python 基礎（三） 線程 Threading GIL 線程同步
Threading 基本語法
其實和Process類幾乎一樣，簡單看看一個用了四線程模擬搶票的實例：
#-*- utf-8 -*-
from threading import Thread
from random import random
from time import time,sleep
ticket_remain = 400
def getTicket(q):
global ticket_remain
for i in range(100):
ticket_remain-=1
if __name__ == "__main__":
t1 = Thread(target=getTicket, name="t1", args=(0.4,))
t2 = Thread(target=getTicket, name="t1", args=(0.4,))
t3 = Thread(target=getTicket, name="t1", args=(0.4,))
t4 = Thread(target=getTicket, name="t1", args=(0.4,))
t1.start()
t2.start()
t3.start()
t4.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
t4.join()
print("ticket remain:",ticket_remain)
理解了語法後我們可以更簡潔一點
#-*- utf-8 -*-
from threading import Thread
ticket_remain = 400
def getTicket(q):
global ticket_remain
for i in range(100):
ticket_remain-=1
if __name__ == "__main__":
for i in range(4):
thread = Thread(target=getTicket, name="t"+str(i), args=(0.4,))
thread.start()
thread.join()
print("ticket remain:",ticket_remain)
結果當然是
線程併發具體過程
之前在python 基礎（一）提到過，線程是共用系統資源的，包括CPU的計算資源，其實現形式就是併發concurrent，這個概念之前提到過，只要是單核，或者單個運算單元處理多項運算程序，以輪詢的方式處理的都稱爲併發，這裏一個進程process裏面的多個線程threadings要同時使用一個運算資源，也屬於併發。
上一節提到一個搶票的案例，我們把時間定格在最後兩張票的時候，大概具體是這樣的過程：（t1 線程1，t2 線程2）
| 線程操作 | CPU操作 | 數據庫n的值 |
|---|---|---|
| t1獲得CPU使用權 t2就緒掛起 | CPU調度t1 | n=2 |
| t1執行：n=n-1 | 執行n-1=0 | n=2 |
| t1執行：n=n-1 | 執行n = 0 | n=2 |
| t1確認搶到票了，函數返回 | 接收函數返回 | n=1 |
| t1就緒掛起 t2獲得執行權 | CPU調度t2 | n=1 |
其他就和t1 相同套路
我們來看下一個案例：
#-*- utf-8 -*-
from threading import Thread
ticket_remain = 2000000
def getTicket1(q):
global ticket_remain
for i in range(1000000):
ticket_remain-=1
print(q," ticket remained:", ticket_remain)
def getTicket2(q):
global ticket_remain
for i in range(1000000):
ticket_remain-=1
print(q," ticket remained:", ticket_remain)
if __name__ == "__main__":
t1 = Thread(target=getTicket1, name="aa", args=("t1",))
t1.start()
t2 = Thread(target=getTicket2, name="aa", args=("t2",))
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("ticket remain:",ticket_remain)
結果是0？
就好像搶到的是同一張票一般
其實也確實是這樣的 我們來看上一次那個過程表
還是把時間定格在最後一張票的時候，
t1 在cpu的執行順序就是
ticket_remain-1 = 0
ticket_remain = 0
print(q," ticket remained:", ticket_remain) #意思，確定獲得了票 數據庫可以更新了
大概具體是這樣的過程：（t1 線程1，t2 線程2，n是剩餘票數ticket_remain）
| 線程操作 | CPU操作 | 數據庫n的值 |
|---|---|---|
| t1獲得CPU使用權 t2就緒掛起 | CPU調度t1 | n=1 |
| t1執行：n=n-1 | 執行n-1=0 | n=1 |
| t1執行：n=n-1 | 執行n = 0 | n=1 |
| t2獲得CPU使用權 t1就緒掛起 | CPU調度t2 | n=1 |
| t2執行：n=n-1 | 執行n-1=0 | n=1 |
| t2執行：n=n-1 | 執行n = 0 | n=1 |
| t2確認搶到票了，print(), 函數返回 | 接收函數返回 | n=0 |
| t1獲得CPU使用權 t2就緒掛起 | CPU調度t1 | n=0 |
| t1 也 確認搶到票了，print(), 函數返回 | 接收函數返回 | n=0 |
線程執行中如果被打斷，那麼再次獲得CPU執行權的時候只會繼續執行未執行完的語句（比如調t1在還沒print的時候被打斷，下次奪回執行權的時候就會在打印）
這裏 t1 t2搶的其實是同一張票，都是最後一張票
那麼 爲啥之前我們只有幾百張票的時候不會有這個問題？
這就是Cpython的一個底層大“BUG”——GIL，其實也應該說是特性，主要是爲了數據安全
GIL Global Interpreter Lock 全局鎖
我們看到，之所以出現這樣的問題，完全是由於，我搶票線程中被打斷了，被阻塞了，那麼如果加一個安全保護機制——鎖，就好像精子卵子結合的時候，卵子接收完一個精子後就鎖住自己不和別的精子結合。這樣用在線程的鎖就是GIL(Global Interpreter Lock)
優點顯而易見，可以避免數據出問題——也就是所謂數據安全。
數據安全data security 不是說數據是否被盜用，而是數據是否按照我們的程序，我們的預期，從而有規律的變化。
——好像我還是沒回答爲啥數據量小會導致 上鎖，數據大了就不上鎖
好吧我的鍋：這是因爲，數據量大了他會主動釋放掉GIL，爲啥呢？
CPython比較機智，當檢測到你線程運算量太大，嚴重延誤後面的線程（我們能夠跑代碼感覺到要等好幾秒），於是取消保護機制，寧可數據錯，也不能太慢。
那，如果我就需要他有些時候數據一定不能錯怎麼辦？他會釋放鎖啊？這時我們得用到一個鎖對象，具體請看下集。
複習 線程同步
那麼有了鎖以後，結合上一節（傳送門：python 基礎（二）阻塞 非阻塞 同步 異步）我們說的同步與異步的知識，我們可以發現：線程搶佔CPU計算資源的時候是，CPU調用線程是異步的（asynchronous），線程執行是非阻塞的 （non-blocking），
然而因爲GIL，每個線程只能一個個執行，也就是 串行順序（serial sequential） 的，CPU調用線程也是 同步的synchronous 這就是所謂 線程同步
這樣確實是安全了，問題是如果遇到大量計算都在一個線程裏面，時間該有多長？另外最大的問題是效率低下，這還算是“多線程”嘛，加上線程start join操作的時間，還不如單線程來得快，而且肯定數據安全：）
所以說，Cpython環境下，默認給每個線程添加的GIL是一個“BUG”
下面是拓展閱讀：
解釋器 編譯器 GIL的來源
什麼是解釋器Interpreter？在這之前我們得看看兩種語言類型。
C++是一套語言（語法）標準，是編譯型語言，以生成可執行文件爲目的，具體可以用不同的編譯器complier來編譯成可執行代碼。有名的編譯器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。
Python是 解釋型語言 ，不能生成可執行文件，但是具體可以用不同的解釋器Interpreter來編譯成可執行代碼。同樣一段代碼可以通過CPython，PyPy，Psyco等不同的Python執行環境來執行。其中CPython最普遍，某些場合甚至直接代替python執行環境。
我們的GIL就是CPython底層代碼的產物，所以GIL的鍋不能全甩給Python：）
問題
#-*- utf-8 -*-
from threading import Thread
ticket_remain = 40000000
def getTicket(q):
global ticket_remain
for i in range(10000000):
ticket_remain-=1
if __name__ == "__main__":
for i in range(4):
thread = Thread(target=getTicket, name="t"+str(i), args=(0.4,))
thread.start()
thread.join()
print("ticket remain:",ticket_remain)
爲什麼當target執行目標是相同的函數不會出現數據崩掉的問題，數據量比上個例子還要大。按理來說，雖然是相同函數，但是是不同的線程，理應本質相同。
期待大佬回答：）
下集預告
下一站比較輕鬆，因爲硬核部分已經搞定勒。
就是學習如何人爲加鎖（GIL是默認自動加鎖的）
傳送：python 基礎（四）鎖 threading.Lock 死鎖