【MK】Python全栈 阶段一：习题汇总 十：多线程编程

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。

---

---

一、单选题

1.下列关于 线程 与 多线程 的说法不正确的是（ ）

• A .线程（Thread）也叫轻量级进程，是操作系统进行运算调度的最小单位
• B .一个线程可以创建和撤消另一个线程
• C .线程之间不能共享内存
• D .使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高 【√】

2.下列关于进程间通信的方法队列不正确的选项是（ A ）

• A .队列主要有Put方法和Delete方法 【put()、get()】
• B .队列用于多个进程之间实现通信
• C .Put方法主要是以插入数据到队列中
• D .Get方法是从队列读取并且删除一个元素

二、多选题

1.下列关于使用线程池的原因正确的是（）（选两项）

• A .程序运行过程中线程数量越多越好
• B .对于任务数量不断增加的程序，固定线程数量的线程池是有必要的
• C .对于任务数量不断增加的程序，每有一个任务就生成一个线程，最终会导致量的失控
• D .线程数量越多越好而且线程运行不占用资源

三、练习题

3.1 进程

一、按顺序执行：不同函数执行的进程号：进程号相同，代表在同一个进程中执行的

import time
import os

def  work_a():
    for i in range(10):
        print(i, 'a', os.getpid())     # 查看程序执行的进程号
        time.sleep(1)

def work_b():
    for i in range(10):
        print(i, 'b', os.getpid())
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    work_a()
    work_b()
    print(time.time() - start)        # 用时：20秒
    print('parent pid is %s' % os.getpid())

二、创建进程：不同函数同时执行

import time
import os
import multiprocessing    # 进程模块

def  work_a():
    for i in range(10):
        print(i, 'a', os.getpid())     # 查看程序执行的进程号
        time.sleep(1)

def work_b():
    for i in range(10):
        print(i, 'b', os.getpid())
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    # work_a 函数脱离了主进程，生成自己的单独子进程去执行，所以work_a和work_b之间执行相互不影响，所以用时缩短
    a_p = multiprocessing.Process(target=work_a)   # work_a：没有参数，所以args不用传了
    a_p.start()
    work_b()
    print(time.time() - start)              # 用时：10秒
    print('parent pid is %s' % os.getpid())

三、子进程与主进程互不影响

import time
import os
import multiprocessing    # 进程模块

def  work_a():
    for i in range(10):
        print(i, 'a', os.getpid())     # 查看程序执行的进程号
        time.sleep(1)

def work_b():
    for i in range(10):
        print(i, 'b', os.getpid())
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()    # 主进程：代码1
    # 子进程1：work_a 函数脱离了主进程，生成自己的单独子进程去执行，所以work_a和work_b之间执行相互不影响，所以用时缩短
    a_p = multiprocessing.Process(target=work_a)   # work_a：没有参数，所以args不用传了
    # 子进程1执行
    a_p.start()
    # 子进程2：
    b_p = multiprocessing.Process(target=work_b)
    # 子进程2执行
    b_p.start()
    # 主进程：代码2
    print('用时：',time.time() - start)              # 用时：0.028秒
    # 主进程：代码3
    print('parent pid is %s' % os.getpid())

四、

import time
import os
import multiprocessing    # 进程模块

def  work_a():
    for i in range(10):
        print(i, 'a', os.getpid())     # 查看程序执行的进程号
        time.sleep(1)

def work_b():
    for i in range(10):
        print(i, 'b', os.getpid())
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()    # 主进程：代码1
    
    # 子进程1：work_a 函数脱离了主进程，生成自己的单独子进程去执行，所以work_a和work_b之间执行相互不影响，所以用时缩短
    a_p = multiprocessing.Process(target=work_a)   # work_a：没有参数，所以args不用传了

    # 子进程2：
    b_p = multiprocessing.Process(target=work_b)

    # 多进程的执行
    for p in (a_p, b_p):
        p.start()

    # 主进程：代码2
    print('用时：',time.time() - start)              # 用时：0.028秒
    # 主进程：代码3
    print('parent pid is %s' % os.getpid())

五、先执行子进程，再执行主进程：join() 函数

import time
import os
import multiprocessing    # 进程模块

def  work_a(