python基础一 day39 线程探索

# 进程 是 最小的 内存分配单位
# 线程 是 操作系统调度的最小单位
# 线程直接被CPU执行,进程内至少含有一个线程,也可以开启多个线程
# 开启一个线程所需要的时间要远远小于开启一个进程
# 多个线程内部有自己的数据栈,数据不共享
# 全局变量在多个线程之间是共享的
# GIL锁(即全局解释器锁)
# 在Cpython解释器下的python程序 在同一时刻 多个线程中只能有一个线程被CPU执行
# 高CPU : 计算类 --- 高CPU利用率
# 高IO : 爬取网页 200个网页
# qq聊天 send recv
# 处理日志文件 读文件
# 处理web请求
# 读数据库 写数据库

 

import os
import time
from threading import Thread
# 多线程并发
# def func(a,b):
#     global g
#     g = 0
#     print(g,os.getpid())
#
# g = 100
# t_lst = []
# for i in range(10):
#     t = Thread(target=func,args=(i,5))
#     t.start()
#     t_lst.append(t)
# for t in  t_lst : t.join()
# print(g)
# class MyTread(Thread):
#     def __init__(self,arg):
#         super().__init__()
#         self.arg = arg
#     def run(self):
#         time.sleep(1)
#         print(self.arg)
#
# t = MyTread(10)
# t.start()

import time
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
def func(n):
    n + 1

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    t_lst = []
    for i in range(100):
        t = Thread(target=func,args=(i,))
        t.start()
        t_lst.append(t)
    for t in t_lst:t.join()
    t1 = time.time() - start

    start = time.time()
    t_lst = []
    for i in range(100):
        t = Process(target=func, args=(i,))
        t.start()
        t_lst.append(t)
    for t in t_lst: t.join()
    t2 = time.time() - start
    print(t1,t2)

 

 

线程的其他一些方法：

import time
import threading

def wahaha(n):
    time.sleep(0.5)
    print(n,threading.current_thread(),threading.get_ident())

for i in  range(10):
    threading.Thread(target=wahaha,args=(i,)).start()
print(threading.active_count())    # 10
print(threading.current_thread())
print(threading.enumerate())