Python最详细的零基础入门之——多线程详解！，ai入门基础知识,进程 && 线程进程

Python最详细的零基础入门之——多线程详解！，ai入门基础知识,进程 && 线程进程

进程 && 线程

进程：是内存中的一个独立的句柄,我们可以理解为一个应用程序在内存中就是一个进程。 各个进程之间是内存相互独立，不可共享的

线程：每个应用运行之后就会对应启动一个主线程,通过主线程可以创建多个字线程，各个线程共享主进程的内存空间。

关于线程、进程的解释有一篇有趣而生动的解释(http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html)

GIL(全局解释器锁)

我们知道多进程(mutilprocess) 和 多线程(threading)的目的是用来被多颗CPU进行访问, 提高程序的执行效率。 但是在python内部存在一种机制（GIL），在多线程 时同一时刻只允许一个线程来访问CPU。

GIL 并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码。有名的编译器例如GCC，INTEL C++，Visual C++等。

Python也一样，同样一段代码可以通过CPython，PyPy，Psyco等不同的Python执行环境来执行。像其中的JPython就没有GIL。然而因为CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把 GIL 归结为Python语言的缺陷。所以这里要先明确一点：GIL并不是Python的特性，Python完全可以不依赖于GIL。

虽然python支持多线程，但是由于GIL的限制，在实际运行时，程序运行后开启多个线程，但在通过GIL后同时也只能有一个线程被CPU执行。

多线程

1）多线程执行方法

import timefrom threading import Threaddef do_thread(num): print("this is thread %s" % str(num)) time.sleep(3)for i in range(5): t = Thread(target=do_thread, args=(i,)) t.start()

以上方法就开启了一个5个线程，target用来定义开启线程后要执行的方法，args为参数

线程的其它方法：

1 setName(), getName()

setName(): 给线程设置一个名字

getName(): 获取线程的名称

import timefrom threading import Threaddef do_thread(num): print("this is thread %s" % str(num)) time.sleep(3)for i in range(2): t = Thread(target=do_thread, args=(i,)) t.start() t.setName("Mythread_{0}".format(str(i))) print(t.getName())run result： this is thread 0 Mythread_0 this is thread 1 Mythread_1

2 setDaemon()

setDaemon(True/False): 设置创建的子线程为前台线程或后台线程.设置为True则子线程为后台线程。线程默认为前台线程（不设置此方法）

前台线程： 当子线程创建完成后，主线程和子线程(前台线程)同时运行，如果主线程执行完成，而子线程还未完成则等待子线程执行完成以后整个程序才结束。

后台线程： 当子线程创建完成后，如果子线程还未结束，而主线程运行结束则不管子线程了，程序就结束。

此方法设置必须在 start() 方法前进行设置, 看代码：

import timefrom threading import Threaddef do_thread(num): print("this is thread %s" % str(num)) time.sleep(3) print("OK", str(num))for i in range(2): t = Thread(target=do_thread, args=(i,)) # 不设置此方法默认前台线程, #t.setDaemon(True) t.setName("Mythread_{0}".format(str(i))) t.start() print(t.getName())run result：this is thread 0Mythread_0this is thread 1Mythread_1OK 0OK 1import timefrom threading import Threaddef do_thread(num): print("this is thread %s" % str(num)) time.sleep(3) # 执行到此时主线程执行完了，程序结束，下面的代码不会执行 print("OK", str(num))for i in range(2): t = Thread(target=do_thread, args=(i,)) # 设置线程为后台线程 t.setDaemon(True) t.setName("Mythread_{0}".format(str(i))) t.start() print(t.getName())run result：this is thread 0Mythread_0this is thread 1Mythread_1

3 join()

join(timeout) : 多线程的 wait(),当主线程执行 子线程.join() 方法后，主线程将等待子线程执行完再接着执行。当加上timeout参数后，如果超过timeout时间不管子线程有没有执行完都将结束等待

看下面两个例子

import timefrom threading import Threaddef do_thread(num): time.sleep(3) print("this is thread %s" % str(num))for i in range(2): t = Thread(target=do_thread, args=(i,)) t.setName("Mythread_{0}".format(str(i))) t.start() print("print in main thread: thread name:", t.getName())run result： print in main thread: thread name: Mythread_0 print in main thread: thread name: Mythread_1 this is thread 0 this is thread 1 

上面无join方法时，主线程执行完print，等待子线程函数中的print执行完成，这个程序退出。 下面我们看看加上join方法后的效果

import timefrom threading import Threaddef do_thread(num): time.sleep(3) print("this is thread %s" % str(num))for i in range(2): t = Thread(target=do_thread, args=(i,)) t.setName("Mythread_{0}".format(str(i))) t.start() t.join() print("print in main thread: thread name:", t.getName())run result：this is thread 0print in main thread: thread name: Mythread_0this is thread 1print in main thread: thread name: Mythread_1

当程序运行到join后，将等待子程序执行完成，然后才向下执行。这样真个程序就变成一个单线程的顺序执行了。多线程就没什么鸟用了。

join()与setDaemon()都是等待子线程结束，有什么区别呢：

当执行join()后主线程就停了，直到子线程完成后才开始接着主线程执行，整个程序是线性的

setDaemon() 为前台线程时，所有的线程都在同时运行，主线程也在运行。只不过是主线程运行完以后等待所有子线程结束。这个还是一个并行的执行，执行效率肯定要高于join()方法的。

4 线程锁

线程是内存共享的，当多个线程对内存中的同一个公共变量进行操作时，会导致线程争抢的问题，为了解决此问题，可以使用线程锁。

import timeimport threadingdef do_thread(num): global public_num # 加锁 lock.acquire() public_num -= 1 # 解锁 lock.release() time.sleep(1) print("public_num in thread_%s is %s" % (str(num), str(public_num)))public_num = 100threads_list = []lock = threading.Lock()for i in range(50): t = threading.Thread(target=do_thread, args=(i,)) t.setName("Mythread_{0}".format(str(i))) t.start() threads.append(t) # 等待所有子线程结束for t in threads: t.join()print("last result of public_num is ", public_num)

5 event()

线程的事件, 用于主线程控制子线程的执行。它的本质就是定义了一个全局的flag标识，并通过一些方法来获取、设置此标识。包括：

wait()方法：当flag标识为False时,wait()方法将阻塞，为True时，wait()不阻塞

set()方法：设置flag标识为True

clear()方法： 设置flag标识为False

初始化时flag标识为False(阻塞状态)

is_set()/isSet() : 判断当前flag标识是否为True

import threadingdef do(event): print(‘start‘) # 默认初始化状态为False，到这里就阻塞了 event.wait() print(‘execute\n‘)if __name__ == "__main__": event_obj = threading.Event() for i in range(10): t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,)) t.start() inp = input(‘input:‘) if inp == ‘true‘: # 如果为true，则flag=True,不阻塞，子进程继续运行 event_obj.set() else: event_obj.clear()

event一个模拟红绿灯的实例：

def light(): linght_time = 0 if not event.is_set(): event.set() # Flag = True, 阻塞 while True: time.sleep(1) if linght_time < 10: print("Green is on....") elif linght_time < 13: print("Yellow is on ....") elif linght_time < 16: print("Red is on ......") if event.is_set(): event.clear() else: # 大于16, 该重新调绿灯了 linght_time = 0 event.set() linght_time += 1def car_run(carnum): while True: time.sleep(2) if event.is_set(): print("car %s is run" % carnum) else: print("CAR %s IS WAITTING........" % carnum)if __name__ == "__main__": event = threading.Event() l = threading.Thread(target=light, ) l.start() for i in range(3): c = threading.Thread(target=car_run, args=(str(i), )) c.start()

6） Semaphore()

Semaphore信号量管理一个内置的计数器：

每当调用acquire()时内置计数器-1；

调用release() 时内置计数器+1；

计数器不能小于0；当计数器为0时，acquire()将阻塞线程直到其他线程调用release()。

import threadingimport timedef do(): semaphro.acquire() print("this is {0} set the semaphore".format(threading.current_thread().getName())) time.sleep(2) semaphro.release() print("\033[1;30mthi is {0} release the semaphore\033[0m".format(threading.current_thread().getName()))if __name__ == "__main__": semaphro = threading.Semaphore(2) for i in range(10): t = threading.Thread(target=do) t.setName("Thread_{0}".format(str(i))) t.start() print("finished")

上例中，虽然创建了10个线程，但同时只有2个线程在运行，就是因为在线程中通过Semaphore设置了2个信号量。只有其中一个释放后另其它的线程再能开始执行

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