昨日回顾
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cpu最小的执行单位:线程
进程 资源集合
线程 执行单位
操作系统 --> 工厂
进程 --> 车间
线程(cpu)--> 流水线(电源)
进程的内存空间彼此隔离
线程共享同一份资源
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### 方式一
# from threading import Thread
#
# def task():
# pass
#
# # if __name__ == '__main__':
# t = Thread(target= task)
# t.start()
### 方式二 类
# pass
#### 创建速度
# 进程需要申请内存空间 慢
# 线程相当于直接告诉操作系统去干个什么活. 快
### 线程共享资源
### 线程的join方法: 等待被join的线程结束
# 进程的join:等待被join的进程结束
### 线程其他的相关用法: getname setname enumerate() currentThread
### 守护线程: 守护的是进程运行周期
一、线程锁
from threading import Thread,Lock
x = 0
mutex = Lock()
def task():
global x
# mutex.acquire()
for i in range(200000):
x = x+1
# t1 的 x刚拿到0 保存状态 就被切了
# t2 的 x拿到0 进行+1 1
# t1 又获得运行了 x = 0 +1 1
# 思考:一共加了几次1? 加了两次1 真实运算出来的数字本来应该+2 实际只+1
# 这就产生了数据安全问题.
# mutex.release()
if __name__ == '__main__':
t1 = Thread(target=task)
t2 = Thread(target=task)
t3 = Thread(target=task)
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
print(x)
二、死锁问题
from threading import Thread,Lock
mutex1 = Lock()
mutex2 = Lock()
import time
class MyThreada(Thread):
def run(self):
self.task1()
self.task2()
def task1(self):
mutex1.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁1 ')
mutex2.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁2 ')
mutex2.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁2 ')
mutex1.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁1 ')
def task2(self):
mutex2.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁2 ')
time.sleep(1)
mutex1.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁1 ')
mutex1.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁1 ')
mutex2.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁2 ')
for i in range(3):
t = MyThreada()
t.start()
# 两个线程
# 线程1拿到了(锁头2)想要往下执行需要(锁头1),
# 线程2拿到了(锁头1)想要往下执行需要(锁头2)
# 互相都拿到了彼此想要往下执行的必需条件,互相都不放手里的锁头.
三、递归锁（了解）
from threading import Thread,Lock,RLock
# 递归锁 在同一个线程内可以被多次acquire
# 如何释放 内部相当于维护了一个计数器 也就是说同一个线程 acquire了几次就要release几次
# mutex1 = Lock()
# mutex2 = Lock()
mutex1 = RLock()
mutex2 = mutex1
import time
class MyThreada(Thread):
def run(self):
self.task1()
self.task2()
def task1(self):
mutex1.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁1 ')
mutex2.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁2 ')
mutex2.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁2 ')
mutex1.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁1 ')
def task2(self):
mutex2.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁2 ')
time.sleep(1)
mutex1.acquire()
print(f'{self.name} 抢到了 锁1 ')
mutex1.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁1 ')
mutex2.release()
print(f'{self.name} 释放了 锁2 ')
for i in range(3):
t = MyThreada()
t.start()
四、信号量
from threading import Thread,currentThread,Semaphore
import time
def task():
sm.acquire()
print(f'{currentThread().name} 在执行')
time.sleep(3)
sm.release()
sm = Semaphore(5)
for i in range(15):
t = Thread(target=task)
t.start()
五、GIL
# 在Cpython解释器中有一把GIL锁(全局解释器锁)，GIl锁本质是一把互斥锁。
# 导致了同一个进程下,同一时间只能运行一个线程,无法利用多核优势.
# 同一个进程下多个线程只能实现并发不能实现并行.
# 为什么要有GIL?
# 因为cpython自带的垃圾回收机制不是线程安全的,所以要有GIL锁.
# 导致了同一个进程下,同一时间只能运行一个线程,无法利用多核优势.
#
#分析：
# 我们有四个任务需要处理，处理方式肯定是要玩出并发的效果，解决方案可以是：
# 方案一：开启四个进程
# 方案二：一个进程下，开启四个线程
# 计算密集型 推荐使用多进程
# 每个都要计算10s
# 多线程
# 在同一时刻只有一个线程会被执行,也就意味着每个10s都不能省,分开每个都要计算10s,共40.ns
# 多进程
# 可以并行的执行多个线程,10s+开启进程的时间
# io密集型 推荐多线程
# 4个任务每个任务90%大部分时间都在io.
# 每个任务io10s 0.5s
# 多线程
# 可以实现并发,每个线程io的时间不咋占用cpu, 10s + 4个任务的计算时间
# 多进程
# 可以实现并行,10s+1个任务执行的时间+开进程的时间
六、多进程vs多线程
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
# 计算密集型
# def work1():
# res=0
# for i in range(100000000): #1+8个0
# res*=i
#
# if __name__ == '__main__':
# t_list = []
# start = time.time()
# for i in range(4):
# # t = Thread(target=work1)
# t = Process(target=work1)
# t_list.append(t)
# t.start()
# for t in t_list:
# t.join()
# end = time.time()
# # print('多线程',end-start) # 多线程 15.413789510726929
# print('多进程',end-start) # 多进程 4.711405515670776
# # io密集型
# def work1():
# x = 1+1
# time.sleep(5)
#
#
# if __name__ == '__main__':
# t_list = []
# start = time.time()
# for i in range(4):
# t = Thread(target=work1)
# # t = Process(target=work1)
# t_list.append(t)
# t.start()
# for t in t_list:
# t.join()
# end = time.time()
# print('多线程',end-start) # 多线程 5.002625942230225
# # print('多进程',end-start) # 多进程 5.660863399505615
