1.线程是一堆指令,是操作系统调度的最小单位
2.线程具有执行能力
3.线程依赖于进程
4.具有主从关系(人为定义,每一个进程都至少有一个主线程
1.线程的启动速度 快于 进程的启动速度
2.线程之间数据可以共享,进程之间不能数据共享(必须依靠队列才能实现)
3.线程开销小,进程开销大
4.在运行速度上,进程和线程是没有可比性.(两个不同的概念,线程具有执行能力,进程不具有执行能力)
5.多进程/多线程: 同一时刻开启多个进程/线程, 并发(并行)执行
1.线程对象方法
2.threading对象方法
# -*-coding:utf-8-*- # Author:Ds from threading import Thread import threading import time ### 定义开启子线的方法 def task(): time.sleep(1) # 睡1秒, 保证所有的子线程都能存活1秒 以上 print(f'123') print(threading.current_thread().name) #子线程对象名字 if __name__ == '__main__': for i in range(6): t=Thread(target=task,name='firstIn') #target指定子线程任务,name子线程名 t.start() ### 1. 线程对象方法 print(t.isAlive()) # 判断线程是否还存活 t.setName('32141') # 设置name属性 print(t.getName()) # 获得线程名 ### 2 threading模块方法 print(threading.current_thread()) #线程对象 print(threading.enumerate()) # 列表 [<_MainThread(MainThread, started 10748)>, <Thread(firstIn, started 3696)>,] print(threading.active_count()) # 获取活跃的线程数量 (包括主线程 ) 7个 print('主线程')1.守护线程必须等待所有的非守护线程以及主线程结束之后才结束
2.本质还是子线程,在开启前被设置成守护线程.
### 守护线程 from threading import Thread import time def task(name): print(f'{name} is running') time.sleep(1) # 当主线程结束了,当前守护线程也就结束了 print(f'{name} is over') if __name__ == '__main__': t = Thread(target=task,args=('abc',)) t.daemon = True # 将一个子线程设置为守护线程 t.start() print('主线程')1.首先 要明确, 在同一时刻, CPU只允许一个任务的存在, 遇到IO阻塞进行任务切换
2.守护进程VS守护线程
守护线程:必须等待所有的非守护线程执行完毕以及主线程执行完毕,才能结束
守护进程:守护进程不会等待所有的非守护进程完毕才结束.只要主进程GG,守护进程GG
3. 守护线程要是伴随着主线程结束而结束. 试想: 一个主进程的结束标志是什么? 一个py程序的结束 或者 一个主线程的结束 . 进程是对资源的管理,通俗来说就是开了个内存空间. 明白了否? 转会到线程. 主线程结束是要等待所有的非守护线程运行完毕结束才结束, 守护线程则是伴随主线程结束而结束. 在代码上来说. 主线程只回非守护线程的子线程资源. 而守护线程是无主状态,主进程结束代表主进程结束. 主进程结束代表这一块空间消失. 守护线程也就不会存活.
### 守护线程: from threading import Thread import time def foo(): print(123) time.sleep(1) # sleep 表示要切换, 执行bar子线程 print("end123") def bar(): print(456) # 执行 守护线程必须等待非守护线程执行完毕才能结束 time.sleep(3) print("end456") if __name__ == '__main__': t1=Thread(target=foo) t2=Thread(target=bar) t1.daemon = True t1.start() t2.start() print("main-------")无论是进程还是线程，都遵循：守护xxx会等待主xxx运行完毕后被销毁
需要强调的是：运行完毕并非终止运行
# 主进程在其代码结束后就已经算运行完毕了（守护进程在此时就被回收）,然后主进程会一直等非守护的子进程都运行完毕后回收子进程的资源(否则会产生僵尸进程)，才会结束， # 主线程在其他非守护线程运行完毕后才算运行完毕（守护线程在此时就被回收）。因为主线程的结束意味着进程的结束，进程整体的资源都将被回收，而进程必须保证非守护线程都运行完毕后才能结束。1.互斥锁,同步锁,锁.都是同一种锁LOCK
2.在并发时,保证数据的安全('串行')
###互斥锁 实现 '并发' # -*-coding:utf-8-*- # Author:Ds from threading import Thread from threading import Lock # 这是线程的 互斥锁 import time x=100 def task(lock): lock.acquire() # 加锁 实现 '并发' ,保证数据的安全性 global x temp = x time.sleep(0.1) temp -= 1 x = temp print(x) lock.release() if __name__ == '__main__': lock=Lock() # 实例化锁对象 #### 如果想要实现并发. 1.把所有的实例对象都添加列表中,2 join循环列表, 每一个线程都必须等待上一个线程执行完,必须等待上一个线程执行完 t_li=[] # 存放线程对象, 实现并发 for i in range(100): # 创建100个子线程 t=Thread(target=task,args=(lock,)) t_li.append(t) t.start() for el in t_li: el.join() # 循环列表, 每一个线程都必须等待上一个线程执行完,必须等待上一个线程执行完 print(f'最后x:{x}')一个资源被多次调用,多次调用资源未能释放,会造成一种互相等待的现象.在没有外力作用下,只能停留在这,此时的系统处于锁死状态.
1.当一个进程或者一个线程一直占调用或者占用同一把锁Lock时,而不释放资源会导致其他进程/线程无法获得锁,就会出现锁死现象.一直出去阻塞acquire()状态
代码见?:
### 当一个锁对象已经被上锁, 试图再次加锁, 就会造成锁死. from multiprocessing import Lock def task1(loc): print('task1') loc.acquire() print('task1: 开始打印') time.sleep(random.randint(1,3)) print('task1: 结束打印') loc.release() def task2(loc): print('task2') loc.acquire() # 第一层锁 loc.acquire() #第二层锁, 试图再次加锁,由于锁对象已经被占用(已经锁上了,还没有释放)再次上锁,就会造成锁死 (程序被卡主)~~~ loc.release() print('task2: 开始打印') time.sleep(random.randint(1,3)) print('task2: 结束打印') loc.release() def task3(loc): print('task3') loc.acquire() print('task3: 开始打印') time.sleep(random.randint(1,3)) print('task3: 结束打印') loc.release() if __name__ == '__main__': loc=Lock() p1=Process(target=task1,args=(loc,)).start() p2=Process(target=task2,args=(loc,)).start() p3=Process(target=task3,args=(loc,)).start()2.当有两个进程/线程同时想要获取两个锁时,由于两者都是处于竞争关系.就可能会出现两者都阻塞在同一放,都无法同时获得两个锁 或者 要获取对方已经获得的还没有释放的锁. 代码如下?:
# -*-coding:utf-8-*- # Author:Ds from threading import Thread from threading import Lock import time # 两把 不一样的锁 lock_A=Lock() lock_B=Lock() class MyThread(Thread): def run(self) -> None: self.f1() self.f2() def f1(self): lock_A.acquire() print(f'{self.name} 拿到A锁') lock_B.acquire() # print(f'{self.name} 那到B锁') lock_B.release() lock_A.release() def f2(self): lock_B.acquire() print(f'{self.name} 拿到B锁') time.sleep(1) lock_A.acquire() print(f'{self.name} 拿到A锁') lock_A.release() lock_B.release() if __name__ == '__main__': for i in range(2): # 实例化两个线程对象 t=MyThread() # 简单命名,线程1和线程2 t.start() print('in 主线程') ### 口述上述代码的过程: #1. 线程 1 执行f1函数, 拿到A锁, 线程2 也要拿A锁. 由于线程1已经拿到A锁,线程2必须等待A锁 #2. 线程1 继续执行f1函数 ,此时 B锁没有人使用. 轻松的执行完 f1函数 #3. 重点: 线程1执行f2函数 拿走B锁. 而此时A锁已经被释放了,现在线程2拿走A锁, #4. 重点: 线程1执行f2函数 已经拿走B锁,继续执行需要A锁. 此时发现A锁已经被线程2拿走了, 线程2 执行f1函数,已经拿走了A锁,需要B锁.而此时B锁在线程1中. ### 由于竞争关系的存在. 两个线程对同一个资源进行抢夺. 一直卡在acquire() , 造成死锁.
1.防止线程锁死
2.引用计数原则:非0不能被抢,引用1次锁一次,引用N次锁N次.
3.在并发时,保证数据的安全('串行')
# -*-coding:utf-8-*- # Author:Ds ### 递归锁是一把锁,锁上有记录,只要acquire一次,锁上就计数1次, acquire2次,锁上就计数2次, # release1次,减一, # 只要递归锁计数不为0,其他线程不能抢. from threading import Thread from threading import RLock import time # 同一个锁对象,两把一样的锁 ,内部采用单例模式 lock_A=lock_B=RLock() class MyThread(Thread): def run(self) -> None: self.f1() self.f2() def f1(self): lock_A.acquire() print(f'{self.name} 拿到A锁') lock_B.acquire() # print(f'{self.name} 那到B锁') lock_B.release() lock_A.release() def f2(self): lock_B.acquire() print(f'{self.name} 拿到B锁') time.sleep(1) lock_A.acquire() print(f'{self.name} 拿到A锁') lock_A.release() lock_B.release() if __name__ == '__main__': for i in range(2): # 实例化两个线程对象 t=MyThread() t.start() print('in 主线程')信号量允许多个线程或者进程同时进入
描述:一个网吧,有三台电脑,一开始三台电脑都没有人.这时候来了5个人要上网,网管允许3个人进入网吧,使用电脑. 剩下的2个人就必须在门外等待,此后来的认也要在门外等待. 如果这时候有1个人已经上完网了,网管得知后,打开网吧的门,让后面的1个人进入网吧上网.如果这时候又有2个人已经上网完毕离开了,网管又打开门,让后面的2个人进入网吧上网.
在网吧系统中,上网电脑: 属于公共资源,上网的人属于一个线程, 网管就是起着信号量的作用
# -*-coding:utf-8-*- # Author:Ds ### 信号量: 同一时间,只允许指定数量的线程工作.(多余的线程排队等候) ### 信号量允许多个线程或者进程同时进入 from threading import Thread from threading import current_thread from threading import Semaphore import time import random sm=Semaphore(3) # 定义信号量对象 同一时刻只允许3个任务被处理 def Safe_Internet(): sm.acquire() print(f'{current_thread().name} 正在上网') time.sleep(random.randint(1,3)) # 增加随机性 sm.release() print(f'\033[0;35m {current_thread().name} 已经上完网了 \033[0m') if __name__ == '__main__': t_l=[] for i in range(20): t=Thread(target=Safe_Internet,) t_l.append(t) t.start() for i in t_l: i.join() print('in 主线程~~~~')转载于:https://www.cnblogs.com/dengl/p/11240834.html
