一、基本概念
程序： 指令集，静态，
进程： 当程序运行时，会创建进程，是操作系统资源分配的基本单位
线程： 进程的基本执行单元，每个进程至少包含一个线程，是任务调度和执行的基本单位
> 进程和线程之间的关系：
① 一个线程只属于一个进程
② 一个进程可以包含多个线程，只有一个主线程
> 进程和线程资源对比
① 进程具有独立的空间和系统资源
② 线程不具有独立的空间和系统资源
③ 同一个进程下的多个线程共享该进程的空间和系统资源
④ 局部变量不共享
> 多线程中对于贡献资源修改的问题
--- 多线程的同步问题、 线程不安全、通过同步解决
二、 多线程
１．需要清楚的一点
单核CPU: 宏观并行，微观实际上是串行 － 并发
多核CPU: 微观本质并行
２．应用场合：
① 计算密集型 --- 不适合单核CPU多线程 --- 数值计算
② I/O密集型 --- 适合单核CPU多线程 --- 频繁读写
３．优点：
速度快
４．缺点：
(1) 线程本身也是程序，线程越多，占用的内存越多；
(2) 多线程的调用需要协调管理，CPU对线程的跟踪需要消耗内存；
(3) CPU多线程的切换需要消耗内存
(4) 多线程之间对共享资源问题，需要解决数据的一致性
三、 线程的创建
三种方式：
(1) threading模块
--- 通过指定target(函数名)和args(函数参数)
(2) 使用Thread类，重写run方法
(3) 使用线程池
3.1 threading模块
import threading
import time
def misson(*args):
for i in range(args[1]):
print(i)
time.sleep(1)
# 创建线程对象,参数必须使用元组传递
t = threading.Thread(target = mission, args = args)
# 激活线程(排队),等待CPU分配时间片来执行
t.start()
t.start()
3.2. 使用Thread类，重写run方法
--- 适用于需要创建很多个执行方法相同的线程对象时，用类方法
class My_Thread(threading.Thread):
def __init__(self, n1):
self.n1 = n1
super().__init__()
# run方法是真正执行函数认为的方法
def run(self):
for i in range(self.end):
print(i)
t1 = My_Thread()
t1.start(10)
3.3 线程池
线程池的使用threadpool较少，使用concurrent.futures下的 ThreadPoolExecutor 线程池
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time def sayhello(a):
print("hello: " + a)
time.sleep(2) def main():
seed = ["a", "b", "c"] # 第一种方法submit
with ThreadPoolExecutor(3) as executor:
for each in seed:
executor.submit(sayhello, each) # 第二种方法map
with ThreadPoolExecutor(3) as executor1:
executor1.map(sayhello, seed) if __name__ == '__main__':
main()
四、 线程的生命周期
(1) 新建 --- 创建线程对象，没有执行能力
(2) 就绪 --- 调用start方法,把执行权利交给CPU
(3) 运行 --- 执行线程任务，获得CPU时间片在一个线程运行时，可能将时间片分配给其他线程
(4) 阻塞 --- 处于等待过程，CPU不给阻塞状态分配时间片
(5) 死亡 --- run方法执行完毕或者抛出没有捕获的异常
五、线程的同步
--- 在同一个进程下，各个线程共享资源引起不安全，即对成员变量的操作进行共享
1. 抢票问题 - 锁
import time
import threading ticket = 100 def buy_ticket():
global ticket
while ticket:
t = threading.current_thread()
print(f'{t.name}{ticket}')
time.sleep(0.5)
ticket -= 1 if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=buy_ticket)
t1.name = '张三' # 设定线程名字
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=buy_ticket)
t2.name = '张四'
t2.start()
t3 = threading.Thread(target=buy_ticket)
t3.name = '张五'
t3.start()
运行结果如下，会出现重复的抢票，即多个线程获得同一个变量：
解决办法：
使用线程锁， 即在同一时间内，一个共享资源只能被一个线程访问
加锁 --- threading.Lock()
抢锁 --- lock.acquare()
解锁 --- lock.release()
import time
import threading lock = threading.Lock()
ticket = 100
def buy_ticket():
global ticket
while True:
try:
lock.acquire()
if ticket > 0:
t = threading.current_thread()
time.sleep(0.2)
print(f'{t.name}抢到了第{ticket}张票')
ticket -= 1
else:
break
finally:
lock.release() t1=threading.Thread(target=buy_ticket)
t1.name="张三"
t2=threading.Thread(target=buy_ticket)
t2.name="李四"
t3=threading.Thread(target=buy_ticket)
t3.name="王五" t1.start()
t2.start()
t3.start()
2. 生产者消费者模型
(1) 消费者一直消费，商品=0，等待生产 --- wait
(2) 生产者隔一段时间看一次，如果小于3，开始生产 --- 耗费CPU
(3) 只要消费者消费了产品，通知生产者生产商品 --- notify
六、多进程
1. 进程创建
（1）使用multiprocessing.Process(target=函数名)
（2）继承Process重写run
2.
进程操作
Os.getpid # 得到本身进程id
Os.getppid # 得到父进程id
Fork：复制进程，只能在linux下使用
其他方法同线程
3.
进程队列
进程优于线程：
不存在资源共享问题，没有同步锁，也没有死锁
多进程需要处理资源共享问题，使用队列序列化处理（进程队列已经处理好）