python多任务-线程

threading
python 实现多任务可是使用线程、进程、协程，本文介绍python线程解决多任务，多线程共享全局变量，共享全局变量就会造成资源竞争，解决资源竞争可是使用互斥锁，使用互斥锁会赵成的问题是阻塞，一个主线程中多个子线程使用多个互斥锁的情况会造成死锁。

以上问题解决方法：
资源竞争：解决资源竞争使用互斥锁
互斥锁：什么是互斥锁，直白的说就是，谁先拿到谁先上锁，上锁后别人就不能再上锁也不能再使用
解决阻塞：解决阻塞的意思就是，上锁的代码越少越好，但是又会造成另外一个问题，就是会频繁的上锁解锁，这个也是需要时间，所以具体的选择要看业务需求，这个无法十全十美
死锁：就是一个主线程中有多个子线程，又有多个互斥锁，他们都在相互的等待对方的资源，就会造成死锁，1、解决死锁的方法就是给互斥锁添加超时时间\2、程序设计的时候避免，也就是使用银行家算法

并行与并发

1、并行 ：真的多任务（CPU核数>任务数）
1、并发 ：假的多任务（CPU核数<任务数）[计算机底层实现，可能是时间切片，也可能是优先级调度]

知识点

1、多线程中，主线程等待子线程结束后再结束
2、多线程共享全局变量
3、线程是资源调度的最小单位

多线程造成的问题

1、资源竞争的问题
2、使用互斥锁解决资源竞争会出现的情况是会造成阻塞（还是单任务）
2、一个主线程里多个子线程。使用多个互斥锁的情况会造成的问题是死锁

解决多线程的问题

1、使用互斥锁（在可能出现资源竞争的地方使用互斥锁）
2、使用互斥锁的原则是，上锁的代码越少越好（同样的问题是会造成加锁和上锁的耽误时间）
解释互斥锁：互斥所的特性，同一把锁，只能上锁一次，这样就能保证同意时刻是能有一个对象上锁

mutex = threading.Lock()  # 创建锁对象（对象默认是没有锁上的状态）
mutex.acquire() # 上锁
mutex.release() # 解锁

1、多线程传参

import threading
import time

def test1(temp):
    temp.append(33)
    print("-----in test1 temp=%s----" % str(temp))


def test2(temp):
    print("-----in test2 temp=%s----" % str(temp))


g_nums = [11, 22]

def main():
    # target指定将来 这个线程去哪个函数执行代码
    # args指定将来调用 函数的时候 传递什么数据过去
    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(g_nums,))    # 参数接收的为元组
    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(g_nums,))

    t1.start()    # 开始线程
    t2.start()


if __name__ == "__main__":
	main()