Python 多线程与多进程

一、线程

一个线程就是一堆指令集合

分为：IO密集型任务或函数/计算密集型任务或函数

例子1  IO密集型任务或函数

#__author: Lobin
#__date:   2018/1/21
import os
import time
import threading
def foo(n):
    print('foo%s'%n)
    time.sleep(1)
    print('end foo')
def bar(n):
    print('bar%s'%n)
    time.sleep(2)
    print('end bar')
thread1=threading.Thread(target=foo,args=(1,))
thread2=threading.Thread(target=bar,args=(2,))
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print('..........main threading..........')

解析：

1.1 thread1=threading.Thread(target=foo,args=(1,))使用threading模块中的Thread创建类实例，参数target指向需要执行的任务/函数，args指向任务/函数的参数

1.2 thread1.start() 开启线程，执行任务/函数

1.3 thread1.join() 阻塞子线程的执行，等待子线程完成会到主线程

例子2 计算密集型任务或函数

#__author: Lobin
#__date:   2018/1/21
import threading
import time
begin=time.time()
def add(n):
    sum=0
    for i in range(n):
        sum+=i
    print(sum)
th1=threading.Thread(target=add,args=(10000000,))
th2=threading.Thread(target=add,args=(10000000,))
th1.start()
th2.start()
th1.join()
th2.join()
# add(10000000)
# add(10000000)
end=time.time()
print(end-begin)

利用py2.7则多线程消耗时间更多

总结：如果是IO密集型的可以使用多线程

          如果是CPU计算密集型的可以改C

二、函数

1.join方法的作用是阻塞，等待子线程结束，join方法有一个参数是timeout，即如果主线程等待timeout，子线程还没有结束，则主线程强制结束子线程。

2.GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁），同一时刻只能有一个线程在CPU中执行

3.线程共享创建他们的进程的内存空间以及资源，进程间不能共享内存空间以及资源

4.默认当主线程结束时如果子线程没有结束，则需要等待子线程结束

5.守护线程setDaemon(True)默认当主线程结束时，不等待子线程结束直接退出。如果你设置一个线程为守护线程，

就表示你在说这个线程是不重要的，在进程退出的时候，不用等待这个线程退出。

整个Python会在所有的非守护线程退出后才会结束，即进程中没有非守护线程存在的时候才结束。

6.threading.current_thread()   当前的线程

7.threading.active_count()   当前激活的线程数量