Python-多线程

一、python多线程的特点

1、一个进程至少有一个线程

2、多任务可以由多进程，或一个进程内的多线程完成

3、一个python进程只能占用一个cpu内核：每个线程执行前都必须获得GIL锁（Global Interpreter Lock），执行100行字节码后，再释放锁；这样，多个子线程可以在一个cpu内核中交替运行

4、每个python进程相互独立，都拥有一个GIL锁；可通过多个python进程实现多核

 

二、启动多线程

def func(num):
    print(num)
print('当前主线程名称：',threading.current_thread().name) #返回主线程名称
for i in range(10): #多线程
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,)) #创建线程实例
    print(t.getName()) #返回每个子线程名称
    t.start() #启动线程

 

三、获取锁（多线程共享同一个数据时，通过锁确保数据的一致性）

a = 0
lock = threading.Lock() #创建锁
def func1(num):
    global a
    lock.acquire() #获取锁
    a += num
    a -= num
    lock.release() #释放锁
for i in range(1000):
    t = threading.Thread(target=func1,args=(i,))
    t.start()
print(a) #a=0

 

四、join()：等待当前运行的线程结束再执行下一个线程

import time
start = time.time()
def func2(num): #func2:间隔2s打印一次
    time.sleep(2)
    print(num)
threads = []
for i in range(10): #将10个子线程都保存在threads中，并同时启动10个子线程
    t = threading.Thread(target=func2,args=(i,))
    threads.append(t)
    t.start()
for t in threads: #等待所有的子线程结束再运行主线程
    t.join()
end = time.time()
run_time = end - start #十个子线程的运行时间为2s左右
print(run_time)

 

五、setDaemon(True)：当主线程结束时，强制结束当前运行的所有子线程

import time
start = time.time()
def func2(num): #func2:间隔2s打印一次
    time.sleep(2)
    print(num)for i in range(10): #将10个子线程都保存在threads中，并同时启动10个子线程
    t = threading.Thread(target=func2,args=(i,))
    t.setDaemon(True) #当主线程结束时，强制结束子线程t
    t.start()
time.sleep(N)
print('结束主线程')

设置time.sleep(N)中的N，会导致结果不一样：

1、设置N<2时，结果只会打印最后一句：‘结束主线程’；因为主线程运行时间小于2s，且主线程结束时强制停止func2；因此，不会打印num

2、设置N>2时，结果会打印所有的num和最后一句‘结束主线程’；因为在主程序结束前，所有的子线程已经运行完毕

 

六、Timer定时器：指定n秒后执行指定线程

from threading import Timer
import time
def func3(num):
    print(num)
threads = []
start = time.time()
for i in range(10):
    t = Timer(2,function=func3,args=(i,)) #创建定时器：等待2秒之后再执行func3；10个子线程并发执行
    threads.append(t)
    t.start()
for t in threads:
    t.join()
end = time.time()
run_time = end - start
print(run_time)  #运行时间2s左右