python——多线程与线程锁

一、概念：

进程：对系统过来说，一个任务是一个进程；

线程：线程是包含在进程中。进程中，线程来工作，线程是最小的单位。一个进程可以启多个线程

二、进程和线程使用时的选择：

1.cpu密集型任务，用进程 #比如排序、计算的功能
2.IO密集型任务，多线程 input Output #读写频繁，网络IO或者磁盘IO。浪费CPU比较少的用多线程
3.如果需要读写也需要计算，就用多进程+多线程

# print(os.cpu_count())        #查看电脑cpu有几个
#cpu是8核，就只能同时运行8个任务
#python中GIL，全局解释器锁，导致python得多线程利用不了多核CPU，但是多进程可以

三、多线程

import threading #引入多线程
import request,time,os

def lajifenlei（）:
    time.sleep(2):
    print('干垃圾')
start_time=time.time()

def shangke():
    time.sleep(2)
    print('上课')
#单线程
for  i in range(10):
    lajifenlei()
print(time.time()-start_time)
#结果：单线程需要20多秒

#启动线程
for i in range（10):#启动10个线程
    th=threading.Thread(target=laijifenlei)  #只写函数名
    th.start()
print(time.time()-start_time)   #这里打印出的结果，是主线程运行完的时间，但是子线程并没有运行完。

线程和线程之间是独立的，所有的进程中，本身就有一个线程，这个线程是主线程。python文件本身就是一个进程，所以在没有启动线程的时候，本身就有一个主线程。

那么，如果需要知道所有线程运行完的时间，就需要主线程等待子线程。

主线程等待子线程方法一:

threads=[]:
for i in range(10):#启动10个线程
    sk=threading.Thread(target=shangke）
    sk.start()
    threads.append(sk)#运行完的子线程，加入到list中
for t in threads:
    t.join() #等待list中子线程全部运行完，这里的join区别于字符串的join

#t.join的作用就是，主线程一直等待全部的子线程结束之后，主线程自身才结束，程序退出。

 print(time.time()-start_time) #结果：10个线程需要2秒多点

主线程等待子线程方法二:

for i in range（10）：
    sk=threading.Thread(target=shangke)
    sk.start()
#threading.activeCount():#查看当前运行的线程数，包括主线程
while threading.activeCount()!=1:          #查看当前有几个线程,=1说明只有一个主线程，即子线程都运行完了。
     pass
print(time.time() - start_time)

四、线程锁：

多个线程同时操作一个数据的时候，就应该加锁

给线程加锁：

count=0
lock=threading.Lock()  #申请一把锁
def lajifenlei():
    global count
    lock.acquire()#加锁
    count+=1
    lock.release()#解锁。如果只加锁，不解锁，就是死锁。死锁得话，程序就会卡在这里无法继续运行
     print('干垃圾')
for i in range(10):
    jlj=threading.Thread(target-lajifenlei)
    jlj.start()
while threading.activeCount()!=1:
    pass
print(count)
print('finash')