多线程
线程是程序执行的最小单位,实际上进程只负责分配资源,而利用这些资源执行程序的是线程,也就是说进程是线程的容器,一个进程中最少有一个线程来负责执行程序,它可以与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源
为什么要选择线程,而不选择进程
进程:就像同时和两个人聊QQ,就需要打开两个QQ软件,会占用没必要的资源
线程:就像同时和两个人聊QQ,只需要打开两个窗口就可以了,也会节省很多资源
线程的创建步骤
1.导入所需要的线程模块
import threading
2.通过线程类创建线程对象
线程对象 = threading.Thread(target=任务名)
3.启动线程
线程对象.start()
多线程的使用
import threading
import time
def eat():
for i in range(5):
print('正字吃饭=============')
time.sleep(0.5) # 等待0.5秒后再执行
def music():
for i in range(5):
print('正在唱歌=============')
time.sleep(0.5) # 等待0.5秒后再执行
if __name__ == '__main__':
eat_thread = threading.Thread(target=eat,)
music_thread = threading.Thread(target=music,)
eat_thread.start()
music_thread.start()
执行结果
线程执行任务函数的传参
- 元组方式传参:元组方式传参一定要和参数的顺序保持一致
- 字典方式传参:字典方式传参字典中的key一定要和参数名保持一致
import threading
import time
def eat(num, name):
for i in range(num):
print(f'{name}正字吃饭=============')
time.sleep(0.5) # 等待0.5秒后再执行
def music(num, name):
for i in range(num):
print(f'{name}正在唱歌=============')
time.sleep(0.5) # 等待0.5秒后再执行
if __name__ == '__main__':
eat_thread = threading.Thread(target=eat, args=(3, '张三'))
music_thread = threading.Thread(target=music, kwargs={'num': 5, 'name': '李四'})
eat_thread.start()
music_thread.start()
执行结果
守护主线程
主线程会等待所有的子线程执行结束后主线程再结束,但是也是可以主线程不等待子线程执行完成,可以设置守护主线程
两种方式
1、threading.Thread(target=work, daemon=True)
2、线程对象.setDaemon(True)
不设置守护主线程的情况下
import threading
import time
def eat():
for i in range(10):
print('正在吃饭==========')
time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
# 创建子线程
eat_thread = threading.Thread(target=eat,)
# 启动子线程
eat_thread.start()
time.sleep(2)
print('主线程执行完毕========')
执行结果
方式一守护主线程
import threading
import time
def eat():
for i in range(10):
print('正在吃饭==========')
time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
# 创建子线程
eat_thread = threading.Thread(target=eat, daemon=True)
# 启动子线程
eat_thread.start()
time.sleep(2)
print('主线程执行完毕========')
执行结果
方式二守护主线程
import threading
import time
def eat():
for i in range(10):
print('正在吃饭==========')
time.sleep(0.5)
if __name__ == '__main__':
# 创建子线程
eat_thread = threading.Thread(target=eat,)
# 需要写在开启子线程前面
eat_thread.setDaemon(True)
# 启动子线程
eat_thread.start()
time.sleep(2)
print('主线程执行完毕========')
执行结果
线程的执行顺序
一个进程里面,多个线程在执行,线程的执行是无序的,是由CPU调度决定某个线程先执行
获取当前线程的信息
1、通过current_thread方法获取线程对象的信息,例如被创建的顺序
current_thread_info = threading.current_thread()print(current_thread_info)
import threading
import time
def thread_info():
time.sleep(0.5)
current_thread_info = threading.current_thread()
print(current_thread_info)
if __name__ == '__main__':
for i in range(5):
sub_thread = threading.Thread(target=thread_info,)
sub_thread.start()
执行结果
线程间共享全局变量
多个线程都是在同一个进程中,多个线程使用的资源都是同一个进程中的资源,因此多线程间是共享全局变量
import time
import threading
def write_date():
for i in range(3):
my_list.append(i)
print('这是子线程写入的表:', my_list)
def read_date():
print('这是子线程读数据:', my_list)
my_list = []
if __name__ == '__main__':
write_thread = threading.Thread(target=write_date)
read_thread = threading.Thread(target=read_date)
write_thread.start()
time.sleep(1)
read_thread.start()
time.sleep(1)
print('这是主线程读的数据:', my_list)
执行结果
线程之间共享全局变量数据出现错误问题
解决办法
- 同步:就是协同步调,按预定的先后次序进行运行。比如现实生活中的对讲机,你说一句我说一句,不能一起说
- 使用线程同步:也就是互斥锁,同一时刻只能有一个线程去操作全局变量
不使用的情况下
import threading
# 定义全局变量
num = 0
def sum_num1():
for i in range(1000):
global num
num += 1
print('num1:', num)
def sum_num2():
for i in range(1000):
global num
num += 1
print('num2:', num)
if __name__ == '__main__':
sum1 = threading.Thread(target=sum_num1,)
sum2 = threading.Thread(target=sum_num2,)
sum1.start()
sum2.start()
执行结果
把num加大
import threading
# 定义全局变量
num = 0
def sum_num1():
for i in range(1000000): # 多加了几个0
global num
num += 1
print('num1:', num)
def sum_num2():
for i in range(1000000): # 多加了几个0
global num
num += 1
print('num2:', num)
if __name__ == '__main__':
sum1 = threading.Thread(target=sum_num1, )
sum2 = threading.Thread(target=sum_num2, )
sum1.start()
sum2.start()
执行结果
互斥锁的使用
对共享数据进行锁定,保证同一时刻只有一个线程去操作
互斥锁是多个线程一起去抢,抢到锁的线程先执行,没有抢到的线程进行等候,等锁使用完释放后,其它等待的线程再去抢这个锁
使用
1、创建互斥锁
mutex = threading.Lock()
2、上锁
mutex .acquire()
3、释放锁
mutex .release()
import time
import threading
# 定义全局变量
num = 0
def sum_num1():
# 上锁
mutex.acquire()
for i in range(1000000):
global num
num += 1
print('num1:', num)
# 释放锁
mutex.release()
def sum_num2():
# 上锁
mutex.acquire()
for i in range(1000000):
global num
num += 1
print('num2:', num)
# 释放锁
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
# 创建锁
mutex = threading.Lock()
# 创建子线程
sum1 = threading.Thread(target=sum_num1, )
sum2 = threading.Thread(target=sum_num2, )
# 启动子线程
sum1.start()
sum2.start()
time.sleep(5)
print(num)
执行结果
死锁
一直等待对方释放锁的情况就是死锁,死锁会造成程序的停止响应,不能再处理其他任务
产生死锁的原因:没有及时或者在正确的位置释放锁