python线程安全及多进程多线程实现方法详解

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

进程和线程的区别

• 进程是对运行时程序的封装，是系统资源调度和分配的基本单位
• 线程是进程的子任务，cpu调度和分配的基本单位，实现进程内并发。
• 一个进程可以包含多个线程，线程依赖进程存在，并共享进程内存

什么是线程安全

一个线程的修改被另一个线程的修改覆盖掉。

python中哪些操作是线程安全的

• 一个操作可以在多线程环境中使用，并且获得正确的结果。
• 线程安全的操作线程是顺序执行的而不是并发执行的。
• 一般涉及到写操作需要考虑如何让多个线程安全访问数据。

线程同步的方式

• 互斥量（锁）： 通过互斥机制防止多个线程同时访问公共资源。
• 信号量（Semphare）： 控制同一时刻多个线程访问同一个资源的线程数。 ps：python的threading 文档
• 事件（信号）： 通过通知的方式保持多个线程的同步。

进程间的通信方式 （IPC：Inter-Process Communication 进程间传递信号或者数据）

• 管道/匿名管道/有名管道（pipe）
• 信号（Signal）：比如用户使用ctrl+c产生SIGINT程序终止信号
• 消息队列（Message）
• 共享内存（share memory）
• 进程间的信号量（Semaphore）
• 套接字（socket）：最常用的方式，我们的web应用就是这种方式

多线程的例子

# python实现多线程
import threading
lock = threading.Lock()
n = [0]
def foo():
  with lock:  # 加锁
    n[0] = n[0] + 1
    n[0] = n[0] + 1
threads = [] # 用来储存所有线程
for i in range(5000):
  t = threading.Thread(target=foo)  # 传入foo函数
  threads.append(t)
for t in threads:
  t.start()
print(n)

多进程的例子

python有GIL，可以用多进程实现cpu密集程序

• multiprocessing 多进程模块
• multiprocessing.Process 类实现多进程
• 一般在cpu密集的程序里面使用多进程，避免GIL的影响

# 多进程
import multiprocessing
def fib(n):
  if n<= 1:
    return 1
  return fib(n-1) + fib(n-2)
if __name__ == '__main__':
  jobs = []
  for i in range(10,20):
    p = multiprocessing.Process(target=fib, args=(i,))
    jobs.append(p)
    p.start()

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