python多線程

程序：指令和數據的有序集合，一個可運行文件

進程：一段程序的執行過程

進程的三種狀態：就緒態，運行態，阻塞態

就緒態：獲取了除CPU外的其他所有資源，只要處理器分配資源就可以立馬執行

運行態：獲取處理器資源，程序開始執行

阻塞態：等待條件滿足才能運行的狀態，如等待I/0操作

線程：通常，一個進程中包含多個線程，線程可以利用進程中的所有資源，線程作爲獨立運行、獨立調度的基本單位，爲進程

          中的 一個函數；

多線程：爲了同步完成多項任務，不是爲了提高運行效率，而是爲了提高資源使用效率來提高系統的效率；線程是同一時間需

         要完成多項任務的時候實現的；

進程與線程的區別：進程在執行過程擁有獨立的內存單元，而多線程共享內存

子線程：程序執行時，程序本身就是一個線程，爲主線程，手動創建的線程爲子線程，主線程執行過程中，不會等待子線程

代碼

運行結果

import threading import time start=time.time() def myprint(name): curstart=time.time() time.sleep(5) print(name,'線程執行了') end=time.time() print(name,'開始時間',curstart-start,'結束時間',end-start) # 程序執行時，程序本身就是一個線程，爲主線程 # 手動創建的線程爲子線程 # 主線程執行過程中，不會等待子線程 t1=threading.Thread(target=myprint,args=['thread1',]) t2=threading.Thread(target=myprint,args=['thread2',]) t3=threading.Thread(target=myprint,args=['thread3',]) #方法1 t1.start() t1.join() #進行線程阻塞，當t1線程執行結束後，啓用t2 t2.start() t2.join() t3.start() t3.join() end=time.time() print('主線程執行完畢',end-start) #方法2 t1.start() t2.start() t3.start() t1.join() t2.join() t3.join() end=time.time() print('主線程執行完畢',end-start)

1.每個線程啓動後，緊跟着阻塞線程，相當於程序按順序執行多個線程，效果認爲單線程 程序運行總時長爲：15s   thread1 線程執行了 thread1 開始時間 0.0010080337524414062 結束時間 5.00143837928772 thread2 線程執行了 thread2 開始時間 5.002255439758301 結束時間 10.003774404525757 thread3 線程執行了 thread3 開始時間 10.004587411880493 結束時間 15.005564212799072 主線程執行完畢       2.先啓用所有需要同時執行的線程，然後阻塞所有線程，大大節約程序運行時間，發揮多線程功能; 程序運行總時長爲：5s thread1 線程執行了 thread1 開始時間 0.0009670257568359375 結束時間 5.001219272613525 thread3thread2  線程執行了 thread2 開始時間 0.0009670257568359375 結束時間 5.0024402141571045 線程執行了 thread3 開始時間 0.0009670257568359375 結束時間 5.0024402141571045 主線程執行完畢 5.0024402141571045

 線程鎖（互斥鎖）：

當多個線程對統一段內存地址的數據進行修改時，會發生錯亂的情況，

import threading
import time
lock=threading.Lock()  #創建線程鎖
num=100
def myprint(name):
    lock.acquire()     # 獲取鎖，用於線程同步
    global num
    num=num-1
    print(name,'當前num爲',num)
    lock.release()    # 釋放鎖，開啓下一個線程

for i in range(100):
    t1=threading.Thread(target=myprint,args=[i+1,])
    t1.start()

全局解釋器鎖（GIL）：不管系統CPU核心數量多少，都保證python程序中同一時間點只能執行一個線程，對多CPU的系統來說造成資源的浪費（python的缺點），解決方法爲多進程

import time
from multiprocessing import Process #多進程包
#多進程可以實現多個任務並行，適用於多CPU
start=time.time()
def run(name):
    # print(name,'執行')
    time.sleep(5)
    end=time.time()
    print(name,'執行',end-start)


if __name__ == '__main__':
    #注意多進程必須window系統，必須放在’if __name__ == '__main__':‘語句中
    t1=Process(target=run,args=['t1',])
    t2 = Process(target=run, args=['t2', ])
    t3 = Process(target=run, args=['t3', ])
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()