python學習二之多執行緒

python學習二之多執行緒

1.執行緒

多工可以由多程序完成，也可以由乙個程序內的多執行緒完成。

我們前面提到了程序是由若干執行緒組成的，乙個程序至少有乙個執行緒。

由於執行緒是作業系統直接支援的執行單元，因此，高階語言通常都內建多執行緒的支援，python也不例外，並且，python的執行緒是真正的posix thread，而不是模擬出來的執行緒。

python的標準庫提供了兩個模組：_thread和threading，_thread是低階模組，threading是高階模組，對_thread進行了封裝。絕大多數情況下，我們只需要使用threading這個高階模組。

啟動乙個執行緒就是把乙個函式傳入並建立thread例項，然後呼叫start()開始執行

#

!/usr/bin/env python
#_*_ coding: utf-8 _*_
#author：chenjianwen
import
sysreload(sys)
sys.setdefaultencoding(
"utf-8")
import
time
import
threading
defloop():
print('
thread %s is tunning...
' %threading.current_thread().name) #
子執行緒#
threading.current_thread().name 列印執行緒的名字
n =0
while n < 5:
n = n + 1
print('
thread %s >>> %s
' %(threading.current_thread().name,n)) #
子執行緒        time.sleep(1)
print('
thread %s ended...
' % threading.current_thread().name)   #
子執行緒print('
thread %s is running...
' %threading.current_thread().name)   #
主線程t = threading.thread(target=loop)
t.start()
t.join()
print('
thread %s ended...
' %threading.current_thread().name)    #
主線程

2.執行緒lock

當多個執行緒同時執行lock.acquire()時，只有乙個執行緒能成功地獲取鎖，然後繼續執行**，其他執行緒就繼續等待直到獲得鎖為止。

獲得鎖的執行緒用完後一定要釋放鎖，否則那些苦苦等待鎖的執行緒將永遠等待下去，成為死執行緒。所以我們用try...finally來確保鎖一定會被釋放。

鎖的好處就是確保了某段關鍵**只能由乙個執行緒從頭到尾完整地執行，壞處當然也很多，首先是阻止了多執行緒併發執行，包含鎖的某段**實際上只能以單執行緒模式執行，效率就大大地下降了。其次，由於可以存在多個鎖，不同的執行緒持有不同的鎖，並試圖獲取對方持有的鎖時，可能會造成死鎖，導致多個執行緒全部掛起，既不能執行，也無法結束，只能靠作業系統強制終止。

#

!/usr/bin/env python
#_*_ coding: utf-8 _*_
#author：chenjianwen
import
sysreload(sys)
sys.setdefaultencoding(
"utf-8")
import
time
import
threading
balance =0
lock =threading.lock()
def change_it(n):   #
此函式正常執行結果為0
global
balance
balance = balance +n
balance = balance -n
defrun_thread(n):
for i in range(1000):
#先獲取鎖
lock.acquire()
try:
change_it(n)
finally
:            
#改完了一定要釋放鎖
lock.release()
t1 = threading.thread(target=run_thread,args=(5,))
t2 = threading.thread(target=run_thread,args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(balance)

不過，也不用過於擔心，python雖然不能利用多執行緒實現多核任務，但可以通過多程序實現多核任務。多個python程序有各自獨立的gil鎖，互不影響。

多執行緒程式設計，模型複雜，容易發生衝突，必須用鎖加以隔離，同時，又要小心死鎖的發生。

python直譯器由於設計時有gil全域性鎖，導致了多執行緒無法利用多核。多執行緒的併發在python中就是乙個美麗的夢。

python之多執行緒（學習）

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python之多執行緒

學習了一下多執行緒 用到爬蟲裡面簡直爽歪歪呀 定義就很簡單，為了實現高併發，能夠同時在乙個指令碼下執行多個程式，節約時間 新增執行緒用到的 import threading as td def sum num1,num2 sum num1 num2 print sss sum def divided...