实现多线程多任务的步骤
1.创建进程2.Process类语法详解3.进程间通信4.进程池5.进程间的锁和信号量6.根据进程编号杀死指定进程os.kill7.守护进程8.线程
9.实现多线程多任务的步骤
10.threading.Thread类详解11.守护线程&&threading.enumerate()12.python线程并行执行与java的线程并行执行的对比13.IO密集型任务与CPU密集型任务14.多线程共享全局变量的问题15.多线程共享资源之竞态条件16.互斥锁17.死锁18.线程池19.进程与线程的对比20.闭包21.闭包之nonlocal关键字的作用22.闭包之作用23.闭包之可能引起的问题24.弱引用25.装饰器26.装饰器示例27.property 属性28.with语句和上下文管理器详解、最佳实践、示例29.生成器30.深浅拷贝31.正则表达式步骤
1 2 3 4 5 6 | 1. 导入线程模块 import threading 2. 创建子线程并指定执行的任务 sub_thread = threading.Thread(target = 任务名 3. 启动线程执行任务 sub_thread.start() |
示例
1 ''' 2 在Python中,实现多线程多任务可以通过使用threading模块来创建和管理线程 3 4 最佳实践: 5 1. 使用适量的线程数:根据系统资源和任务需求,合理选择线程数量。过多的线程可能会导致资源竞争和性能问题。 6 2. 确保线程安全:如果多个线程访问共享数据,要注意加锁或使用线程安全的数据结构来避免竞态条件。 7 3. 避免阻塞操作:如果某个线程执行了长时间的阻塞操作,会影响其他线程的执行效率,因此应尽量避免阻塞操作,或使用非阻塞的替代方案。 8 4. 异常处理:每个线程都应该有自己的异常处理机制,确保及时捕获和处理异常,避免线程退出导致整个程序崩溃。 9 10 常见的坑: 11 1. 全局解释器锁(GIL):Python的全局解释器锁限制了同一时间只能有一个线程执行Python字节码。这意味着在CPU密集型任务中,多线程可能无法提升性能。 12 2. 线程间通信:由于共享数据需要进行线程间同步,所以在多线程编程中需要小心处理数据共享和通信,以避免出现竞争条件和死锁。 13 ''' 14 # 1. 导入线程模块 15 import threading 16 17 18 def task1(): 19 thread_id = threading.get_ident() # 获取当前线程的id
20 print(f"Executing task 1,thread-id:{thread_id}") 21 # 执行任务1的代码 22 23 24 def task2(): 25 thread_id = threading.get_ident() 26 print(f"Executing task 2,thread-id:{thread_id}") 27 # 执行任务2的代码 28 29 30 def main(): 31 # 2. 创建线程并指定其任务 32 thread1 = threading.Thread(target=task1) 33 thread2 = threading.Thread(target=task2) 34 35 # 3. 启动线程 36 thread1.start() 37 thread2.start() 38 39 # 让主线程等待thread1、thread2的结束,此时主线程会阻塞在此,一直等待他们结束,才能继续执行 40 thread1.join() 41 thread2.join() 42 43 print("All tasks completed") 44 45 46 if __name__ == "__main__": 47 main()
输出:
Executing task 1,thread-id:11020 Executing task 2,thread-id:3080 All tasks completed
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