day33 线程的创建验证线程之间共享数据守护线程线程进程效率对比锁死锁递归锁...

梦里梦外; 2022-01-07 12:27 147阅读 0赞

今日内容:   
1.线程理论

2.锁: 牺牲了效率,保证了数据的安全(重点)

3.守护线程

4.GIL锁:(重点)

5.计算密集型和IO密集型

6.信号量,事件(了解)

7.补充. 子进程中不能input

1.线程理论  
什么是线程:cpu的执行单位(实体)  
进程: 资源分配单位  
线程的创建和销毁的开销特别小

线程之间的资源共享,共享的是同一个进程中的资源

资源的共享涉及的最主要的问题就是数据的安全问题,这里我们就要用到加锁来实现.

线程的2种创建方式  
方法1:  
from threading import Thread

def f1(n):  
print(n)  
if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':  
t=Thread(target=f1,args=(3,) )  
t.start()

方法2:  
class mythread(thread):  
def \_\_init\_\_(self,n):  
super().\_\_init\_\_()  
self.n=n  
def run(self):  
print(f'\{n\}号种子选手.')

if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':  
m=mythread('alex')  
m.start()

2.锁: 牺牲了效率,保证了数据的安全(重点)  
死锁现象: 当程序代码中出现了锁的嵌套,两个程序相互争抢拿锁,导致一方拿到一把锁,但是需要下一把锁的时候,双方都在等待对方开锁,所以导致了死锁的现象.

递归锁:(重点推荐) 他可以解决死锁的现象  
import RLock 首先递归锁本身就是一个互斥锁,维护了一个计数器,每次acquire一次就加一,release一次就减一,当计数器的值为0的时候,剩下的程序才能继续抢这个锁.

3.守护线程: 等待所有的非守护线程结束时他直接结束. 如果守护线程之外的所有线程执行完毕后,守护线程直接完毕(守护线程已经执行了的部分也是会被打印的)  
守护进程: 主进程的代码结束后,守护进程直接结束(不管运没运行完毕).

import time  
from threading import Thread  
from multiprocessing import Process  
def f1():  
time.sleep(2)  
print('1号线程')

def f2():  
time.sleep(3)  
print('2号线程')  
if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':  
\# t1 = Thread(target=f1,)  
\# t2 = Thread(target=f2,)  
\# t1.daemon = True  
\# t2.daemon = True  
\# t1.start()  
\# t2.start()  
\# print('主线程结束')  
t1 = Process(target=f1, )  
t2 = Process(target=f2, )  
\# t1.daemon = True  
\# \# t2.daemon = True  
t1.start()  
t2.start()

print('主进程结束'  
4.GIL锁:(重点)

![1547030-20190113152949545-1276600391.png][]

GIL锁: 全局解释器锁,他的本身就是一个互斥锁

解释器内部程序不支持多个线程同时解释

多个进程可以应用多核技术,因为每个进程里面都有解释器程序

这个图的含义是代码可以有多个进程进入cpu去执行,但是一个进程里面只允许有一个线程进入python解释器中解释.

原理: 首先硬盘接收到一个执行进程的数据,硬盘去内存开启一个空间,然后进程中的n条代码去cpython解释器中争抢进入cpython 解释器.由于解释器中存在GIL锁,所以只能有一条数据进入cpython解释器中去执行代码.争抢到的代码先到编译器中编译成c语言的字节码(.pyc文件),然后到虚拟机中转化为2进制文件,最后虚拟机将2进制文件发送给cpu去执行这段代码.

5.计算密集型和IO密集型

![1547030-20190113153025116-1101881031.png][]

计算密集型数据,  
如果两边同时运行,这边计算一点点,然后切换到另一遍计算一点点,也是可以的,但是再切换的同时切换也是会耗时间的,如果一个程序代码量很大,机器来回进行切换所耗的时间也是很长的.

IO密集型数据  
这样程序遇到了IO就进行切换,提高了代码的运行效率

6.信号量,事件(了解)

7.补充. 子进程中不能input

from threading import Thread  
from multiprocessing inport Process

def f1():  
name=input('请输入你的姓名:') \# 子程序中不能使用input  
print(name)

if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':  
input('请输入你的信息:') \#主程序中可以使用input,  
t=Thread(target=f1,)  
t.start()  
print('主程序结束')

转载于:https://www.cnblogs.com/zty1304368100/p/10262695.html

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