线程基础
线程基础
一、线程和进程的区别
- 进程：
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进程之间数据隔离，每一个进程分配一块内存
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进程可以使用多核处理，操作系统调度
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进程是资源计算机资源份分配的最小单位
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进程有数据不安全的问题，需要用到锁和信号量
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进程之间本身无法通信，但是可以使用第三方模块和工具来实现通信IPC
- 队列：基于socket、pickle和lock来实现，队列的数据因为锁机制是安全的
- 管道：基于socket和pickle来实现，数据是不安全的
- 第三方工具：已开发完成，可以直接使用，稳定安全，工作中基本上都是使用第三方工具
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进程之间可以通过Manager模块实现数据的共享，也被称为内存共享
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进程开启的、关闭和切换对资源的消耗很大
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一般情况下进程开启最多不要超过CPU核数的两倍，最佳的数量是CPU核数+1，CPU核数：os.cpu_count()获取
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- 线程：
- 线程在进程之内
- 能被操作系统调度给CPU执行的最小单位
- 线程之间数据本身是可以共享的，但是也因此数据变得不安全
- 同一个进程中的多个线程是可以被CPU同时执行的，可以利用多核
- 线程开启、关闭和切换对资源的消耗很小，速度很快
二、CPython的GIL锁
在CPython程序中gc来负责处理线程监控工作，当一个线程执行的时候，gc会对该线程进行监控，但是当一个进程中多个线程同时工作的时候，gc机制无法很好的对每一个线程进行监控，为了能够监控每一个线程，在CPython中引入了锁机制，虽然是多线程，但是CPU在调度的时候通过锁机制来控制数量，每次只能有一个线程可以获得钥匙，其他线程等待该线程执行完后，才能获取钥匙继续执行，这样gc可以监控到每一个线程，虽然是多核，但是执行的结果却是单核并发，不是多核并行。这里的锁被成为全局解释器锁(GIL:global
interpreter Lock)
需要特别注意的是：线程虽然加了GIL锁机制，但不是绝对安全的，当运算量非常大的时候，GIL锁会被释放掉，这样就可能造成多线程抢占CPU导致数据不安全的问题，所以当面临很大的运算的时候需要用到多进程。虽然被称为多线程，但是因为GIL全局解释器锁在python中的多线程是伪多线程。
线程的开启
- 线程的开启方式和进程完全一样，只不过引用的模块不同，两种方式：直接实例化和继承方式
- 模块导入：from threading import Thread
from threading import Thread
import time
import random
def func(i):
print('start%s' % i)
time.sleep(random.random())
# 阻塞
print('end%s' % i)
if __name__ == '__main__':
t_list = []
for i in range(10):
t = Thread(target=func, args=(i,))
t.start()
t_list.append(t)
[t.join() for t in t_list]
# 阻塞，异步变为同步
print('执行结束')
- 线程不能从外部关闭，只能是自己执行完代码之后再关闭，所以没有terminate方法
- 线程号：t.ident来获取，每一个线程的线程号不一样，但是一个进程中的所有线程获取到的进程号是一样的。
- 进程中可以在子进程里获取每一个子进程的pid，同样的子线程也可以通过current_thread()获取子线程的对象，通过对象获取线程号，每一个进程中都有唯一的一个主线程，无论是否开启子线程，主线程都存在。 from threading import current_thread
- 获取所有的线程对象：enumerate()，列表类型，线程对象中除了开启的子线程，必须加上一个主线程，即开启10个子线程，获取的是11个线程
for i in range(10):
t = Thread(target=func)
t.start()
print(enumerate())
'''结果是：
[<_MainThread(MainThread, started 139753402050368)>, <Thread(Thread-1, started 139753362441984)>, <Thread(Thread-2, started 139753354049280)>, <Thread(Thread-3, started 139753345656576)>, <Thread(Thread-4, started 139753135535872)>, <Thread(Thread-5, started 139753127143168)>, <Thread(Thread-6, started 139753118750464)>, <Thread(Thread-7, started 139753110357760)>, <Thread(Thread-8, started 139753101965056)>, <Thread(Thread-9, started 139753093572352)>, <Thread(Thread-10, started 139753085179648)>]
'''
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获取开启线程的总数：active_count(),开启线程数+主线程
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线程之间可以直接进行数据的共享
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线程之间的通信用到的是queue.Queue模块，这一点和进程不同，进程是直接从multiprocessing中直接导入的。
