python3-多线程

多线程简介
线程(Thread)也称轻量级进程，时操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，时进程中的实际运作单位。线程自身不拥有资源，只拥有一些在运行中必不可少的资源，但他可与同属一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。
线程有就绪/阻塞/运行三种基本状态:
　　1/ 就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机
　　2 / 运行状态是指线程占有处理机正在运行。
　　3/ 阻塞状态是指线程在等待一个事件(如某个信号量)，逻辑上不可执行

结论：在python中，对于计算密集型任务，多进程占优势；对于I/O密集型任务，多线程占优势

python多线程其它介绍

1/1 多线程threading模块
方法一 创建threading.Thread类的实例，调用其start()方法
方法二 继承Thread类，在子类中重写run()和init()方法

1/2 多线程同步Lock(互诉锁)
#如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，这个时候就需要使用互诉锁来进行同步
#调用锁
lock = threading.Lock()
#获取锁，用户线程同步
lock.acquire()

1/3 多线程同步Semaphore(信号量)
互诉锁是只允许一个线程访问共享数据，而信号量是同时允许一定数量的线程访问共享数据
semaphore = threading.BoundedSemaphore()

练习：
import threading
import time

semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)

def yewubanli(name):
semaphore.acquire()
time.sleep(3)
print(f"{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} {name} 正在办理业务")

semaphore.release()

thread_list = []
for i in range(12):
t = threading.Thread(target=yewubanli, args=(i,))
thread_list.append(t)

for thread in thread_list:
thread.start()

for thread in thread_list:
thread.join()

1/4 多线程同步Condition
条件对象Condition能让一个线程A停下来，等待其它线程B，线程B满足了某个条件后通知(notify)线程A继续运行。线程首先获取一个条件变量锁，如果条件不足，则该线程等待(wait)并释放条件变量锁；如果条件满足，就继续执行线程，执行完成后可以通知(notify)其它状态为wait的线程执行。其它处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件以确定是否继续执行。
cond = threading.Condition()

1/5 多线程同步Event
事件用于线程之间的通信。一个线程发出一个信号，其它一个或多个线程等待，调用Event对象的wait方法，线程则会阻塞等待，直到别的线程set之后才会被唤醒
cond = threading.Event()

1/6 线程优先级队列(queue)
Python的queue模块中提供了同步的/线程安全的队列类，包括先进先出队列Queue/后进后出队列LifoQueue和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语，可以直接使用来实现线程之间的同步。

练习：
import threading, time
import queue

q = queue.Queue(maxsize=5)

def ProducerA():
count = 1
while True:
q.put(f"冷饮 {count}")
print(f"{time.strftime('%H:%M:%S')} A 放入:[冷饮 {count}]")
count += 1
time.sleep(1)

def ConsumerB():
while True:
print(f"{time.strftime('%H:%M:%S')} B 取出 [{q.get()}]")
time.sleep(5)

p = threading.Thread(target=ProducerA)
c = threading.Thread(target=ConsumerB)

c.start()
p.start()

1/7 多线程之线程池pool
在面向对象编程中，创建和销毁对象是很费时间的，因为创建一个对象要获取内存资源或其它更多资源。虚拟机也将视图跟踪每一个对象，以便能够在对象销毁后进行垃圾回收。同样的道理，多任务情况下每次都会生成一个新线程，执行任务后资源再被回收就显得非常低效，因此线程池就是解决这个问题的方法。类似的还有连接池/进程池等。
将任务添加到线程池中，线程池会自动指定一个空闲的线程取执行任务，当超过线程池的最大线程数时，任务需要等待有新的空闲线程后才会被执行。
我们可以使用threading模块及queue模块定制线程池，也可以使用multiprocessing。from multiprocessing import Pool这样导入的Pool表示的时进程池，from multiprocessing.dummy import Pool这样导入的Pool表示的时线程池

练习：
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import time

def fun(n):
time.sleep(2)

start = time.time()
for i in range(5):
fun(i)
print("单线程顺序执行耗时:", time.time() - start)

start2 = time.time()

pool = ThreadPool(processes=5)
results2 = pool.map(fun, range(5))
pool.close()
pool.join()
print("线程池(5)并发执行耗时:",time.time() - start2)

总结:
Python多线程适合用再I/O密集型任务中。I/O密集型任务较小时间用再CPU计算上，较多时间用再I/O上，如文件读写/web请求/数据库请求等；而对于计算密集型任务，应该使用多进程