线程、进程、异步、同步、队列简单应用

并发：指任务数多于CPU核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现多个任务执行（实际切换任务速度快，看起来是一起执行任务）

并行：指任务数少于等于CPU核数，即任务真的是一起执行的

 

同步：指线程在访问某一资源时，获得了资源的返回结果后才执行其它操作（即先做再做）

异步：指线程在访问某一资源时，无论是否取得返回结果，都进行下一步操作；当资源返回了结果，系统自会通知线程

 

进程：指正在运行的程序，并且具有一定的独立功能

线程：是进程中的一个执行单元，负责当前进程中程序的执行，一个进程中至少有一个线程；一个进程中可以有多个线程的，则这个应用程序也可以称之为多线程程序

 

单线程：有多个任务也是只能依次执行，当上一个任务执行结束后，下一个任务才开始执行

多线程：有多个任务可以同时执行

主线程：就一个程序是从main方法开始，一直执行到main方法结束，就是一个主线程

 

Threading模块介绍

Python的thread模块是比较底层的模块，Python的threading模块是对thread做了一些包装，可以更加方便的被使用

 

创建线程对象：threading.Thread( target=func，args=() )

　　　　　　　　　target：指定线程执行的任务（即：函数）

　　　　　　    　　args：以元组的形式传入target函数的参数

启动线程：当调用start（）时，才会真正的创建线程，并且执行

 

                    

 

 

Thread类提供了以下方法：

　　run()：表示线程活动的方法

　　start()：启动线程活动

　　join(time)：设置主线程等待 time 秒后再往下执行，time 为空时默认为子线程结束，多个子线程之间设置的值会叠加；

　　　　　　　　　不调用 join 方法，主线程是默认不等待子线程的，即主线程执行主线程，子线程执行子线程

　　isAlive()：返回线程是否活动的

　　getName()：返回线程名

　　setName()：设置线程名

　　threading.currentThread()：返回当前执行的线程

　　threading.enumerate()：返回正在运行的所有线程（list），正在运行是指线程启动后、结束之前，不包括启动前和终止后的线程

　　threading.activeCount()：返回正在运行的线程数量

 

继承类创建线程

　　通过使用threading模块能完成多任务的程序开发，为了让每个线程的封装性更完美，可通过类来封装

　　所以我们可直接从threading.Thread继承创建一个新的子类，并实例化调用start()方法启动新线程，即调用了线程的run()方法

　　

 

 

线程同步

　　如果多个子线程共同对某个数据修改（即全局变量），则可能出现不可预料的结果（如：数据不同步的问题），为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步，同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行

　　为了避免数据不同步的问题，就引入了锁的概念

　　锁有两种状态---锁定和未锁定。每当一个线程比如‘set’要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已有别的线程锁定了，那么就会让“set”线程暂时停止，即同步阻塞，别的线程访问变量结束就释放锁，让下一个线程使用

　　使用 Thread 对象的 Lock 和 Rlock 可以实现简单的线程同步，这两个对象都有 acquire() 方法和 release() 方法，对于那些需要每次只允许一个线程数据的数据，可以将其操作放到 acquire 和 release 方法之间

　　

        

 

　　　　   

 

 

 

队列

　　Python的queue.Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括：

　　　　1、先进先出：FIFO（先入先出）队列Queue

　　　　2、后进先出：LIFO（后入后出）队列LifoQueue

　　　　3、优先级：PriorityQueue      ps：队列中的元素为元组类型：（优先级，数据）

　　初始化Queue()对象时，若括号中没有传指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限；

　　队列（先进先出）Queue 模块中的常用方法

　　-- Queue.qsize() ：返回队列的大小，即包含的消息数量

　　-- Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False

　　-- Queue.full()：如果队列满了，返回True

　　-- Queue.full：与maxsize大小对应

　　-- Queue.get( [ block [, timeout] ] )：获取队列，block：是否等待，默认为ture，timeout：等待时间

　　-- Queue.get_nowait( item )：写入队列，timeout等待时间

　　-- Queue.put( item ，block=Ture, timeout=None )：写入队列，block：是否等待，默认为ture，timeout等待时间

　　-- Queue.put_nowait( item )：相当于Queue.put ( item， False )

　　-- Queue.task_done()：在完成一项工作后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号

　　--Queue.join()：实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作，即判断队列中的任务是否执行完毕

　

进程之间不共享全局变量，即各用各的全局变量，互不影响

 

 

multiprocessing模块

　　-- Process( [group [, target [, name [, args [, kwargs]]]] ] )

　　　　~ target：如果传递了函数的引用，可以任务这个子进程就执行这里的代码

　　　　~ args：给target 指定的函数传递的参数，以元组的方式传递

　　　　~ kwargs：给target指定的函数传递命名参数

　　　　~ name：给进程设定一个名字，可以不设定

　　　　~ group：指定进程组，一般用不到

　　-- Process 创建的实例对象的常用方法

 　　　　~ start()：启动子进程实例（创建子进程）

　　　　~ is_alive()：判断进程子进程是否还活动着

　　　　~ join（[ timeout ]）：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒

　　　　~ terminate（）：不管任务是否完成，立即终止子进程

　　-- Process 创建的实例对象的常用属性

　　　　~ name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数

　　　　~ pid：当前进程的pid （进程号）