python中的多任务--线程
什么是多任务?
简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务。
实现多任务有多种方式,线程、进程、协程。
多任务的概念:并行和并发
并发:指的是任务数多余cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,
实现用多个任务“一起”执行
并行:指的是任务数小于等于cpu核数,即任务真的是一起执行的
注意:
假的多任务--->并发(时间片轮转--cpu高速轮流执行)
真的多任务--->并行(cpu一个一个单独执行)
什么是线程?
可以简单理解为同一进程中有多个计数器,每个线程的执行时间不确定,
而每个进程的时间片相等,线程是操作系统调度执行的最小单位.
线程的创建(两种)
6.1thread(target=函数名)
6.2创建一个类(继承thread方法),里边必须有run方法,创建一个实例对象,
调用start的时候,start会自动调用run方法(其他函数和方法,都在run方法里边完成)
线程的创建步骤
import threading
# 创建一个线程对象
t1 = threading.Thread(target=func_name, args=(num,), name=”子线程名字”)
# 创建一个线程并启动
t1.start()
# 等待子线程执行完毕之后再继续向下执行主线程
t1.join()
备注:主线程会等待子线程结束之后才会结束,主线程一死,子线程也会死。
线程的调度是随机的,并没有先后顺序。
主线程和子线程
了解函数的调用和指向:
target=函数()------>调用函数 ; target=函数--->指向函数
3.1调用start的时候,子线程被创建;函数运行完,子线程结束
3.2主线程运行完不会结束,会等待子线程结束后,再结束
3.3如果主线程先结束了,所有剩下的子线程会被强制结束
3.4注意:线程的是没有先后顺序的
枚举函数enumerate的用法
定义:enumerate()是python的内置函数,在字典上是枚举、列举的意思。
用途:用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,
同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中,通过threading.enumerate()就可以获取线程列表。
enumerate函数的应用(查看线程的数量):
threading.enumerate()可以创建一个线程列表,可以通过列表的长度查看线程的数量
thread和start,哪个执行时候创建对象、执行线程:
1.调用thread,不会创建线程,只是创建一个对象
2.当调用thread创建出来的实例对象的start方法的时候,才会创建线程以及让这个线程开始运行
多线程-共享全局变量
优缺点:
在一个进程内的所有线程共享全局变量,很方便在多个线程间共享数据
缺点就是,线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱
导致的问题:
如果多个线程同时对一个全局变量操作,会出现资源竞争问题,从而数据结果会不正确
注意:
target指定将来这个线程去哪个函数执行代码
args指定将来调用函数的时候,传递什么数据过去-->元祖要加 “,”
只有在修改指向的时候,才会修改全局变量
什么是同步:
同步就是协同步调,按预定的先后次序进行运行
同步的作用:
解决线程同时修改全局变量的方式
互斥锁--解决资源竞争的问题
互斥锁是怎么引入的?
当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候,需要进行同步控制,
线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁
互斥锁的构建流程
某个线程要更改共享数据时,先将其锁定,此时资源的状态为“锁定”,其他线程不能更改;直到该线程释放资源,将资源的状态变成“非锁定”,其他线程才能再次锁定该资源。
互斥锁的作用
互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,保证了多线程情况下数据的正确性。
什么是死锁:
在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别占有一部分资源
并且同时等待对方的资源,就会造成死锁
如何避免死锁:(两种方法)
1.银行家算法
2.添加超时函数timeout()