python中的线程

最新推荐文章于 2022-08-04 19:37:22 发布

原创最新推荐文章于 2022-08-04 19:37:22 发布 · 124 阅读

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本文介绍了Python中的线程及其优点，包括后台处理任务、提升用户体验、加快程序运行速度以及在等待任务中的应用。接着讨论了线程同步中的锁概念，特别是全局解释器锁（GIL），并展示了如何创建和使用锁。最后提到了死锁问题及其危害，并提醒开发者避免编写可能导致死锁的代码。

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线程

线程是需要依赖于进程的，它有独立的资源，进程内有一个相对独立的，可调度的执行单元，是进程中的实际运作单位

线程的优点：
1.使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。
2.用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。
3.程序的运行速度可能加快。
4.在一些等待的任务实现上如用户输入，文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下，我们可以释放一些珍贵的资源，如内存占用等。

创建线程：
导入threading，使用其中的Thread类

import threading
# target 函数  name 线程名  args 传参
t1 = threading.Thread(target=func, name='AA', args=(1,))
t.start()
t.join()

锁

在使用多线程时，为了保证数据的正确性，避免存在数据不同步的问题，所以引入了锁的概念

GIL：全局解释器锁
运算率达到一定的时候就会自动释放
python底层只要用线程就会默认加锁GIL

创建一个锁对象：

import threading
lock = threading.Lock()

请求得到锁
lock.acquire()

释放锁
lock.release()

死锁：先有锁a，b，线程（进程）a，b
线程t1首先使用锁a 然后休眠，此时锁a被使用未释放
线程t1休眠时，线程t2使用锁b 然后休眠，此时锁b被使用未释放
线程t1休眠结束，继续运行，占用资源、申请锁b，同时锁b被线程t2使用，是阻塞状态无法释放，而线程t1则一直占用资源等待锁b释放，线程t2占用锁b却因为资源被占用无法释放锁b
此时就是死锁状态，会造成应用的停止响应，程序不做任何事情
要避免造成死锁的情况

会造成死锁的代码：

from threading import Thread,Lock
import time

lockA = Lock()
lockB = Lock()

class Mythread1(Thread):
    def run(self):
        if lockA.acquire():
            print(self.name+'获取了A锁')
            time.sleep(0.1)
            if lockB.acquire():
                print(self.name+'获取了A锁之后又获取了B锁')
            lockA.release()

class Mythread2(Thread):
    def run(self):
        if lockB.acquire():
            print(self.name+'获取了B锁')
            time.sleep(0.1)
            if lockA.acquire():
                print(self.name+'获取了B锁之后又获取了A锁')
                lockA.release()
            lockB.release()

if __name__ == '__main__':
    t1 = Mythread1()
    t2 = Mythread2()

    t1.start()
    t2.start()