Python学习笔记9-多线程和多进程

python

一、线程&进程

对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process),比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程,打开一个记事本就启动了一个记事本进程,打开两个记事本就启动了两个记事本进程,打开一个Word就启动了一个Word进程。进程是很多资源的集合。

有些进程还不止同时干一件事,比如Word,它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部,要同时干多件事,就需要同时运行多个“子任务”,我们把进程内的这些“子任务”称为线程(Thread)。

由于每个进程至少要干一件事,所以,一个进程至少有一个线程。当然,像Word这种复杂的进程可以有多个线程,多个线程可以同时执行,多线程的执行方式和多进程是一样的,也是由操作系统在多个线程之间快速切换,让每个线程都短暂地交替运行,看起来就像同时执行一样。当然,真正地同时执行多线程需要多核CPU才可能实现。线程是最小的执行单元,而进程由至少一个线程组成。

我们在做事情的时候,一个人做是比较慢的,如果多个人一起来做的话,就比较快了,程序也是一样的,我们想运行的速度快一点的话,就得使用多进程,或者多线程,在python里面,多线程被很多人诟病,为什么呢,因为Python的解释器使用了GIL的一个叫全局解释器锁,它不能利用多核CPU,只能运行在一个cpu上面,但是你在运行程序的时候,看起来好像还是在一起运行的,是因为操作系统轮流让各个任务交替执行,任务1执行0.01秒,切换到任务2,任务2执行0.01秒,再切换到任务3,执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看,每个任务都是交替执行的,但是,由于CPU的执行速度实在是太快了,我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。这个叫做上下文切换。

二、多线程,python中的多线程使用theading模块

下面是一个简单多线程

    import threading

import time

def sayhi(num): #定义每个线程要运行的函数

print("running on number:%s" %num)

time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':

t1 = threading.Thread(target=sayhi,args=(1,)) #生成一个线程实例

t2 = threading.Thread(target=sayhi,args=(2,)) #生成另一个线程实例

t1.start() #启动线程

t2.start() #启动另一个线程

下面是另一种启动多线程的方式,继承式

    import threading

import time

class MyThread(threading.Thread):

def __init__(self,num):

threading.Thread.__init__(self)

self.num = num

def run(self):#定义每个线程要运行的函数

print("running on number:%s" %self.num)

time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':

t1 = MyThread(1)

t2 = MyThread(2)

t1.start()

t2.start()

这两种方式没有什么区别,两种写法而已,我个人喜欢用第一种,更简单一些。

线程等待,多线程在运行的时候,每个线程都是独立运行的,不受其他的线程干扰,如果想在哪个线程运行完之后,再做其他操作的话,就得等待它完成,那怎么等待呢,使用join,等待线程结束

            import threading

import time

def run():

print('qqq')

time.sleep(1)

print('done!')

lis = []

for i in range(5):

t = threading.Thread(target=run)

lis.append(t)

t.start()

for t in lis:

t.join()

print('over')

守护线程,什么是守护线程呢,就相当于你是一个国王(非守护线程),然后你有很多仆人(守护线程),这些仆人都是为你服务的,一但你死了,那么你的仆人都给你陪葬。

            import threading

import time

def run():

print('qqq')

time.sleep(1)

print('done!')

for i in range(5):

t = threading.Thread(target=run)

t.setDaemon(True)

t.start()

print('over')

线程锁,线程锁就是,很多线程一起在操作一个数据的时候,可能会有问题,就要把这个数据加个锁,同一时间只能有一个线程操作这个数据。

        import threading

from threading import Lock

num = 0

lock = Lock()#申请一把锁

def run():

global num

lock.acquire()#加锁

num+=1

lock.release()#解锁

lis = []

for i in range(5):

t = threading.Thread(target=run)

t.start()

lis.append(t)

for t in lis:

t.join()

print('over',num)

下面来个简单的爬虫,看下多线程的效果

        import threading

import requests,time

urls ={

"baidu":'http://www.baidu.com',

"blog":'http://www.nnzhp.cn',

"besttest":'http://www.besttest.cn',

"taobao":"http://www.taobao.com",

"jd":"http://www.jd.com",

}

def run(name,url):

res = requests.get(url)

with open(name+'.html','w',encoding=res.encoding) as fw:

fw.write(res.text)

start_time = time.time()

lis = []

for url in urls:

t = threading.Thread(target=run,args=(url,urls[url]))

t.start()

lis.append(t)

for t in lis:

t.join()

end_time = time.time()

print('run time is %s'%(end_time-start_time))

#下面是单线程的执行时间

# start_time = time.time()

# for url in urls:

# run(url,urls[url])

# end_time = time.time()

# print('run time is %s'%(end_time-start_time))

三、多进程,上面说了Python里面的多线程,是不能利用多核CPU的,如果想利用多核CPU的话,就得使用多进程,python中多进程使用multiprocessing模块。

    from multiprocessing import Process

import time

def f(name):

time.sleep(2)

print('hello', name)

p = Process(target=f, args=('niu',))

p.start()

p.join()

 

  

  

  

  

  

  

以上是 Python学习笔记9-多线程和多进程 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/388443.html

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