python进阶之多线程第一篇

1.并发与并行的区别
并发和并行是两个非常容易混淆的概念，他们都可以表示两个活多个任务一起执行，但是偏重点不一样，并发偏重与多个任务交替执行，而多个任务之间还可以是串行的，并发是逻辑上的同时发生，而并不是物理上的同时发生，然而并行的偏重点点在于同时执行。
**并发 (concurrency)：**指在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果，但在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行。这就能好比一个人一把铁锨同事挖三个坑，每个坑都挖一下然后去挖下一个，虽然三个坑都在变大，但实际上同一时间只有一个坑在被挖。严格意义上来说，并行的多个任务是真实的同时执行，而对于并发来说，这个过程只是交替的，一会运行任务一,一会儿又运行任务二，系统会不停地在两者间切换。但对于外部观察者来说，即使多个任务是串行并发的，也会造成是多个任务并行执行的错觉。

并行 (parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。就好像三个人三把铁锨同
事在挖三个坑，三个坑一起变大。所以无论从微观还是从宏观来看，二者都是一起执行的。
并行 (parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。就好像三个人三把铁锨同
事在挖三个坑，三个坑一起变大。所以无论从微观还是从宏观来看，二者都是一起执行的。

**线程与进程的区别 ：**进程可以有多个线程，进程管理着线程，进程最少会有一个线程

**

线程的创建与调用

**

import threading,time

def say_hi(num):#定义每个线程要用的函数
    print('running on number:%s  '%num)
    time.sleep(3)
for i in range(0,10): #线程执行十次
    t1=threading.Thread(target=say_hi,args=(i,))
    t1.start()
    print(t1.getName())
 

执行结果

设置守护线程（setDaemon）与 join线程

etDaemon(True)：
将线程声明为守护线程，必须在 start() 方法调用之前设置， 如果不设置为守护线程程序会
被无限挂起。这个方法基本和 join 是相反的。当我们 在程序运行中，执行一个主线程，如果主线程
又创建一个子线程，主线程和子线程 就分兵两路，分别运行，那么当主线程完成想退出时，会检验
子线程是否完成。如 果子线程未完成，则主线程会等待子线程完成后再退出。但是有时候我们需要
的是 只要主线程完成了，不管子线程是否完成，都要和主线程一起退出，这时就可以 用 setDaemon
方法啦。
注意：设置daemon=True会标记其为守护线程，如果剩下的线程只有守护线程时，整个python程序都会退出
join()：
在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。直到子线程运行完毕，才会退出主线程

import threading
import time

def read():
    i = 0
    while True:
        print('i')
        i += 1
        time.sleep(3)

def write():
    while True:
        s = input('请输入:\n')
        if s == 'EXIT':
            break
    tw = threading.Thread(target=write)
    tr = threading.Thread(target=read,daemon=True)

    tw.start()
    tr.start()

#因为设置了守护线程为read,当其他线程都结束后，守护线程也会自动技术，退出python程序

设置jion ，看下面代码

import threading,time ,random

def foo1():

    for i in range(2):
        print('我是线程1')
        time.sleep(1)

def foo2():
    for i in range(3):
        print('我是线程2')
        time.sleep(2)

t1=threading.Thread(target=foo1)
t2=threading.Thread(target=foo2)
# t1.setDaemon(True)
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print('我是主线程')

这个时候只有t1 ，t2 都执行结束了才会 退出python程序