学习之创建线程时传递

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1、多任务的概念
    简单的说：就是操作系统可以同时运行多个任务
    CPU与多任务的关系
    单核CPU可不可以执行多个任务？
        单核CPU可不可以执行多任务?
            也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务务3，执行0.01秒.…这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
    真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多系统统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。

并发和并行：
    并发:指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行(实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已)
    并行:指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行
    编程中大部分都是并发的
    
    
Thread类“
    创建线程对象：
        target:指定任务函数引用
        name:设置线程名
        args:给任务函数位置传参
        kwargs：给任务函数关键字传参
        daemon:设置是否作为守护线程
        
方法：
    start：启动线程执行
    join:设置主线程等待子线程执行
        timeout参数指定超时时间，单位为秒
    
守护线程：设置子线程守护主线程执行（主线程结束，守护线程自动结束）--使用不多
"""
import time
from threading import Thread


def work1(n):
    for _ in range(n):
        print("正在执行任务1.。。")
        time.sleep(1)


def work2(name, age):
    print(f"name={name}, age={age}")
    for _ in range(5):
        print("正在执行任务2.。。")
        time.sleep(1)


def single_task():
    t1 = time.perf_counter()
    work1()
    work2()
    t2 = time.perf_counter()
    t = t2 - t1
    print(t)


def more_task():
    t3 = time.perf_counter()
    print(f"主线程任务")
    # 1、创建一个线程对象
    # args传递位置参数，且需要以元组的形式传递
    task1 = Thread(target=work1, args=(3,), name="任务1")
    # task2 = Thread(target=work2, args=("lemon", 18))
    # kwargs以字典的形式传递
    task2 = Thread(target=work2, kwargs={"name": "lemon", "age": 12}, daemon=True)
    # 可以使用name属性获取线程的名称
    # 如果在创建线程对象时没有执行name参数，默认使用Thread-线程编号
    print(task1.name)
    print(task2.name)
    # 2、启动线程
    task1.start()
    task2.start()
    # 3、等待子线程执行结束
    # for i in range(10):
    #     # time.sleep(1)
    #     print(f"执行主任务{i}")
    # join方法可以等待子线程执行结束
    task1.join()
    # task2.join()   # daemon=True的时候就不需要等待了

    t4 = time.perf_counter()
    t = t4 - t3
    print(f"执行任务时间{t}")


if __name__ == '__main__':
    print("主线程开始执行")
    more_task()
    print("主线程执行结束")