小白都看懂了，Python 中的線程和進程精講，建議收藏

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眾所周知，CPU是計算機的核心，它承擔了所有的計算任務。而操作系統(tǒng)是計算機的管理者，是一個大管家，它負責任務的調(diào)度，資源的分配和管理，統(tǒng)領(lǐng)整個計算機硬件。應用程序是具有某種功能的程序，程序運行與操作系統(tǒng)之上

在很早的時候計算機并沒有線程這個概念，但是隨著時代的發(fā)展，只用進程來處理程序出現(xiàn)很多的不足。如當一個進程堵塞時，整個程序會停止在堵塞處，并且如果頻繁的切換進程，會浪費系統(tǒng)資源。所以線程出現(xiàn)了

線程是能擁有資源和獨立運行的最小單位，也是程序執(zhí)行的最小單位。一個進程可以擁有多個線程，而且屬于同一個進程的多個線程間會共享該進行的資源

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進程時一個具有一定功能的程序在一個數(shù)據(jù)集上的一次動態(tài)執(zhí)行過程。進程由程序，數(shù)據(jù)集合和進程控制塊三部分組成。程序用于描述進程要完成的功能，是控制進程執(zhí)行的指令集；數(shù)據(jù)集合是程序在執(zhí)行時需要的數(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，是進程存在的唯一標志

在Python中，通過兩個標準庫 thread 和 Threading 提供對線程的支持, threading 對 thread 進行了封裝。 threading 模塊中提供了 Thread , Lock , RLOCK , Condition 等組件

在Python中線程和進程的使用就是通過 Thread 這個類。這個類在我們的 thread 和 threading 模塊中。我們一般通過 threading 導入

默認情況下，只要在解釋器中，如果沒有報錯，則說明線程可用

守護模式：

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

這時，可以使用 threading庫里面的鎖對象 Lock 去保護

Lock 對象的acquire方法 是申請鎖

每個線程在操作共享數(shù)據(jù)對象之前，都應該申請獲取操作權(quán)，也就是調(diào)用該共享數(shù)據(jù)對象對應的鎖對象的acquire方法，如果線程A 執(zhí)行了 acquire() 方法，別的線程B 已經(jīng)申請到了這個鎖， 并且還沒有釋放，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 方法釋放了這個鎖， 線程A 才可以獲取這個鎖，就可以執(zhí)行下面的代碼了

如：

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

使用 threading 庫里面的鎖對象 Lock 去保護

Python中的多進程是通過multiprocessing包來實現(xiàn)的，和多線程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process對象來創(chuàng)建一個進程對象。這個進程對象的方法和線程對象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一個方法不同Thread線程對象中的守護線程方法是setDeamon，而Process進程對象的守護進程是通過設(shè)置daemon屬性來完成的

守護模式：

其使用方法和線程的那個 Lock 使用方法類似

Manager的作用是提供多進程共享的全局變量，Manager()方法會返回一個對象，該對象控制著一個服務進程，該進程中保存的對象運行其他進程使用代理進行操作

語法：

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

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

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 方法會返回一個 Future 對象，F(xiàn)uture 類主要用于獲取線程任務函數(shù)的返回值。由于線程任務會在新線程中以異步方式執(zhí)行，因此，線程執(zhí)行的函數(shù)相當于一個“將來完成”的任務，所以 Python 使用 Future 來代表

Future 提供了如下方法：

使用線程池來執(zhí)行線程任務的步驟如下：

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

也可以低于 CPU 核心數(shù)

使用線程池來執(zhí)行線程任務的步驟如下：

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

開啟進程的技巧

開啟進程的數(shù)量最好低于最大 CPU 核心數(shù)

Python 類中的方法如何多線程調(diào)用

# -*- coding: utf-8 -*-import threadingimport threadimport time class Test(object): def __init__(self): # threading.Thread.__init__(self) self._sName = "machao" def process(self): #args是關(guān)鍵字參數(shù)，需要加上名字，寫成args=(self,) th1 = threading.Thread(target=Test.buildList, args=(self,)) th1.start() th1.join() def buildList(self): while True: print "start" time.sleep(3) test = Test()test.process()

在Python 中，怎樣讓 worker 線程調(diào)用主線程的函數(shù)

# -*- coding: utf-8 -*-

import threading

import thread

import time

class Test(object):

def __init__(self):

# threading.Thread.__init__(self)

self._sName = "machao"

def process(self):

#args是關(guān)鍵字參數(shù)，需要加上名字，寫成args=(self,)

th1 = threading.Thread(target=Test.buildList, args=(self,))

th1.start()

th1.join()

def buildList(self):

while True:

print "start"

time.sleep(3)

test = Test()

test.process()

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

import threading

threads = []

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

threads.append(t1)

啟動多線程

if __name__ == '__main__':

??? for t in threads:

? ? ??? t.setDaemon(True)

? ? ??? t.start()

t.join()

更多詳細操作help(threading)

#coding=utf-8

import?threading

from?time?import?ctime,sleep

#?要啟動的函數(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'愛情買賣',))

threads.append(t1)

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

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()?#子線程完成運行之前，這個子線程的父線程將一直被阻塞，不會退出

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

python多線程全局變量和鎖

1.python中數(shù)據(jù)類型，int,float,復數(shù)，字符，元組，做全局變量時需要在函數(shù)里面用global申明變量，才能對變量進行操作。

而，對象，列表，詞典，不需要聲明，直接就是全局的。

2.線程鎖mutex=threading.Lock()

創(chuàng)建后就是全局的。線程調(diào)用函數(shù)可以直接在函數(shù)中使用。

mutex.acquire()開啟鎖

mutex=release()關(guān)閉鎖

要注意，死鎖的情況發(fā)生。

注意運行效率的變化:

正常1秒，完成56997921

加鎖之后，1秒只運行了531187，相差10倍多。

3.繼承.threading.Thread的類，無法調(diào)用__init__函數(shù)，無法在創(chuàng)建對象時初始化新建的屬性。

4.線程在cpu的執(zhí)行，有隨機性

5. 新建線程時，需要傳參數(shù)時，args是一個元組，如果只有一個參數(shù)，一定后面要加一個,符號。不能只有一個參數(shù)否則線程會報創(chuàng)建參數(shù)錯誤。threading.Thread(target=fuc,args=(arg,))