python之路-day33-线程相关1

一、线程的理论

　　1、什么是线程

　　 1）在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间，而且默认就有一个控制线程

　　 2）线程顾名思义，就是一条流水线工作的过程（流水线的工做需要电源，电源就相当于cpu），而一条流水线必须属于一个车间，

　　一个车间的工作过程就是一个进程，车间负责把资源整合到一起，是一个资源单位，而一个车间至少有一条流水线。　

　　 3）所以：进程只是用来把资源集中到一起（进程只是一个资源单位，或者时候资源集合），而线程才是cpu上的执行单位

　　 4) 多线程（即多个控制线程）的概念是，在一个进程中存在多个线程，多个线程共享该进程的地址空间，相当与一个车间内有

　　多天流水线，都公用一个车间的资源。例如，北京地铁与上海地铁是不同的进程，而北京地铁里的13号线是一个线程，北京地铁所有

　　的线路共享北京地铁所有的资源，比如所有的乘客可以被所有线路拉。

　　2、线程与进程的区别

　　1）同一个进程内的多个线程共享该进程内的地址资源

　　2）创建线程的开销要远小于创建进程的开销（创建一个进程，就是创建一个车间，设计到申请空间，而且在该空间

　　内至少建一条流水线，但创建线程，就只是在一个车间内造一条流水线，无需申请空间，所以创建开销小）

二、开启线程的两种方式

　　1、threading模块介绍

　　multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口，二者在使用层面，有很大的相似性，因为不在详细的介绍

　　2、开启线程的两种方式

 1 # 开启线程的两种方式
 2 
 3 # 方式一
 4 # from threading import Thread
 5 # import time
 6 #
 7 # def sayhi(name):
 8 #     time.sleep(2)
 9 #     print('%s say hello'%name)
10 #
11 # if __name__ == '__main__':
12 #     t = Thread(target=sayhi,args=('egon',))
13 #     t.start()
14 #     print('主线程')
15 
16 # 方式二
17 import time
18 from threading import Thread
19 
20 class Sayhi(Thread):
21     def __init__(self,name):
22         super().__init__()
23         self.name = name
24 
25     def run(self):
26         time.sleep(2)
27         print('%s say hello'%self.name)
28 
29 if __name__ == '__main__':
30     t = Sayhi('egon')
31     t.start()
32     print('主线程')

创建线程的两种方式

三、多线程和多进程的区别

　　1、谁的开启速度快

from threading import Thread

def work():
    print('hello')

if __name__ == '__main__':
    t = Thread(target=work)
    t.start()
    print('主线程/主进程')

执行结果如下，几乎t.start()的同时就将线程开启了，然后打印出了hello，证明　　线程的创建开销极小

hello
主线程/主进程

from multiprocessing import Process

def work():
    print('hello')

if __name__ == '__main__':
    #在主进程下开启子进程
    p = Process(target=work)
    p.start()
    print('主进程/主线程')

# 执行结果如下，p.start()将开启进程的信号发给操作系统，操作系统要申请内存
# 空间，拷贝父进程地址空间到子进程，开销远大于线程
# 主进程/主线程
# hello

　　2、瞅一瞅 pid

 1 # 在主进程下开启多个线程，每个线程都跟主进程的pid一样
 2 # from threading import Thread
 3 # import os
 4 #
 5 # def work():
 6 #     print('hello',os.getpid())
 7 #
 8 # if __name__ == '__main__':
 9 #     t1 = Thread(target=work)
10 #     t2 = Thread(target=work)
11 #     t1.start()
12 #     t2.start()
13 #     print('主线程/主进程pid',os.getpid())
14 #
15 # 结果：
16 # hello 9856
17 # hello 9856
18 # 主线程/主进程pid 9856
19 
20 # 开多个进程，每个进程都有不同的pid
21 # from multiprocessing import Process
22 # import os
23 # 
24 # def work():
25 #     print('hello',os.getpid())
26 # 
27 # if __name__ == '__main__':
28 #     p1 = Process(target=work)
29 #     p2 = Process(target=work)
30 #     p1.start()
31 #     p2.start()
32 #     print('主进程/主线程',os.getpid())
33 # 
34 # 结果：
35 # 主进程/主线程 38384
36 # hello 37008
37 # hello 36496

线程、进程中的pid

　　3、同一进程内的线程共享该进程的数据？

 1 # 进程之间地址空间是隔离的
 2 # from multiprocessing import Process
 3 # import os
 4 #
 5 # def work():
 6 #     global n
 7 #     n = 0
 8 #
 9 # if __name__ == '__main__':
10 #     n = 100
11 #     p = Process(target=work)
12 #     p.start()
13 #     p.join()
14 #     print('主',n)
15 #
16 # 结果分析：毫无疑问子进程p已将自己的全局n改成了0.但是改的仅仅是自己的
17 # 父进程的n仍然为100
18 
19 
20 #  同一进程内开启的多个线程是共享该进程地址空间的
21 # from threading import Thread
22 # import os
23 # 
24 # def work():
25 #     global n
26 #     n = 0
27 # if __name__ == '__main__':
28 #     n = 100
29 #     t = Thread(target=work)
30 #     t.start()
31 #     t.join()
32 #     print('主',n)
33 # 结果：查看结果为0，因为统一进程内的线程之间共享进程内的数据
34 # 主 0

进程与进程进程与线程之间数据问题

四、Thread 对象的其他属性或方法

　　介绍：

# isAlive():    返回线程是否活动的。
# getName():    返回线程名。
# setName():    设置线程名

threading 模块提供的一些方法：

# threading.currentThread():    返回当前线程变量
# threading.enumerate():    返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程
# threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果

　　验证：

 1 # from threading import Thread
 2 # import threading
 3 # from multiprocessing import Process
 4 # import os,time
 5 #
 6 # def work():
 7 #     time.sleep(3)
 8 #     print(threading.current_thread().getName())
 9 # if __name__ == '__main__':
10 #     # 在主进程下开启线程
11 #     t = Thread(target=work)
12 #     t.start()
13 #     print(threading.current_thread().getName())
14 #     print(threading.current_thread())
15 #     print(threading.enumerate())
16 #     print(threading.activeCount)
17 #     print('主进程主线程')
18 #
19 # 结果：
20 # MainThread
21 # <_MainThread(MainThread, started 39404)>
22 # [<_MainThread(MainThread, started 39404)>, <Thread(Thread-1, started 39468)>]
23 # <function active_count at 0x000001CBF2F45BF8>
24 # 主进程主线程
25 # Thread-1

Thread对象的其他属性方法

 1 # 主线程等待子进程结束
 2 # from threading import Thread
 3 # import time
 4 # def sayhi(name):
 5 #     time.sleep(2)
 6 #     print('%s say hello'%name)
 7 # if __name__ == '__main__':
 8 #     t = Thread(target=sayhi,args=('egon',))
 9 #     t.start()
10 #     t.join()
11 #     print('主进程')
12 #     print(t.is_alive())
13 # 
14 # 执行结果：
15 # egon say hello
16 # 主进程
17 # False

主线程等待子线程结束

五、守护线程

　　无论是进程还是线程，都遵循：守护xxx会主动等待主xxx运行完毕后被销毁

　　需要强调的是:运行完毕并非终止运行

1、对主进程来说，运行完毕指的是主进程代码运行完毕

2、对主线程来说，运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕，主线程才算运行完毕


详细解释：
1、主进程在其代码结束后就已经运算完毕了（守护进程在此时就被回收），然后主进程
会一直等飞受贿的子进程都运行完毕后回收子进程的资源（否则会产生僵尸进程），才结束

2、主线程在其他费守护线程运行完毕后才算运行完毕（守护线程在刺死就被回收）。因为主线程的结束意味着进程的结束，基础讷航整体的资源都将被回收，而基础讷航必须保证非守护线程都运行完毕后才能结束。

　　验证：

# from threading import Thread
# import time
# def sayhi(name):
#     time.sleep(2)
#     print('%s say hello'%name)
# 
# if __name__ == '__main__':
#     t = Thread(target=sayhi,args=('egon'))
#     t.setDaemon(True) # 必须在t.start()之前设置
#     t.start()
#     print('主线程')
#     print(t.is_alive())
# 
# 执行结果：
# 主线程
# True

守护线程验证

六、死锁现象与递归锁

　　1、所谓死锁：是指两个或两个以上的进程或线程执行过程中，因为争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力

　　作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程，如下就是死锁

 1 # from threading import Thread,Lock
 2 # import time
 3 # 
 4 # muteA = Lock()
 5 # muteB = Lock()
 6 # 
 7 # class MyThread(Thread):
 8 #     def run(self):
 9 #         self.fun1()
10 #         self.fun2()
11 # 
12 #     def fun1(self):
13 #         muteA.acquire()
14 #         print('%s拿到A锁'%self.name)
15 # 
16 #         muteB.acquire()
17 #         print('%s 拿到B锁'%self.name)
18 #         muteB.release()
19 #         muteA.release()
20 # 
21 #     def fun2(self):
22 #         muteB.acquire()
23 #         print("%s 拿到B锁"%self.name)
24 #         time.sleep(2)
25 # 
26 #         muteA.acquire()
27 #         print("%s 拿到A锁"%self.name)
28 #         muteA.release()
29 # 
30 #         muteB.release()
31 # 
32 # if __name__ == '__main__':
33 #     for i in range(10):
34 #         t = MyThread()
35 #         t.start()
36 #         
37 # 结果：
38 # Thread-1拿到A锁
39 # Thread-1 拿到B锁
40 # Thread-1 拿到B锁
41 # Thread-2拿到A锁

死锁

　　2、递归锁

　　解决办法：递归锁，在python中为了支持在同一线程中多次请求同一资源，python提供了可重入锁RLock个RLock内部维护着

一个Lock和一个counter变量，counter记录了acquire的次数，从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都

被release，其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock，则不会发生死锁，二者的区别是：递归锁可以连续

acquire多次，而互斥锁只能acquire一次

 1 from threading import Thread,RLock
 2 import time
 3 
 4 mutexA=mutexB=RLock() #一个线程拿到锁，counter加1,该线程内又碰到加锁的情况，则counter继续加1，这期间所有其他线程都只能等待，等待该线程释放所有锁，即counter递减到0为止
 5 
 6 class MyThread(Thread):
 7     def run(self):
 8         self.func1()
 9         self.func2()
10     def func1(self):
11         mutexA.acquire()
12         print('33[41m%s 拿到A锁33[0m' %self.name)
13 
14         mutexB.acquire()
15         print('33[42m%s 拿到B锁33[0m' %self.name)
16         mutexB.release()
17 
18         mutexA.release()
19 
20     def func2(self):
21         mutexB.acquire()
22         print('33[43m%s 拿到B锁33[0m' %self.name)
23         time.sleep(2)
24 
25         mutexA.acquire()
26         print('33[44m%s 拿到A锁33[0m' %self.name)
27         mutexA.release()
28 
29         mutexB.release()
30 
31 if __name__ == '__main__':
32     for i in range(10):
33         t=MyThread()
34         t.start()

递归锁