08_03、线程

一、线程概念

进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位。每一个进程中至少有一个线程。

在多线程的操作系统中，通常是在一个进程中包括多个线程，每个线程都是作为利用CPU的基本单位，是花费最小开销的实体。

特点：

1. 轻型实体

2. 独立调度和分派的基本单位

3. 共享进程资源

二、进程和线程的区别

1. 地址空间和其它资源（如打开文件）：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。
2. 通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。
3. 调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
4. 在多线程操作系统中，进程不是一个可执行的实体。 　

三、开启线程

# 如何开启线程

# 导入Thread模块
from threading import Thread


def write():
    with open('a.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('hello')


if __name__ == '__main__':
    # 实例化线程对象
    t = Thread(target=write, )

    # 开启线程
    t.start()

# 开启线程的第二种方法：继承
# 此方法基本不用，了解即可

from threading import Thread
import time


# 定义类，并继承Thread类
class Sayhi(Thread):
    # 初始化类，自定义对象属性
    def __init__(self, name):
        super().__init__()
        self.name = name

    # 类方法    
    def run(self):
        time.sleep(2)
        print('%s say hello' % self.name)


# 主线程
if __name__ == '__main__':
    t = Sayhi('nick')  # 实例化对象，并传参
    t.start()  # 开启线程
    print('主线程')


# 主线程
# nick say hello

四、Thread类中的几个方法

Thread实例对象的方法：

• isAlive()：返回线程是否活动的。
• getName()：返回线程名。
• setName()：设置线程名。

threading模块提供的一些方法：

• threading.currentThread()：返回当前的线程变量。
• threading.enumerate()：返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
• threading.activeCount()：返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

# 线程中的方法同进程中的方法基本一致

from threading import Thread
import threading


def write():
    with open('a.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('hello')
    print(threading.currentThread())  # 返回当前的线程 <Thread(Thread-1, started 11440)>


if __name__ == '__main__':
    t = Thread(target=write, )
    t.start()

    print(t.is_alive())  # 判断线程是否存活，注意返回需要时间
    print(t.getName())  # 返回线程名
    t.setName('aaaaaaa')  # 设置进程名称
    print(t.getName())
    print(threading.currentThread())  # 返回当前的线程变量 <_MainThread(MainThread, started 3084)>

五、多线程实现socket

 

六、GIL锁（全局解释锁）

Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行

# 对Python解释器的访问由全局解释器锁(GIL)来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。

1. 我们写的代码其实是解释器在执行:
    cpython解释器，pypy解释器...
2. GIL锁只存在cpython解释器中，在其他解释器中不存在
3. 起一个垃圾回收的线程，起一个正常执行代码的线程，当垃圾回收线程还没有把垃圾回收完毕的时候，会出现抢占资源的情况。
4. 我们就需要拿到GIL锁，要想让线程能够正常执行，那么，线程就必须要拿到这把锁（GIL锁）
5. 保证了，同一时刻，只有一个线程在执行。

'''
    进程：可以利用多核，
    线程：没办法利用多核，
    
    i/o密集型：不需要计算，一般不消耗CPU，所以就选择线程比较好
    计算密集型：在消耗CPU，所以做好选择进程
'''

七、同步锁（互斥锁）

 

# 同步锁用于解决线程的安全问题

from threading import Thread, Lock


n = 10


def task(lock):
    lock.acquire()  # 上锁
    global n
    # n -= 1
    temp = n
    # time.sleep(1)
    n = temp - 1  # n=n-1
    # 释放锁
    lock.release()


if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
    l = []
    for i in range(10):
        t = Thread(target=task, args=(lock,))
        t.start()
        l.append(t)

    for j in l:
        j.join()
    print('n:', n)

八、死锁与递归锁

1、死锁：

是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象。

若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程

 

解决方法：递归锁，在Python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock。

这个RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁。

2、递归锁

 

 

 

九、线程队列

queue队列：使用import queue，用法与进程Queue一样

同一个进程下多个线程数据是共享的
为什么先同一个进程下还会去使用队列呢
因为队列是
    管道 + 锁
所以用队列还是为了保证数据的安全

1、先进先出

 

2、先进后出

 

3、优先级

 

十、进程池和线程池