Python多线程的使用详情

目录
  • 一，实用方法
  • 二、补充：Python多线程共享变量资源竞争问题

一，实用方法

  • 1.线程之间执行是无序的，cpu调度哪个线程就执行哪个线程；
  • 2.主线程等待所有子线程结束后再结束，设置守护线程可以实现当主线程结束时子线程立马结束；
  • 3.设置守护线程：1.threading.Thread(daemon=True),2.线程对象.setDaemon(True)；
  • 4.线程之间共享全局变量，存在资源竞争问题。
'''
线程之间执行是无序的，cpu调度哪个线程就执行哪个线程
主线程会等待所有子线程结束之后再结束，设置守护线程可以实现当主线程结束时子线程立马结束
设置守护线程：1.threading.Thread(daemon=True),2.线程对象.setDaemon(True)
线程之间共享全局变量，存在资源竞争问题
'''
 
 
# 导入模块（模块名.py，包名init.py）
import threading
import time
 
 
def task1(count):
    # 获取当前线程对象
    # t=threading.current_thread()
    # print('Task1_name:',t.name)
    print()
    for i in range(count):
        print('Task A ',i+1)
        time.sleep(0.5)
 
def task2(content,count):
    print('Task2_name:', threading.current_thread().name)
    for i in range(count):
        print(f'{content}__Task B ',i+1)
        time.sleep(0.5)
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    t1=threading.Thread(target=task1,name='T1',daemon=True,args=(5,))
    t2=threading.Thread(target=task2,name='T2',kwargs={'content':'Yes','count':5})
    # 设置守护主线程的第二种方式
    # t1.setDaemon(True)
    t2.setDaemon(True)
    t1.start()
    t1.join()   # 阻塞函数，t1执行完毕才会向下执行
    t2.start()
    # t2.join()
    print('Main thread over')

二、补充：Python多线程共享变量资源竞争问题

  • 1.资源竞争问题：sum+=1执行时大致会分为三步（取值、加1、写回），可能刚执行2步cpu就去切换到了另一个线程去执行；
  • 2.解决办法：1.使用join()方法来设置线程同步（效率不高），2.加锁(可以保证同一时刻只有一个线程在执行) 。
'''
资源竞争问题：sum+=1执行时大致会分为三步（取值、加1、写回），可能刚执行2步cpu就去切换到了另一个线程去执行
解决办法：1.使用join()方法来设置线程同步（效率不高），2.加锁(可以保证同一时刻只有一个线程在执行)
'''
 
import threading
import time
 
 
sum=0
lock=threading.Lock()
 
def add_num1():
    global sum
    for i in range(1000000):
        # lock.acquire()    # 加锁
        sum+=1
        # lock.release()    # 解锁
    print(f'{threading.current_thread().name}的计算结果是{sum}')
 
 
def add_num2():
    global sum
    for i in range(1000000):
        # lock.acquire()
        sum+=1
        # lock.release()
    print(f'{threading.current_thread().name}的计算结果是{sum}')
 
if __name__ == '__main__':
    t1=threading.Thread(target=add_num1)
    t2=threading.Thread(target=add_num2)
    t1.start()
    # 设置阻塞函数，设置线程同步
    t1.join()
    t2.start()
    print(f'Main的sum值是{sum}')

到此这篇关于Python多线程的使用详情的文章就介绍到这了,更多相关Python多线程内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python中使用多线程改进flask案例

    目录 1.线程和进程关系? 2.多线程 3.多进程 前言: 线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. 与进程的区别: (1) 地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间; (2) 资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源 (3) 线程是处理器调度的基本单位,但进程不是. (4) 二者均可并发执行. 简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程. 线程的划分尺度小于进程,使得多线程程

  • Python多进程与多线程的使用场景详解

    前言 Python多进程适用的场景:计算密集型(CPU密集型)任务 Python多线程适用的场景:IO密集型任务 计算密集型任务一般指需要做大量的逻辑运算,比如上亿次的加减乘除,使用多核CPU可以并发提高计算性能. IO密集型任务一般指输入输出型,比如文件的读取,或者网络的请求,这类场景一般会遇到IO阻塞,使用多核CPU来执行并不会有太高的性能提升. 下面使用一台64核的虚拟机来执行任务,通过示例代码来区别它们, 示例1:执行计算密集型任务,进行1亿次运算 使用多进程 from multipro

  • python使用多线程查询数据库的实现示例

    一.背景: 当数据量过大时,一个程序的执行时间就会主要花费在等待单次查询返回结果,在这个过程中cpu无疑是处于等待io的空闲状态的,这样既浪费了cpu资源,又花费了大量时间(当然这里主要说多线程,批量查询不在考虑范围,总会存在不能批量查询的情况),在这种非密集型运算(及大量占用cpu资源)的情况下在python中无疑运用多线程是一个非常棒的选择. 二.知识点: 数据库连接池的运用及优势,python中多线程的运用,队列的运用 数据库连接池:限制了数据库的连接最大个数,每次连接都是可以重复使用的,

  • Python 多线程之threading 模块的使用

    简介 Python 通过 _thread 和 threading 模块提供了对多线程的支持,threading 模块兼具了 _thread 模块的现有功能,又扩展了一些新的功能,具有十分丰富的线程操作功能 创建线程 使用 threading 模块创建线程通常有两种方式: 1)使用 threading 模块中 Thread 类的构造器创建线程,即直接对类 threading.Thread 进行实例化,并调用实例化对象的 start 方法创建线程: 2)继承 threading 模块中的 Threa

  • python使用多线程备份数据库的步骤

    python使用多线程备份数据库的步骤

    目录 一.为什么要用线程池 二.线程池练习 演示例子1:使用submit方法 演示例子2:使用map方法 三.线上数据库测试 总结: 一.为什么要用线程池 1.多线程比单线程运行要快很多,比如在我工作中,每台服务器至少8个库以上,用单线程备份太慢了. 2.不是越多线程就会越好,而是根据服务器的资源来合理定义worker线程,否则会造成服务器严重负载,影响到线上业务. 3.备份数据库都是消耗IO操作,用多线程比多进程稍微会更有优势. 从Python3.2开始,标准库为我们提供了 concurren

  • python 多进程和多线程使用详解

    进程和线程 进程是系统进行资源分配的最小单位,线程是系统进行调度执行的最小单位: 一个应用程序至少包含一个进程,一个进程至少包含一个线程: 每个进程在执行过程中拥有独立的内存空间,而一个进程中的线程之间是共享该进程的内存空间的: 计算机的核心是CPU,它承担了所有的计算任务.它就像一座工厂,时刻在运行. 假定工厂的电力有限,一次只能供给一个车间使用.也就是说,一个车间开工的时候,其他车间都必须停工.背后的含义就是,单个CPU一次只能运行一个任务.编者注: 多核的CPU就像有了多个发电厂,使多工厂

  • Python多线程以及多线程中join()的使用方法示例

    Python多线程以及多线程中join()的使用方法示例

    Python多线程与多进程中join()方法的效果是相同的. 下面仅以多线程为例: 首先需要明确几个概念: 知识点一: 当一个进程启动之后,会默认产生一个主线程,因为线程是程序执行流的最小单元,当设置多线程时,主线程会创建多个子线程,在python中,默认情况下(其实就是setDaemon(False)),主线程执行完自己的任务以后,就退出了,此时子线程会继续执行自己的任务,直到自己的任务结束, 见下面 例子一. 知识点二: 当我们使用setDaemon(True)方法,设置子线程为守护线程时,

  • Python多线程的使用详情

    目录 一,实用方法 二.补充:Python多线程共享变量资源竞争问题 一,实用方法 1.线程之间执行是无序的,cpu调度哪个线程就执行哪个线程: 2.主线程等待所有子线程结束后再结束,设置守护线程可以实现当主线程结束时子线程立马结束: 3.设置守护线程:1.threading.Thread(daemon=True),2.线程对象.setDaemon(True): 4.线程之间共享全局变量,存在资源竞争问题. ''' 线程之间执行是无序的,cpu调度哪个线程就执行哪个线程 主线程会等待所有子线程结

  • python 多线程threading程序详情

    CPython implementation detail: 在 CPython 中,由于存在全局解释器锁, 同一时刻只有一个线程可以执行 Python 代码(虽然某些性能导向的库可能会去除此限制). 如果你想让你的应用更好地利用多核心计算机的计算资源,推荐你使用multiprocessing或concurrent.futures.ProcessPoolExecutor但是,如果你想要同时运行多个 I/O 密集型任务,则多线程仍然是一个合适的模型. 再来引入一个概念: 并行(parallelis

  • python 多线程爬取壁纸网站的示例

    python 多线程爬取壁纸网站的示例

    基本开发环境 · Python 3.6 · Pycharm 需要导入的库 目标网页分析 网站是静态网站,没有加密,可以直接爬取 整体思路: 1.先在列表页面获取每张壁纸的详情页地址 2.在壁纸详情页面获取壁纸真实高清url地址 3.保存地址 代码实现 模拟浏览器请请求网页,获取网页数据 这里只选择爬取前10页的数据 代码如下 import threading import parsel import requests def get_html(html_url): ''' 获取网页源代码 :pa

  • Python多进程的使用详情

    目录 一.进程的创建 1.一些常用方法介绍 二.进程池的使用 三.多进程和多线程的优缺点对比 一.进程的创建 Python的multiprocessing模块提供了Process类,该类可用来在各平台下创建新进程.其构造函数是: __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}) 其中,各个参数的含义如下: group: 该参数未实现,不需要传参 target:为新建进程指定执行任务,也就是指定一个函数 a

  • Python Asyncio调度原理详情

    目录 前言 1.基本介绍 2.EventLoop的调度实现 3.网络IO事件的处理 前言 在文章<Python Asyncio中Coroutines,Tasks,Future可等待对象的关系及作用>中介绍了Python的可等待对象作用,特别是Task对象在启动的时候可以自我驱动,但是一个Task对象只能驱动一条执行链,如果要多条链执行(并发),还是需要EventLoop来安排驱动,接下来将通过Python.Asyncio库的源码来了解EventLoop是如何运作的. 1.基本介绍 Python

  • Python 多线程实例详解

    Python 多线程实例详解 多线程通常是新开一个后台线程去处理比较耗时的操作,Python做后台线程处理也是很简单的,今天从官方文档中找到了一个Demo. 实例代码: import threading, zipfile class AsyncZip(threading.Thread): def __init__(self, infile, outfile): threading.Thread.__init__(self) self.infile = infile self.outfile =

  • python多线程用法实例详解

    本文实例分析了python多线程用法.分享给大家供大家参考.具体如下: 今天在学习尝试学习python多线程的时候,突然发现自己一直对super的用法不是很清楚,所以先总结一些遇到的问题.当我尝试编写下面的代码的时候: 复制代码 代码如下: class A():     def __init__( self ):         print "A" class B( A ):     def __init__( self ):         super( B, self ).__in

  • Python多线程经典问题之乘客做公交车算法实例

    Python多线程经典问题之乘客做公交车算法实例

    本文实例讲述了Python多线程经典问题之乘客做公交车算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题描述: 乘客乘坐公交车问题,司机,乘客,售票员协同工作,通过多线程模拟三者的工作. 司机:开车,停车 售票员:打开车门,关闭车门 乘客:上车,下车 用Python的Event做线程同步通信,代码如下: # *-* coding:gb2312 *-* import threading import time stationName=("车站0","车站1","车

  • 使用Python多线程爬虫爬取电影天堂资源

    使用Python多线程爬虫爬取电影天堂资源

    最近花些时间学习了一下Python,并写了一个多线程的爬虫程序来获取电影天堂上资源的迅雷下载地址,代码已经上传到GitHub上了,需要的同学可以自行下载.刚开始学习python希望可以获得宝贵的意见. 先来简单介绍一下,网络爬虫的基本实现原理吧.一个爬虫首先要给它一个起点,所以需要精心选取一些URL作为起点,然后我们的爬虫从这些起点出发,抓取并解析所抓取到的页面,将所需要的信息提取出来,同时获得的新的URL插入到队列中作为下一次爬取的起点.这样不断地循环,一直到获得你想得到的所有的信息爬虫的任务

  • 理解python多线程（python多线程简明教程）

    对于python 多线程的理解,我花了很长时间,搜索的大部份文章都不够通俗易懂.所以,这里力图用简单的例子,让你对多线程有个初步的认识. 单线程 在好些年前的MS-DOS时代,操作系统处理问题都是单任务的,我想做听音乐和看电影两件事儿,那么一定要先排一下顺序. (好吧!我们不纠结在DOS时代是否有听音乐和看影的应用.^_^) 复制代码 代码如下: from time import ctime,sleep def music():    for i in range(2):        prin

随机推荐