python—线程（1）

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好久么更新了 今天终于重回大家视野

希望大家在特殊时期尽量不要出门！

武汉必胜！！ 中国必胜！！！

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说线程之前先来说说进程池吧

当需要创建的子进程数量不多时，我们可以直接利用multiporcessing中的Process动态生成多个进程，

但是如果现在有100个任务需要处理，那我们需要多少个子进程呢，如果我们创建100个子进程也可以实现，但是资源比较浪费。我们也可以创建指定个数个子进程，

例如
只创建10个子进程，让着10个子进程重复的执行任务，这样就节约了资源。
就比如我们去景区湖上游玩，游船是重复利用的。
我们可以使用multiprocessing模块提供的Pool类，也就是进程池，可以到达进程重复利用。泸沽岛
创建进程池对象的时候可以指定一个大进程数，当有新的请求提交到进程池中，如果池中的进程数还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求，但是如果池中的进程数满了，该请求就会等待，知道进程池中的进程有结束的了，才会使用这个结束的进程来执行新的任务。

join 主进程等待所有子进程执行完毕，必须在close之后。
close 等待所有进程结束才关闭线程池

小练习：下载器

import time
from multiprocessing import Pool
def down_load(movie_name):
    """下载器"""
    for i in range(5):
        print("电影：{}，下载进度{}%".format(movie_name,(i/4*100)))
        time.sleep(1)
    return movie_name

def alert(movie_name):
    print("电影：{}下载完成了。。。。".format(movie_name))

if __name__=="__main__":
    movie_list=["钢铁侠","蜘蛛侠","美国队长","死侍","黑豹","黑寡妇"]
    pool = Pool(3) # 创建进程池
    for movie_name in movie_list:
        # 调用进程池
        pool.apply_async(down_load,(movie_name,),callback=alert)
    pool.close()
    pool.join()

结果：

电影：钢铁侠，下载进度0.0%
电影：蜘蛛侠，下载进度0.0%
电影：美国队长，下载进度0.0%
电影：蜘蛛侠，下载进度25.0%
电影：钢铁侠，下载进度25.0%
电影：美国队长，下载进度25.0%
电影：钢铁侠，下载进度50.0%
电影：蜘蛛侠，下载进度50.0%
电影：美国队长，下载进度50.0%
电影：钢铁侠，下载进度75.0%
电影：蜘蛛侠，下载进度75.0%
电影：美国队长，下载进度75.0%
电影：钢铁侠，下载进度100.0%
电影：蜘蛛侠，下载进度100.0%
电影：美国队长，下载进度100.0%
电影：死侍，下载进度0.0%
电影：蜘蛛侠下载完成了。。。。
电影：黑豹，下载进度0.0%
电影：钢铁侠下载完成了。。。。
电影：美国队长下载完成了。。。。
电影：黑寡妇，下载进度0.0%
电影：死侍，下载进度25.0%
电影：黑豹，下载进度25.0%
电影：黑寡妇，下载进度25.0%
电影：死侍，下载进度50.0%
电影：黑豹，下载进度50.0%
电影：黑寡妇，下载进度50.0%
电影：黑豹，下载进度75.0%
电影：死侍，下载进度75.0%
电影：黑寡妇，下载进度75.0%
电影：黑豹，下载进度100.0%
电影：死侍，下载进度100.0%
电影：黑寡妇，下载进度100.0%
电影：黑豹下载完成了。。。。
电影：死侍下载完成了。。。。
电影：黑寡妇下载完成了。。。。

1、 线程概念
由于进程是资源拥有者，创建、撤消与切换存在较大的内存开销，因此需要引入轻型进程即线程，

进程是资源分配的小单位,线程是CPU调度的小单位（程序真正执行的时候调用的是线程）.

每一个进程中至少有一个线程

2.

线程之间共享全局变量

import threading

g_num=100

def work1():
    global g_num
    g_num+=1
    print("work--->",g_num)
def work2():
    print("work2--->",g_num)


def main():
    t1=threading.Thread(target=work1)
    t2=threading.Thread(target=work2)
    t1.start()
    t2.start()

if __name__ == '__main__':
    main()

量的问题

多线程开发的时候共享全局变量会带来资源竞争效果。也就是数据不安全。

import time
import random
from  threading import  Thread
g_num=100
def work1():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num+=1
        time.sleep(random.random())
    print("in work,g_num=%d"%g_num)

def work2():
    global g_num
    # g_num+=1
    for i in range(3):
        g_num+=1
        time.sleep(random.random())
        print("in work2,g_num=%d"%g_num)
if __name__ == '__main__':
    t1=Thread(target=work1)
    t2=Thread(target=work2)
    t1.start()
    t2.start()

今天先到这里 明天见！