)共享进程资源。
    线程在同一进程中的各个线程,都可以共享该进程所拥有的资源,这首先表现在:所有线程都具有相同的进程id,这意味着,线程可以访问该进程的每一个内存资源;此外,还可以访问进程所拥有的已打开文件、定时器、信号量机构等。由于同一个进程内的线程共享内存和文件,所以线程之间互相通信不必调用内核。
  4)可并发执行。
    在一个进程中的多个线程之间,可以并发执行,甚至允许在一个进程中所有线程都能并发执行;同样,不同进程中的线程也能并发执行,充分利用和发挥了处理机与外围设备并行工作的能力。
 
五.线程的创建
1.两种方式
 1 from threading import Thread
 2 # def f1(n):
 3 #     print(‘xx%s‘%n)
 4 #
 5 #
 6 # def f2(n):
 7 #     print(‘ss%s‘%n)
 8 #
 9 #
10 # if __name__ == ‘__main__‘:
11 #     t = Thread(target=f1,args=(1,))
12 #     t1 = Thread(target=f2,args=(2,))
13 #     t.start()
14 #     t1.start()
15 
16 # 第二种创建方式
17 class Mythread(Thread):
18 
19 
20     def run(self):
21         print(哈哈哈)
22 
23 
24 if __name__ == __main__:
25     t = Mythread()
26     t.start()

 

六.多进程和多线程的效率对比

 1 import time
 2 from threading import Thread
 3 from multiprocessing import Process
 4 
 5 def f1():
 6     # time.sleep(1)  # io密集型 有阻塞
 7     # 计算型: 无阻塞
 8     n = 10
 9     for i in range(10000000):
10         n = n + i
11 
12 if __name__ == __main__:
13     # 查看一下20个线程执行20个任务的执行时间
14     t_s_time = time.time()
15     t_list = []
16     for i in range(20):
17         t =Thread(target=f1,)
18         t.start()
19         t_list.append(t)
20 
21     [tt.join() for tt in t_list]
22 
23     t_e_time = time.time()
24 
25     t_dif_time = t_e_time - t_s_time
26     # 查看一下20个进程执行同样的任务的执行时间
27     p_s_time = time.time()
28     p_list = []
29     for i in range(20):
30         p = Process(target=f1,)
31         p.start()
32         p_list.append(p)
33 
34     [pp.join() for pp in p_list]
35 
36     p_e_time = time.time()
37 
38     p_dif_time = p_e_time - p_s_time
39 
40     print(多线程时间:,t_dif_time)
41     print(多进程时间:,p_dif_time)
42 
43 
44 # 计算型 多线程比多进程费时间
45 # io密集型 多线程比多进程省时间

 

七.线程锁

1.锁

 1 import time
 2 from threading import Lock,Thread
 3 
 4 num = 100
 5 def f1(loc):
 6     loc.acquire()
 7     global num
 8     tmp = num
 9     tmp -= 1
10     time.sleep(0.00001)
11     num = tmp
12     loc.release()
13 
14 if __name__ == __main__:
15     t_loc = Lock()
16     t_list = []
17     for i in range(10):
18         t = Thread(target=f1,args=(t_loc,))
19         t.start()
20         t_list.append(t)
21     [tt.join() for tt in t_list]
22     print(主线成的num:,num)

 

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,进程的死锁和线程的是一样的,而且一般情况下进程之间是数据不共享的,不需要加锁,由于线程是对全局的数据共享的,所以对于全局的数据进行操作的时候,要加锁。

 

    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

 

import time
from threading import Thread,Lock

def f1(locA,locB):
    locA.acquire()
    print(f1>>>1号抢到了A锁)
    time.sleep(1)
    locB.acquire()
    print(f1>>>1号抢到了B锁)
    locB.release()
    locA.release()
def f2(locA,locB):
    locB.acquire()
    print(f2>>>2号抢到了A锁)
    time.sleep(1)
    locA.acquire()
    print(f2>>>2号抢到了B锁)
    locA.release()
    locB.release()

if __name__ == __main__:
    locA = locB = Lock()
    t1 = Thread(target=f1,args=(locA,locB))
    t2 = Thread(target=f2,args=(locA,locB))
    t1.start()
    t2.start()

 

解决方案使用递归锁

 1 import time
 2 from threading import Thread,RLock
 3 
 4 def f1(locA,locB):
 5     locA.acquire()
 6     print(f1>>>1号抢到了A锁)
 7     time.sleep(1)
 8     locB.acquire()
 9     print(f1>>>1号抢到了B锁)
10     locB.release()
11     locA.release()
12 def f2(locA,locB):
13     locB.acquire()
14     print(f2>>>2号抢到了A锁)
15     time.sleep(1)
16     locA.acquire()
17     # time.sleep(1)
18     print(f2>>>2号抢到了B锁)
19     locA.release()
20     locB.release()
21 
22 if __name__ == __main__:
23     locA = locB = RLock()
24 
25     #locA = locB = RLock()  # 递归锁,维护一个计数器,acquire一次就加1,release就减1
26     t1 = Thread(target=f1,args=(locA,locB))
27     t2 = Thread(target=f2,args=(locA,locB))
28     t1.start()
29     t2.start()

3.GIL锁

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八.守护线程

 1 import time
 2 from threading import Thread
 3 
 4 def f1():
 5     time.sleep(2)
 6     print(1号线程)
 7 
 8 def f2():
 9     time.sleep(3)
10     print(2号线程)
11 
12 
13 if __name__ == __main__:
14     t1 = Thread(target=f1,)
15     t2 = Thread(target=f2,)
16     t1.daemon = True
17     # t2.daemon = True
18     t1.start()
19     t2.start()
20     print(主线程结束)

守护线程or守护进程区别

 1 import time
 2 from threading import Thread
 3 from multiprocessing import Process
 4 
 5 # 守护进程: 主进程代码执行运行结束,守护进程随之结束
 6 
 7 # 守护线程:守护线程会等待所有非守护线程运行结束才结束
 8 
 9 def f1(s):
10     time.sleep(2)
11     print(1号%s%s)
12 
13 def f2(s):
14     time.sleep(3)
15     print(2号%s%s)
16 
17 if __name__ == __main__:
18     # 多线程
19     # t1 = Thread(target=f1,args=(‘线程‘,))
20     # t2 = Thread(target=f2,args=(‘线程‘,))
21     # t1.daemon = True  # 守护线程
22     # # t2.daemon = True  # 守护线程
23     # t1.start()
24     # t2.start()
25     # print(‘主线程结束‘)
26 
27     # 多进程
28     t1 = Process(target=f1,args=(进程,))
29     t2 = Process(target=f2,args=(进程,))
30     # t1.daemon = True
31     t2.daemon = True
32     t1.start()
33     t2.start()
34     print(主进程结束)

 

 

 

 

 

 

守护线程:等待所有非守护线程的结束才结束

守护进程:主进程代码运行结束,守护进程就随之结束

python 并发之线程

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原文地址:https://www.cnblogs.com/beargod/p/10268270.html

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