python多線程怎樣執(zhí)行函數(shù)

將你需要多線程并發(fā)執(zhí)行的函數(shù)放入list中

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import threading

threads = []

t1 = threading.Thread(target=函數(shù)名,args=參數(shù))

threads.append(t1)

啟動(dòng)多線程

if __name__ == '__main__':

??? for t in threads:

? ? ??? t.setDaemon(True)

? ? ??? t.start()

t.join()

更多詳細(xì)操作help(threading)

#coding=utf-8

import?threading

from?time?import?ctime,sleep

#?要啟動(dòng)的函數(shù)

def?music(func):

for?i?in?range(2):

print?"I?was?listening?to?%s.?%s"?%(func,ctime())

sleep(1)

#?要啟動(dòng)的函數(shù)

def?move(func):

for?i?in?range(2):

print?"I?was?at?the?%s!?%s"?%(func,ctime())

sleep(5)

threads?=?[]

t1?=?threading.Thread(target=music,args=(u'愛(ài)情買賣',))

threads.append(t1)

t2?=?threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡達(dá)',))

threads.append(t2)

#?函數(shù)加入線程列表

if?__name__?==?'__main__':

for?t?in?threads:

t.setDaemon(True)

t.start()

t.join()?#子線程完成運(yùn)行之前，這個(gè)子線程的父線程將一直被阻塞，不會(huì)退出

print?"all?over?%s"?%ctime()

python 怎么實(shí)現(xiàn)多線程的

線程也就是輕量級(jí)的進(jìn)程，多線程允許一次執(zhí)行多個(gè)線程，Python是多線程語(yǔ)言，它有一個(gè)多線程包，GIL也就是全局解釋器鎖，以確保一次執(zhí)行單個(gè)線程，一個(gè)線程保存GIL并在將其傳遞給下一個(gè)線程之前執(zhí)行一些操作，也就產(chǎn)生了并行執(zhí)行的錯(cuò)覺(jué)。

小白都看懂了，Python 中的線程和進(jìn)程精講，建議收藏

目錄

眾所周知，CPU是計(jì)算機(jī)的核心，它承擔(dān)了所有的計(jì)算任務(wù)。而操作系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)的管理者，是一個(gè)大管家，它負(fù)責(zé)任務(wù)的調(diào)度，資源的分配和管理，統(tǒng)領(lǐng)整個(gè)計(jì)算機(jī)硬件。應(yīng)用程序是具有某種功能的程序，程序運(yùn)行與操作系統(tǒng)之上

在很早的時(shí)候計(jì)算機(jī)并沒(méi)有線程這個(gè)概念，但是隨著時(shí)代的發(fā)展，只用進(jìn)程來(lái)處理程序出現(xiàn)很多的不足。如當(dāng)一個(gè)進(jìn)程堵塞時(shí)，整個(gè)程序會(huì)停止在堵塞處，并且如果頻繁的切換進(jìn)程，會(huì)浪費(fèi)系統(tǒng)資源。所以線程出現(xiàn)了

線程是能擁有資源和獨(dú)立運(yùn)行的最小單位，也是程序執(zhí)行的最小單位。一個(gè)進(jìn)程可以擁有多個(gè)線程，而且屬于同一個(gè)進(jìn)程的多個(gè)線程間會(huì)共享該進(jìn)行的資源

① 200 多本 Python 電子書（和經(jīng)典的書籍）應(yīng)該有

② Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)資料（最全中文版）

③ 項(xiàng)目源碼（四五十個(gè)有趣且可靠的練手項(xiàng)目及源碼）

④ Python基礎(chǔ)入門、爬蟲、網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)、大數(shù)據(jù)分析方面的視頻（適合小白學(xué)習(xí)）

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進(jìn)程時(shí)一個(gè)具有一定功能的程序在一個(gè)數(shù)據(jù)集上的一次動(dòng)態(tài)執(zhí)行過(guò)程。進(jìn)程由程序，數(shù)據(jù)集合和進(jìn)程控制塊三部分組成。程序用于描述進(jìn)程要完成的功能，是控制進(jìn)程執(zhí)行的指令集；數(shù)據(jù)集合是程序在執(zhí)行時(shí)需要的數(shù)據(jù)和工作區(qū)；程序控制塊（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是進(jìn)程存在的唯一標(biāo)志

在Python中，通過(guò)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù) thread 和 Threading 提供對(duì)線程的支持, threading 對(duì) thread 進(jìn)行了封裝。 threading 模塊中提供了 Thread , Lock , RLOCK , Condition 等組件

在Python中線程和進(jìn)程的使用就是通過(guò) Thread 這個(gè)類。這個(gè)類在我們的 thread 和 threading 模塊中。我們一般通過(guò) threading 導(dǎo)入

默認(rèn)情況下，只要在解釋器中，如果沒(méi)有報(bào)錯(cuò)，則說(shuō)明線程可用

守護(hù)模式：

現(xiàn)在我們程序代碼中，有多個(gè)線程， 并且在這個(gè)幾個(gè)線程中都會(huì)去 操作同一部分內(nèi)容，那么如何實(shí)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的共享呢？

這時(shí)，可以使用 threading庫(kù)里面的鎖對(duì)象 Lock 去保護(hù)

Lock 對(duì)象的acquire方法 是申請(qǐng)鎖

每個(gè)線程在操作共享數(shù)據(jù)對(duì)象之前，都應(yīng)該申請(qǐng)獲取操作權(quán)，也就是調(diào)用該共享數(shù)據(jù)對(duì)象對(duì)應(yīng)的鎖對(duì)象的acquire方法，如果線程A 執(zhí)行了 acquire() 方法，別的線程B 已經(jīng)申請(qǐng)到了這個(gè)鎖， 并且還沒(méi)有釋放，那么 線程A的代碼就在此處 等待 線程B 釋放鎖，不去執(zhí)行后面的代碼。

直到線程B 執(zhí)行了鎖的 release 方法釋放了這個(gè)鎖， 線程A 才可以獲取這個(gè)鎖，就可以執(zhí)行下面的代碼了

如：

到在使用多線程時(shí)，如果數(shù)據(jù)出現(xiàn)和自己預(yù)期不符的問(wèn)題，就可以考慮是否是共享的數(shù)據(jù)被調(diào)用覆蓋的問(wèn)題

使用 threading 庫(kù)里面的鎖對(duì)象 Lock 去保護(hù)

Python中的多進(jìn)程是通過(guò)multiprocessing包來(lái)實(shí)現(xiàn)的，和多線程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process對(duì)象來(lái)創(chuàng)建一個(gè)進(jìn)程對(duì)象。這個(gè)進(jìn)程對(duì)象的方法和線程對(duì)象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一個(gè)方法不同Thread線程對(duì)象中的守護(hù)線程方法是setDeamon，而Process進(jìn)程對(duì)象的守護(hù)進(jìn)程是通過(guò)設(shè)置daemon屬性來(lái)完成的

守護(hù)模式：

其使用方法和線程的那個(gè) Lock 使用方法類似

Manager的作用是提供多進(jìn)程共享的全局變量，Manager()方法會(huì)返回一個(gè)對(duì)象，該對(duì)象控制著一個(gè)服務(wù)進(jìn)程，該進(jìn)程中保存的對(duì)象運(yùn)行其他進(jìn)程使用代理進(jìn)行操作

語(yǔ)法：

線程池的基類是 concurrent.futures 模塊中的 Executor ， Executor 提供了兩個(gè)子類，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor ，其中 ThreadPoolExecutor 用于創(chuàng)建線程池，而 ProcessPoolExecutor 用于創(chuàng)建進(jìn)程池

如果使用線程池/進(jìn)程池來(lái)管理并發(fā)編程，那么只要將相應(yīng)的 task 函數(shù)提交給線程池/進(jìn)程池，剩下的事情就由線程池/進(jìn)程池來(lái)搞定

Exectuor 提供了如下常用方法：

程序?qū)?task 函數(shù)提交（submit）給線程池后，submit 方法會(huì)返回一個(gè) Future 對(duì)象，F(xiàn)uture 類主要用于獲取線程任務(wù)函數(shù)的返回值。由于線程任務(wù)會(huì)在新線程中以異步方式執(zhí)行，因此，線程執(zhí)行的函數(shù)相當(dāng)于一個(gè)“將來(lái)完成”的任務(wù)，所以 Python 使用 Future 來(lái)代表

Future 提供了如下方法：

使用線程池來(lái)執(zhí)行線程任務(wù)的步驟如下：

最佳線程數(shù)目 = （（線程等待時(shí)間+線程CPU時(shí)間）/線程CPU時(shí)間 ）* CPU數(shù)目

也可以低于 CPU 核心數(shù)

使用線程池來(lái)執(zhí)行線程任務(wù)的步驟如下：

關(guān)于進(jìn)程的開(kāi)啟代碼一定要放在 if __name__ == '__main__': 代碼之下，不能放到函數(shù)中或其他地方

開(kāi)啟進(jìn)程的技巧

開(kāi)啟進(jìn)程的數(shù)量最好低于最大 CPU 核心數(shù)