python中线程和进程的简单了解
一、操作系统、应用程序
1.硬件：硬盘、cpu、主板、显卡........
2.装系统（本身也是一个软件）：
系统就是一个由程序员写出来的软件，该软件用于控制计算机得硬盘，让他们之间进行互相配合。
3.安装软件：各种应用程序
二、并发和并行
并发：伪，由于执行速度特别快，人感觉不到停顿
并行：真，创建多个对象同时操作
三、线程、进程
1.单进程、单线程的应用程序
print("asd")
2.到底什么是线程、进程
python中没有这两个，是python调用的操作系统的线程和进程
3.单进程、多线程的应用程序
import threading #两个进程 print("start") def func(arg): print(arg) t = threading.Thread(target=func,args=("......",)) t.start() print("end") # start # ...... # end
一个应用程序（软件），可以有多个进程（默认只有一个），一个进程中可以创建多个线程（默认一个）
总结：
1.操作系统帮助开发者操作硬件
2.程序员写好代码在操作系统上运行(依赖解释器)
1.线程的基本使用
import threading def func(arg): print(arg) t = threading.Thread(target=func,args=(11,)) t.start() print(22) # 11 # 22
2.主线程默认等子线程执行完毕
import time def func(arg): time.sleep(arg) print(arg) t1 = threading.Thread(target=func,args=(2,)) t1.start() t2 = threading.Thread(target=func,args=(4,)) t2.start() print("end") # end # 2 # 4
3.主线程不再等待子线程，主线程终止所有的子线程也终止
def func(arg): time.sleep(arg) print(arg) t1 = threading.Thread(target=func,args=(2,)) t1.setDaemon(True) t1.start() t2 = threading.Thread(target=func,args=(4,)) t2.setDaemon(True) t2.start() print("end") # end
4.开发者可以控制主线程等待子线程的（最多等待时间）
def func(arg): time.sleep(0.01) print(arg) print('创建子线程t1') t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,)) t1.start() # 无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。 # 有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。 t1.join(2) print('创建子线程t2') t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,)) t2.start() t2.join(2) # 让主线程在这里等着，等到子线程t2执行完毕，才可以继续往下走。 print(123) def func(arg): time.sleep(0.01) print(arg) print('创建子线程t1') t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,)) t1.start() # 无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。 # 有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。 t1.join(2) print('创建子线程t2') t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,)) t2.start() t2.join(2) # 让主线程在这里等着，等到子线程t2执行完毕，才可以继续往下走。 print(123)
5.线程名称
def func(arg): t = threading.current_thread() #获取到执行当前函数的线程对象 name = t.getName() print(name,arg) t1 = threading.Thread(target=func,args=(1,)) t1.setName("t1") #为线程创建名称 t1.start() t2 = threading.Thread(target=func,args=(2,)) t2.setName("t2") t2.start() print("end") # t1 1 # t2 2 # end
6.线程的本质
#先打印：11？end？ def func(arg): print(arg) t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,)) t1.start() # start 是开始运行线程吗？不是 # start 告诉cpu，我已经准备就绪，你可以调度我了。 print("end")
7.面向对象版本的多线程
import threading class MyThread(threading.Thread): def run(self): print(11111,self._args,self._kwargs) #******** t1 = MyThread(args=(11,)) t1.start() print("end") # 11111 (11,) {} # end
python多线程情况下：
计算密集型操作：效率低（GIL锁）
IO操作：效率高
python多进程的情况下：
计算密集型：效率高（浪费资源）
IO操作：效率高（浪费资源）
在使用时：
IO密集型用多线程：文件、输入、输出、socket网络通信
计算密集型用多进程
四、python中线程和进程（GIL锁）
GIL锁，全局解释器锁，用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度。
扩展：默认GIL锁在执行100个cup指令（过期时间）
import sys v1 = sys.getcheckinterval() print(v1) # 100
import time import threading lock = threading.RLock() #实例化一个锁的对象 n = 10 def func(i): print("这段代码不加锁",i) lock.acquire()#加锁次区域的代码同一时刻只能有一个线程执行 global n print("当前线程",i,"读取到的n值",n) n = i time.sleep(1) print("当前线程",i,"修改n值为",n) lock.release() #释放锁 for i in range(10): t = threading.Thread(target=func,args=(i,)) t.start() # 这段代码不加锁 0 # 当前线程 0 读取到的n值 10 # 这段代码不加锁 1 # 这段代码不加锁 2 # 这段代码不加锁 3 # 这段代码不加锁 4 # 这段代码不加锁 5 # 这段代码不加锁 6 # 这段代码不加锁 7 # 这段代码不加锁 8 # 这段代码不加锁 9 # 当前线程 0 修改n值为 0 # 当前线程 1 读取到的n值 0 # 当前线程 1 修改n值为 1 # 当前线程 2 读取到的n值 1 # 当前线程 2 修改n值为 2 # 当前线程 3 读取到的n值 2 # 当前线程 3 修改n值为 3 # 当前线程 4 读取到的n值 3 # 当前线程 4 修改n值为 4 # 当前线程 5 读取到的n值 4 # 当前线程 5 修改n值为 5 # 当前线程 6 读取到的n值 5 # 当前线程 6 修改n值为 6 # 当前线程 7 读取到的n值 6 # 当前线程 7 修改n值为 7 # 当前线程 8 读取到的n值 7 # 当前线程 8 修改n值为 8 # 当前线程 9 读取到的n值 8 # 当前线程 9 修改n值为 9
