一、什么是線(xiàn)程？
線(xiàn)程顧名思義，就是一條流水線(xiàn)工作的過(guò)程，一條流水線(xiàn)必須屬于一個(gè)車(chē)間，一個(gè)車(chē)間的工作過(guò)程是一個(gè)進(jìn)程。車(chē)間負(fù)責(zé)把資源整合到一起，是一個(gè)資源單位，而一個(gè)車(chē)間內(nèi)至少有一個(gè)流水線(xiàn)。所以，進(jìn)程只是用來(lái)把資源集中到一起（進(jìn)程只是一個(gè)資源單位，或者說(shuō)資源集合），而線(xiàn)程才是cpu上的執(zhí)行單位。
總結(jié)進(jìn)程與線(xiàn)程區(qū)別：
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'''進(jìn)程：資源單位線(xiàn)程：執(zhí)行單位線(xiàn)程才是真正干活的人，干活中需要的資源由線(xiàn)程所在進(jìn)程提供每個(gè)進(jìn)程肯定自帶一個(gè)線(xiàn)程每個(gè)進(jìn)程內(nèi)可創(chuàng)建多個(gè)線(xiàn)程''''''開(kāi)進(jìn)程： 申請(qǐng)空間 拷貝代碼 消耗資源大開(kāi)線(xiàn)程： 同一個(gè)進(jìn)程內(nèi)創(chuàng)建多個(gè)線(xiàn)程，無(wú)需上述兩種操作，消耗資源相對(duì)較小''' |
多線(xiàn)程（即多個(gè)控制線(xiàn)程）的概念是，在一個(gè)進(jìn)程中存在多個(gè)控制線(xiàn)程，多個(gè)控制線(xiàn)程共享該進(jìn)程的地址空間，相當(dāng)于一個(gè)車(chē)間內(nèi)有多條流水線(xiàn)，都共用一個(gè)車(chē)間的資源。
二、開(kāi)啟線(xiàn)程的兩種方式
1、方式1
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from threading import Threadimport time# 方法一def task(name): print('%s is running' % name) time.sleep(1) print('%s is over' % name)# 開(kāi)啟線(xiàn)程不需要在main下面執(zhí)行代碼，直接書(shū)寫(xiě)就可以# 但是習(xí)慣性的將啟動(dòng)命令寫(xiě)在main下面t = Thread(target=task, args=('egon',))t.start() # 創(chuàng)建線(xiàn)程的開(kāi)銷(xiāo)非常小，幾乎是代碼一執(zhí)行就已經(jīng)創(chuàng)建了print('主')''' |
運(yùn)行結(jié)果：
egon is running
主
egon is over
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2、方式2
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from threading import Threadclass MyThread(Thread): def __init__(self, name): # 重寫(xiě)了別人的方法，又不知道別人的方法里有啥，就調(diào)用父類(lèi)的方法 super().__init__() self.name = name def run(self): print('%s is running' % self.name) time.sleep(1) print('%s is over' % self.name)if __name__ == '__main__': t = MyThread('egon') t.start() print('主')''' |
運(yùn)行結(jié)果：
egon is running
主
egon is over
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三、線(xiàn)程對(duì)象的jion方法（）
看過(guò)我講解進(jìn)程文章的小伙伴想必都知道jion的功能，線(xiàn)程的jion方法于進(jìn)程的jion方法功能類(lèi)似-等待一個(gè)線(xiàn)程執(zhí)行完畢后再執(zhí)行下一個(gè)線(xiàn)程
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from threading import Threaddef task(name): print('%s is running' % name) time.sleep(1) print('%s is over' % name)if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=('egon',)) t.start() t.join()# 主線(xiàn)程等待子線(xiàn)程運(yùn)行結(jié)束后再執(zhí)行 print('主') |
?'''
運(yùn)行結(jié)果：
egon is running
egon is over
主
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補(bǔ)充一個(gè)知識(shí)點(diǎn)：同一個(gè)進(jìn)程下的多個(gè)線(xiàn)程數(shù)據(jù)共享，下面為大家舉一個(gè)簡(jiǎn)單的案例
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from threading import Threadmoney=100def task(): global money money=66if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=()) t.start() print(money) |
# 結(jié)果：66
四、 補(bǔ)充小案例
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from threading import Threadimport os,timedef task(): print('子 pid:',os.getpid())if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=()) t.start() print('主 pid:',os.getpid()) # 兩個(gè)線(xiàn)程的pid號(hào)一樣，說(shuō)明在同一個(gè)進(jìn)程下 |
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運(yùn)行結(jié)果：
子 pid: 13444
主 pid: 13444
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# 這是個(gè)容易混淆的案例from threading import Thread,current_thread,active_countimport os,timedef task(n): print('子',current_thread().name) time.sleep(n) # 延長(zhǎng)線(xiàn)程存活時(shí)間if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=(1,)) t1=Thread(target=task,args=(1,)) t.start() t1.start() t.join() # print('主',current_thread().name)# 獲取線(xiàn)程名字 print(active_count()) # 統(tǒng)計(jì)當(dāng)前活躍的進(jìn)程數(shù) |
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運(yùn)行結(jié)果：
子 Thread-1
子 Thread-2
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# 這里大家容易以為是3，其實(shí)運(yùn)行后只有一個(gè)線(xiàn)程在活躍了，其它兩個(gè)線(xiàn)程運(yùn)行完后就停止運(yùn)行了
五、守護(hù)線(xiàn)程
守護(hù)線(xiàn)程與守護(hù)進(jìn)程的概念也類(lèi)似，其實(shí)大家也能注意到，進(jìn)程與線(xiàn)程有許多知識(shí)點(diǎn)即用法都是相通的，理解了一個(gè)另一個(gè)也是差不多的道理
1、守護(hù)線(xiàn)程會(huì)隨著主線(xiàn)程的結(jié)束而結(jié)束
2、主線(xiàn)程運(yùn)行結(jié)束后不會(huì)立刻結(jié)束，會(huì)等待所有的其它非守護(hù)線(xiàn)程結(jié)束后才會(huì)結(jié)束
3、因?yàn)橹骶€(xiàn)程的結(jié)束意味著所在進(jìn)程的結(jié)束
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from threading import Threadimport timedef task(name): print('%s is running'%name) time.sleep(1) print('%s is over'%name)if __name__ == '__main__': t=Thread(target=task,args=('egon',)) t.daemon=True #將t設(shè)置為守護(hù)線(xiàn)程 t.start() print('主') |
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運(yùn)行結(jié)果：
egon is running
主
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# 稍微有點(diǎn)迷惑性的例子from threading import Threadimport timedef foo(): print('1234') time.sleep(1) print('end1234')def func(): print('5678') time.sleep(3) print('end5678')if __name__ == '__main__': t1=Thread(target=foo,args=()) t2=Thread(target=func,args=()) t1.daemon=True # t1設(shè)為守護(hù)線(xiàn)程，t2為非守護(hù)線(xiàn)程 t1.start() t2.start() print('主......') |
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運(yùn)行結(jié)果：
1234
5678主......
end1234
end5678
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因主線(xiàn)程會(huì)等待非守護(hù)線(xiàn)程運(yùn)行結(jié)束后在結(jié)束，
所有主線(xiàn)程會(huì)等待t2（非守護(hù)線(xiàn)程）結(jié)束再結(jié)束，
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六、線(xiàn)程互斥鎖
多個(gè)線(xiàn)程操作同一份數(shù)據(jù)的時(shí)候，會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)亂的問(wèn)題
針對(duì)上述問(wèn)題，解決方式就是加鎖處理
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from threading import Thread,Lockimport timemoney=100mutex=Lock()def task(): global money mutex.acquire() tmp=money time.sleep(0.1)# 模擬網(wǎng)絡(luò)延遲 money=tmp-1 mutex.release()if __name__ == '__main__': t_list=[] for i in range(100): t=Thread(target=task,args=()) t.start() t_list.append(t) for t in t_list: t.join() print(money) |
# 運(yùn)行結(jié)果：0
# 多個(gè)人操作同一份數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)錯(cuò)亂，加鎖處理
七、GTL-全局解釋器
相信學(xué)python的小伙伴都知道，python解釋器其實(shí)有多個(gè)版本
- Cpython
- Jpython
- Pypython
但是普遍使用的都是Cpython解釋器
在Cpython解釋器中GIL是一把互斥鎖，用來(lái)阻止同一個(gè)進(jìn)程下的多個(gè)線(xiàn)程的同時(shí)執(zhí)行
要注意同一進(jìn)程下的多個(gè)線(xiàn)程無(wú)法利用多核優(yōu)勢(shì)！！！！
想必大家心中也有不少疑惑：pyhon的多線(xiàn)程是不是一點(diǎn)用都沒(méi)了呢？？？？
因?yàn)镃python中的內(nèi)存管理不是線(xiàn)程安全的。多線(xiàn)程并不是一無(wú)是處的，在遇到多IO操作的時(shí)候，多核的優(yōu)勢(shì)也會(huì)顯示不出來(lái)，多進(jìn)程與多線(xiàn)程的效率在該情況下差不了多少，而此時(shí)多進(jìn)程相對(duì)浪費(fèi)資源，多線(xiàn)程更加節(jié)省資源
ps:內(nèi)存管理就是垃圾回收機(jī)制：
1、引用計(jì)數(shù)
2、標(biāo)記清除
3、分帶回收
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# GTL-全局解釋器# 重點(diǎn)：1、GIL不是python的特點(diǎn)而是Cpython解釋器的特點(diǎn)# 2、GIL是保證解釋器級(jí)別的數(shù)據(jù)的安全# 3、GIL會(huì)導(dǎo)致同一個(gè)進(jìn)程下的多個(gè)線(xiàn)程無(wú)法同時(shí)進(jìn)行（即無(wú)法利用多核優(yōu)勢(shì)）# 4、針對(duì)不同的數(shù)據(jù)還是需要加不同的鎖處理# 5、解釋型語(yǔ)言的通病，同一個(gè)進(jìn)程下多個(gè)線(xiàn)程無(wú)法利用多核優(yōu)勢(shì) |
多線(xiàn)程是否有用要看具體情況
八、驗(yàn)證多線(xiàn)程與多線(xiàn)程運(yùn)用場(chǎng)景
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# 計(jì)算密集型（CPU一直工作，也沒(méi)有IO）（更適合多進(jìn)程）from multiprocessing import Processfrom threading import Threadimport os,time# 多進(jìn)程情況def work(): res=0 for i in range(0,10000000): res*=iif __name__ == '__main__': l=[] print(os.cpu_count())# 獲取當(dāng)前計(jì)算機(jī)CPU核數(shù) start_time=time.time() for i in range(8):# 我計(jì)算機(jī)是8核 p= Process(target=work,args=()) p.start() l.append(p) for p in l: p.join() print(time.time()-start_time) |
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運(yùn)行結(jié)果：
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2.0726492404937744
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# 多線(xiàn)程情況from multiprocessing import Processfrom threading import Threadimport os,timedef work(): res=0 for i in range(0,10000000): res*=iif __name__ == '__main__': l=[] print(os.cpu_count())# 獲取當(dāng)前計(jì)算機(jī)CPU核數(shù) start_time=time.time() for i in range(8):# 我計(jì)算機(jī)是8核 t=Thread(target=work,args=()) t.start() l.append(t) for p in l: p.join() print(time.time()-start_time) |
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運(yùn)行結(jié)果：
8
3.5790603160858154
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# 顯然可知：計(jì)算密集型更時(shí)候多進(jìn)程
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# IO密集型（任務(wù)一直有IO）(多線(xiàn)程更合適)from multiprocessing import Processfrom threading import Threadimport os,time# 多線(xiàn)程def work(): time.sleep(1)if __name__ == '__main__': l=[] start_time=time.time() for i in range(40): t=Thread(target=work,args=()) t.start() l.append(t) for p in l: p.join() print(time.time()-start_time)# 運(yùn)行結(jié)果：1.0205152034759521# 多進(jìn)程from multiprocessing import Processfrom threading import Threadimport os,timedef work(): time.sleep(1)if __name__ == '__main__': l=[] start_time=time.time() for i in range(40): p= Process(target=work,args=()) # t=Thread(target=work,args=()) # t.start() # l.append(t) p.start() l.append(p) for p in l: p.join() print(time.time()-start_time) |
# 運(yùn)行結(jié)果：5.927189588546753
# 顯然可知:IO密集型更適合多線(xiàn)程
總結(jié)：
多線(xiàn)程和多進(jìn)程都各自有各自的優(yōu)勢(shì)
并且在后面的項(xiàng)目中通常可以多進(jìn)程下面再開(kāi)設(shè)多線(xiàn)程
這樣的話(huà)我們可以利用多核也可以節(jié)省資源消耗
本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來(lái)幫助，也希望您能夠多多關(guān)注服務(wù)器之家的更多內(nèi)容!
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