python中的线程

一、线程

线程是操作系统中能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。
#好处:
(1)易于调度。
(2)提高并发性。通过线程可方便有效地实现并发性。进程可创建多个线程来执行同一程序的不同部分。
(3)开销少。创建线程比创建进程要快,所需开销很少

1.多线程之间共享数据时存在资源竞争问题,解决办法:互斥锁(越少越好)

2、互斥锁/线程锁

(1)、创建互斥锁对象:mutex = theading.Lock

(2)、上锁:mutex.acquire()

(3)、解锁:mutex.release()

3、创建线程:

(1)、导入theading包---->import theading

(2)、创建线程对象---->t1 = theading.Thead(target=子线程名/函数名,args=(1,),kwargs={“age”:12})

(3)、创建线程---->t1.start()

4、代码:

import threading
import time

#声明全局变量
gl_num = 0

#创建锁
suo = threading.Lock()

def dome1(num):

    #声明gl_num是全局变量让后进行循环赋值
    global gl_num

    for i in range(num):
        #上锁
        suo.acquire()
        gl_num += 1
        #释放锁
        suo.release()
    print("dome1中gl_num:%d"%gl_num)



def dome2(num):

    global gl_num

    for i in range(num):
        #上锁
        suo.acquire()
        gl_num += 1
        #释放锁
        suo.release()
    print("dome2中gl_num:%d"%gl_num)


def main():

    #查看此时创建的线程
    # print(threading.enumerate())

    d1 = threading.Thread(target=dome1,args=(1000000,))         #
    d2 = threading.Thread(target=dome2,args=(1000000,))

    # print(threading.enumerate())
    #子线程开始创建
    d1.start()
    d2.start()

    # print(threading.enumerate())

    time.sleep(2)
    print("main中gl_num:%d"%gl_num)

if __name__ == '__main__':

    main()
<think>首先,用户的问题是:“我想了解Python线程执行顺序的相关信息 请问Python线程执行顺序”。这直接涉及到Python线程的执行顺序。 从系统级指令来看: - 我必须使用中文回答。 - 行内数学表达式用 `$...$`,独立公式用 `$$...$$`,但这个问题是关于线程的,可能不需要数学公式,除非有相关计算。 - 保持LaTeX语法正确。 - 生成相关问题。 - 在引用的段落末尾添加引用标识,如 [^1]。 - 回答结构清晰,逐步解决问题。 回顾引用内容: - 引用[1]:展示了守护线程的创建和使用,强调守护线程在主程序结束时自动终止。 - 引用[2]:演示了线程执行的无序性,通过多个线程启动并打印信息,显示执行顺序是随机的。 - 引用[3]:讨论了改变线程执行顺序的尝试,使用守护线程属性,并指出daemon属性必须在start()前设置。 用户的问题焦点在“线程执行顺序”,所以核心是解释Python线程的执行顺序如何工作。 关键点: - Python线程(在CPython解释器中)由于全局解释器锁(GIL),同一时刻只有一个线程在执行Python字节码。 - 线程的执行顺序是由操作系统调度器决定的,不是由Python程序控制的。这意味着线程启动后,它们的执行顺序是不可预测的。 - 引用[2]直接说明了线程执行的无序性。 - 守护线程(daemon threads)在主程序结束后会自动终止,但这不直接影响执行顺序。 我的回答需要: 1. **逐步解释线程执行顺序**:从基础开始,解释为什么顺序无序。 2. **引用相关部分**:使用提供的引用证据。例如,引用[2]显示无序性,引用[3]试图改变顺序但daemon属性不是用于顺序控制。 3. **生成相关问题**:在回答末尾添加相关问题。 4. **结构清晰**: - 引言:简述问题。 - 主体:分步骤解释。 - Python线程调度机制。 - 为什么顺序无序(GIL和操作系统调度)。 - 如何尝试控制顺序(通过同步机制如锁、条件变量等)。 - 守护线程的角色。 - 结论:总结要点。 - 相关问题。 生成相关问题: - 基于主题,如:如何确保线程同步?守护线程的使用场景?线程安全的最佳实践? 确保使用中文: - 整个回答用中文撰写。 引用标识: - 当引用提供的文本时,在末尾加 [^1], [^2], [^3]。 最终回答结构: - 标题或开头简述。 - 解释线程执行顺序。 - 代码示例(可选,但引用中有)。 - 总结。 - 相关问题。 草拟回答大纲: 1. **引言**:Python线程的执行顺序是由操作系统调度器决定的,因此通常是不可预测的。这意味着线程启动后,它们的运行顺序无法保证。[^2] 2. **原因**:由于全局解释器锁(GIL)和操作系统的线程调度机制,线程在不同时间被CPU执行,导致无序性。 3. **演示**:如引用[2]所示,通过创建多个线程并观察它们的输出,可以看到执行顺序是随机的。 4. **控制顺序**:无法直接控制线程的执行顺序,但可以使用同步原语如锁(Lock)、事件(Event)或屏障(Barrier)来协调线程的执行。[^3] 提到设置daemon属性,但这主要用于线程生命周期控制,而不是顺序控制。 5. **守护线程**:守护线程(daemon threads)在主线程结束时自动终止,但这不影响它们的执行顺序;它们仍然可能在任何时间点被执行。[^1] 6. **最佳实践**:使用threading模块提供的工具来管理线程同步。 7. **相关问题**:列出几个相关问题。 相关问题例子: 1. 如何确保Python线程安全执行? 2. 守护线程和非守护线程的区别是什么? 3. Python线程编程中有哪些常见的同步机制? </think>### Python线程执行顺序的详解 在Python中,线程的执行顺序是由操作系统的线程调度器决定的,而不是由Python程序本身控制。这意味着线程启动后,它们的执行是无序和不可预测的,这主要源于Python的全局解释器锁(GIL)和操作系统的底层调度机制。下面我将逐步解释线程执行顺序的相关概念、原因和实际影响。 #### 1. **线程执行顺序为什么无序?** - **核心原因**:Python的GIL(Global Interpreter Lock)确保同一时刻只有一个线程执行Python字节码,但线程的调度依赖于操作系统。操作系统根据CPU资源、优先级等因素动态分配执行时间,导致线程的执行顺序随机变化。 - **演示示例**:引用[2]中提供了一个代码实例,通过创建多个线程并观察输出,可以看到线程的启动和执行顺序不一致(例如,某些线程可能先于主线程打印信息)。这是因为每个线程在 `start()` 后被调度器随机唤醒: ```python import threading, time def print_info(): time.sleep(0.5) # 模拟延时 print(threading.current_thread().name) # 输出线程名称 if __name__ == '__main__': for i in range(5): t = threading.Thread(target=print_info) t.start() print("主线程开始!") ``` 运行此代码时,输出类似: ``` 主线程开始! Thread-1 Thread-3 Thread-2 ... ``` 这表明线程执行顺序是随机的,无法保证先启动的线程先执行[^2]。 - **数学表示**:线程执行时间可建模为随机过程。设线程启动时间为 $t_0$,实际执行时间为 $t_{\text{exec}}$,则 $t_{\text{exec}}$ 服从操作系统的调度分布,通常近似泊松分布:$P(t_{\text{exec}}) \sim \text{Poisson}(\lambda)$,其中 $\lambda$ 取决于系统负载。 #### 2. **如何尝试影响线程执行顺序?** - **无法直接控制顺序**:Python没有内置机制强制指定线程顺序。设置线程属性(如 `daemon`)仅影响线程的生命周期,而不是执行顺序。引用[3]中尝试使用守护线程(`daemon=True`),但这只确保主线程结束时守护线程自动终止,并不改变调度顺序: ```python import threading def action(len): for i in range(len): print(f"{threading.current_thread().name}, {i}") def main(): t1 = threading.Thread(target=action, args=(5,), daemon=True) # 守护线程 t1.start() for i in range(3): print(f"{threading.current_thread().name}, {i}") if __name__ == "__main__": main() ``` 输出可能为: ``` MainThread, 0 Thread-1, 0 MainThread, 1 Thread-1, 1 ... ``` 守护线程 `t1` 的输出混杂在主线程中,顺序不可控[^3]。 - **间接控制方法**:虽然不能改变调度顺序,但可以通过同步机制协调线程: - **锁(Lock)**:使用 `threading.Lock()` 确保关键代码块一次只被一个线程执行,避免竞态条件。 - **屏障(Barrier)**:使用 `threading.Barrier` 强制多个线程在特定点等待同步。 - **事件(Event)**:使用 `threading.Event()` 通知线程何时开始或停止。 例如,用锁实现有序输出: ```python import threading lock = threading.Lock() def ordered_task(id): with lock: # 获取锁 print(f"Thread {id} executed") threads = [threading.Thread(target=ordered_task, args=(i,)) for i in range(3)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() ``` 输出顺序固定(Thread 0, Thread 1, Thread 2),但这是通过序列化执行实现的,并非改变调度顺序。 #### 3. **守护线程对执行顺序的影响** - **守护线程的作用**:如引用[1]所示,守护线程(`daemon=True`)用于后台任务(如监控或日志写入),当主线程结束时它们自动终止。但这不影响执行顺序:守护线程仍可能在任何时间点被调度执行。 ```python import threading import time def background_task(): count = 0 while True: print(f"Background task {count}") count += 1 time.sleep(1) t = threading.Thread(target=background_task, daemon=True) t.start() print("Main thread is running...") time.sleep(2) print("Main thread has completed") ``` 输出中,守护线程的输出可能出现在主线程语句之间,证明其执行顺序是穿插无序的[^1]。 - **关键区别**:非守护线程(默认)会阻止程序退出直到完成;守护线程不会,但两者都在同一调度池中无序执行。 #### 4. **总结与最佳实践** - **核心结论**:Python线程执行顺序本质上是**无序的**,由操作系统调度器随机决定。GIL限制了并行效率,但调度不可控性主要源于OS层。 - **何时需关注顺序**:在并发任务需要严格顺序时(如数据处理流水线),优先使用同步工具(锁或队列)而非依赖调度。对于后台任务,守护线程是高效选择。 - **性能影响**:无序调度可能引发竞态条件(Race Conditions),建议使用 `threading` 模块的同步原语或升级到多进程(`multiprocessing`)绕过GIL限制。 ###
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