python学习笔记 day38 线程

1. 线程 

线程是CPU调度的最小单位，进程是CPU分配资源的最小单位；

每个进程中至少有一个线程；（所以进程是包含线程的，同一进程的不同线程之间数据是共享的）；

开启进程的时间要比开启线程的时间长，CPU在进程之间的切换比在线程之间的切换要慢很多；

如果有两个任务需要共享内存，有需要实现异步，就需要开启多线程；

如果两个任务需要数据隔离--就需要开启多进程；

 

多线程的优点：

1. 轻量级；

2. 同一个进程的多个线程之间的数据是共享的；

 

进程与线程之间的区别：

1. 地址空间和其他资源（如打开文件）：进程间相互独立，同一进程的多线程之间共享数据资源，某进程内的线程在其他进程不可见；

2. 通信：进程间通信IPC（比如队列，管道），线程之间可以直接读写线程数据段（如全局变量）来进行通信；

3. 调度和切换：线程上下文切换，比进程上下文切换要快得多；

4. 在多线程操作系统中，进程不是一个可执行的实体；（因为线程是CPU调度任务的最小单位，进程只是CPU资源分配的最小单位）

 

2. GIL--全局解释器锁

其实python在多线程上并没有实现真正的多并发，python的解释器加了一把锁，使得同一时间只有一个线程被CPU执行（实际上是为了保证数据的安全）；

如果是在高计算（不涉及IO操作，阻塞的）可以开多进程来实现；

如果是在高IO（input print 文件的读写，网络通信accept recv等）可以开多线程（比如在网络爬虫，其实IO操作等待的时间是很长的，即使真的有多线程并发，也是需要等的，所以这种情况下多线程并发执行并不会带来效率的提升）

 

 3. 简单的开启多线程

# 效果就是先打印主线程的进程id然后睡一秒之后同时打印10个线程的执行结果，可以看出10个线程之间是异步的，但是其实并不是真正的高并发；
# 而且如果子线程中执行代码不睡一秒，那么打印顺序是先打印10个线程的执行结果，然后才打印主线程，就是因为开启线程的时间太短了
from threading import Thread
import time
import os
def func(i):
    time.sleep(1)   # 如果子线程这里不睡一秒，那么就是先打印子线程执行结果，然后才打印主线程的，因为开启线程的时间真的很短，还没执行到主线程的打印，开启子线程 就已经出结果了
    print("%s-hello,xuanxuan-%s"%(i,os.getpid()))


# 开多线程时不用写在if __name__=="__main__":中
for i in range(10):
    t=Thread(target=func,args=(i,))   # 创建10个线程对象
    t.start()  # 开启线程，子线程是异步并发的*（但是python的多线程并不是真正意义上的并发，因为有GIL全局解释器锁）
print(os.getpid())  # 其实主线程跟开的10个子线程之间也是异步的

 

运行结果：

 

 如果是想让主线程和多个子线程之间同步(也就是想先让多个子线程执行完毕，然后在继续执行主线程的代码)：可以使用join()方法，但是注意要把开的多个线程放在一个列表中，最后统一使用join()方法关闭（这样才能实现多个线程之间的异步并发效果）否则开启一个线程就join()一下 这样多个线程之间就变为同步执行；

from threading import Thread
import time
import os
def func(i):
    time.sleep(1)   # 如果子线程这里不睡一秒，那么就是先打印子线程执行结果，然后才打印主线程的，因为开启线程的时间真的很短，还没执行到主线程的打印，开启子线程 就已经出结果了
    print("%s-hello,xuanxuan-%s"%(i,os.getpid()))


# 开多线程时不用写在if __name__=="__main__":中
t_lst=[]   # 存放开启的多个线程
for i in range(10):
    t=Thread(target=func,args=(i,))   # 创建10个线程对象
    t.start()  # 开启线程，子线程是异步并发的*（但是python的多线程并不是真正意义上的并发，因为有GIL全局解释器锁）
    t_lst.append(t)
[t.join() for t in t_lst]  # 最后统一关闭多个线程，仍然保证多个线程之间异步并发
print(os.getpid())  # 使用join()方法之后，主线程和多个子线程之间就变为同步，就是主线程得先等待子线程执行完毕，然后才执行主线程中的代码

 

运行结果：

 

 

 4. 开启线程的另一种方式----使用类

from threading import Thread
import os
class MyThread(Thread):   # 自定义的类必须继承自Thread类
    def run(self):  # 必须在类内实现run()方法，线程创建之后 一旦执行t.start() 实质上就是执行类中的run()方法
        print("hello,xuanxuan-%s"%os.getpid())

for i in range(10):
    t=MyThread()   # 创建10个线程
    t.start()
print("主线程:%s"%os.getpid())

 

运行结果：

 

 1. 如果在主线程中开了多个子线程，想统计开了多少个子线程：

from threading import Thread
import os

class MyThread(Thread):
    _count=0   # 在类内创建一个静态属性（类在定义时就会被执行，相当于初始化，调用时不会再被执行了）---这个属性在所有的线程中共享的，因为线程之间本来就是共享数据的
    def run(self):  # 每当一个线程开启时 t.start()方法实际上会去执行类中的run()方法
        MyThread._count+=1   # 每次开启一个线程都会执行run()方法，也就是类的静态属性_count自加1
        print("hello,xuanxuan-%s"%os.getpid())

for i in range(10):
    t=MyThread()  # 创建10个线程（虽然这里已经知道是创建了10个线程，但是就是想使用类的静态属性，在run()方法中操作，获取线程的个数）
    t.start()     # 开启线程，会自动执行类MyThread类的run()方法，也就是每开一个线程都会使得MyThread的_count加1
print("主线程:%s"%os.getpid())
print("主线程中开启的子线程数目:",t._count)  # 拿着进程对象取类的静态属性_count的值（其实所有线程的_count都是10）

 

 运行结果：

 

 2. 如果想子线程执行的函数，需要参数，应该在类中怎么实现：（在类中继承父类的__init__()方法：super().__init__()，然后再写派生属性）

 

from threading import Thread
import os
import time
import random

class MyThread(Thread):
    _count=0   # 在类内创建一个静态属性（类在定义时就会被执行，相当于初始化，调用时不会再被执行了）---这个属性在所有的线程中共享的，因为线程之间本来就是共享数据的
    def __init__(self,arg1,arg2):   # 子线程执行函数run()时，如果想传一个参数：
        super().__init__()  # 不能重写__init__()方法，必须继承自父类Thread的__init__() 然后再写派生方法
        self.arg1=arg1
        self.arg2=arg2
    def run(self):  # 每当一个线程开启时 t.start()方法实际上会去执行类中的run()方法
        MyThread._count+=1   # 每次开启一个线程都会执行run()方法，也就是类的静态属性_count自加1
        time.sleep(random.random())
        print("%s-%s-%s"%(os.getpid(),self.arg1,self.arg2))
t_lst=[]   # 想把开启的子线程都放在列表中，然后统一t.join()是为了保证开启的多个子线程仍然是异步的
           # 只不过是想在子线程执行完毕之后，执行主线程的代码（只是主线程和多个子线程之间同步，多个子线程之间仍然是异步并发的）
for i in range(10):
    t=MyThread(i,i*"*")  # 创建10个线程(可以传参的)（虽然这里已经知道是创建了10个线程，但是就是想使用类的静态属性，在run()方法中操作，获取线程的个数）
    t.start()     # 开启线程，会自动执行类MyThread类的run()方法，也就是每开一个线程都会使得MyThread的_count加1
    t_lst.append(t)
[t.join() for t in t_lst]  # 主线程会等待子线程执行完毕，才会继续执行下面的代码，但是子线程之间仍然是异步并发的
print("主线程:%s"%os.getpid())
print("主线程中开启的子线程数目:",t._count)  # 拿着进程对象取类的静态属性_count的值（其实所有线程的_count都是10）

 

运行结果：

 

 3. 最后介绍在第一种开启线程的方法的一些其他的方法：

 

import threading
import time

def func():
    time.sleep(1)
    print("hello,xuanxuan-线程名:%s-线程id: %s"%(threading.current_thread().name,threading.current_thread().ident))
     #  threading.current_thread().name----返回当前线程名  threading.current_thread().ident----返回当前线程id

for i in range(10):
    t=threading.Thread(target=func)  # 创建10个线程
    t.start()  # 开启线程

print(threading.enumerate())  # 打印当前正在执行的线程列表，包括主线程和开启的所有子线程
print("正在执行的线程数:",len(threading.enumerate()))  # 打印正在执行的线程数
print("正在执行的线程数:",threading.active_count())   # 也是打印正在执行的线程数

 

 运行结果：

 

 

4. 作业----使用多线程实现server端和多个客户端的通信

# server.py
from threading import Thread
import socket

sk=socket.socket()
# sk.setsockopt(socket.SOL_SOCKET,socket.SO_REUSEADDR,1)
sk.bind(("127.0.0.1",8080))
sk.listen()

def func(conn):
    conn.send(bytes("hello,xuanxuan".encode("utf-8")))
    ret=conn.recv(1024).decode("utf-8")
    print(ret)
    conn.close()

while True:
    conn,addr=sk.accept()
    t=Thread(target=func,args=(conn,))
    t.start()
sk.close()

 

# client.py
import socket
sk=socket.socket()

sk.connect(("127.0.0.1",8080))
ret=sk.recv(1024).decode("utf-8")
print(ret)
info=input(">>>")
sk.send(bytes(info.encode("utf-8")))
sk.close()

运行结果：