1 什麼是執行緒程序其實乙個資源單位,而程序內的執行緒才是cpu上的執行單位
執行緒其實指的就是**的執行過程
執行緒之間本質沒有父子關係
2 為何要用執行緒
執行緒vs程序
1. 同一程序下的多個執行緒共享該程序內的資源
2. 建立執行緒的開銷要遠遠小於程序
x=1y=2
print('===>',x,y)
右鍵一執行,是開了乙個程序,是開闢了乙個記憶體空間,將python直譯器以及python**丟進去.
執行緒相當於**的執行(資源已經全部準備好)
2.開啟執行緒的兩種方式
方式1:
from threading import threadimport time
def task(name):
print('%s is running' %name)
time.sleep(2)
print('%s is done' %name)
if __name__ == '__main__':
t=thread(target=task,args=('執行緒1',))
t.start()
print('主')
方式2:
from threading import threadimport time
class mythread(thread):
def run(self):
print('%s is running' %self.name)
time.sleep(2)
print('%s is done' %self.name)
if __name__ == '__main__':
t=mythread()
t.start()
print('主')
3.執行緒的特性介紹:
from threading import threadn=100
def task():
global n
n=0if __name__ == '__main__':
t=thread(target=task)
t.start()
t.join()
print('主',n)
結果:n=0
證明執行緒之間共享記憶體
from threading import threadimport time,os
def task():
print('%s is running' %os.getpid())
if __name__ == '__main__':
t=thread(target=task)
t.start()
print('主',os.getpid())
結果:12328 is running
主 12328
pid號相同,說明這兩個執行緒同屬於乙個程序
from threading import thread,active_countimport time
def task(name):
print('%s is running' %name)
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
t=thread(target=task,args=('aa',))
t.start()
print('主',active_count())
結果:aa is running
主 2active_count:統計活躍的執行緒個數
from threading import thread,current_threadimport time
def task():
print('%s is running' %current_thread().name)
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
t=thread(target=task,)
t.start()
print('主',current_thread().name)
結果:thread-1 is running
主 mainthread
3.守護執行緒
主線程應該等著所有非守護執行緒執行完畢之後再結束,當主線程一結束,守護執行緒也會跟著結束
from threading import threadimport time
def foo():
print(123)
time.sleep(1)
print("end123")
def bar():
print(456)
time.sleep(3)
print("end456")
t1=thread(target=foo)
t2=thread(target=bar)
t1.daemon=true
t1.start()
t2.start()
print("main-------")
輸出結果:123456
main-------
end123
end456
4.執行緒的互斥鎖:
from threading import threadimport time
n=100
def task():
global n
temp=n
time.sleep(0.1)
n=temp-1
if __name__ == '__main__':
t_l=
for i in range(100):
t=thread(target=task)
t.start()
for t in t_l:
t.join()
print(n)
結果:99(結果會瞬間列印出來)
因為所有的執行緒都會休眠0.1秒,所以所有的執行緒拿到的temp都是100,執行-1操作之後為99
from threading import thread,lockimport time
mutex=lock()
n=100
def task():
global n
mutex.acquire()
temp=n
time.sleep(0.1)
n=temp-1
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
t_l=
for i in range(100):
t=thread(target=task)
t.start()
for t in t_l:
t.join()
print(n)
結果:0(大概會經過10秒才會列印出結果)
因為當第乙個執行緒會加鎖,將temp-1,解鎖之後,後面的執行緒拿到的temp都是經過前面執行緒處理過的
python多執行緒 python多執行緒
通常來說,多程序適用於計算密集型任務,多執行緒適用於io密集型任務,如網路爬蟲。關於多執行緒和多程序的區別,請參考這個 下面將使用python標準庫的multiprocessing包來嘗試多執行緒的操作,在python中呼叫多執行緒要使用multiprocessing.dummy,如果是多程序則去掉...
python多執行緒詳解 Python多執行緒詳解
前言 由於最近的工作中一直需要用到python去處理資料,而在面對大量的資料時,python多執行緒的優勢就展現出來了。因而藉此機會,盡可能詳盡地來闡述python多執行緒。但對於其更底層的實現機制,在此不做深究,僅是對於之前的一知半解做個補充,也希望初學者能夠通過這篇文章,即便是照葫蘆畫瓢,也能夠...
python程式多執行緒 PYTHON多執行緒
在單執行緒的情況下,程式是逐條指令順序執行的。同一時間只做乙個任務,完成了乙個任務再進行下乙個任務。比如有5個人吃飯,單執行緒一次只允許乙個人吃,乙個人吃完了另乙個人才能接著吃,假如每個人吃飯都需要1分鐘,5個人就需要5分鐘。多執行緒的情況下,程式就會同時進行多個任務,雖然在同一時刻也只能執行某個任...