本节内容
1、引子
2、并发多线程效果演示
一、引子
我们说单核的cpu只能同时执行一个任务，但是给我们的一个幻觉是可以执行多个，因为cpu太快了。它是怎么实现的呢？就是上下文切换，它不是轮询着切换的。它是按照优先级来切换的，并不是从头到尾的，中间的切换是有优先级的。我们就可以利用这个优势，因为它太快了，但是我们只打开了一个QQ，启动一个线程的话，他能得到执行的时间就是有限的。那cpu给我们的感觉同时执行多个任务，那我就可以并发批量操作某个动作。
二、并发多线程效果演示
2.1、创建线程
说明：我们通过threading.Thread模块去创建线程
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import threading
def run(n):
print("task:",n)
t1 = threading.Thread(target=run,args=("t1",)) #args后面1个参数也要加逗号，要不然会把它当做一个参数，实际它是一个元组
t2 = threading.Thread(target=run,args=("t2",))
t1.start() #启动线程
t2.start() |
那有的同学就说了，你这样达到并发的效果了，压根就没看出来啊，跟我下面这种情况有什么区别呐？请看如下代码：
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def run(n):
print("task:",n)
run("t1")
run("t2")
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没有错，是没有看出什么来，那我们就来改进一下，加一个时间模块(time)，再来看看效果。
2.2、验证并发效果
说明：我们来添加一个时间模块，再来看看效果
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import threading,time
def run(n):
print("task:",n)
time.sleep(2)
t1 = threading.Thread(target=run,args=("t1",))
t2 = threading.Thread(target=run,args=("t2",))
t1.start()t2.start() |
第二种代码改写如下：
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import time
def run(n):
print("task:",n)
time.sleep(2)
run("t1")
run("t2")
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通过实验：很明显第一种情况实现并发效果，一个等待了2秒中就结束了，因为并发，两个线程同时等待了2秒，但是第二种情况有间隔。