一.python線程

線程用于提供線程相關的操作，線程是應用程序中工作的最小單元。

＃！/ usr / bin / env python

＃ - * - coding：utf-8 - * -

import threading

import time

def show(arg)：

time.sleep(1)print'thread

'+ str(arg)

for我在范圍(10)中：

t = threading.Thread(target = show，args =(i，))

t.start()print'main

thread stop

上述代碼創建了10個“前臺”線程，然后控制器就交給了CPU，CPU根據指定算法進行調度，分片執行指令。

更多方法：

start線程準備就緒，等待CPU調度

setName為線程設置名稱

getName獲取線程名稱

setDaemon設置為后臺線程或前臺線程(默認)

如果是后臺線程，主線程執行過程中，后臺線程也在進行，主線程執行完畢后，后臺線程不論成功與否，均停止

如果是前臺線程，主線程執行過程中，前臺線程也在進行，主線程執行完畢后，等待前臺線程也執行完成后，程序停止加入逐個執行每個線程，執行完畢后繼續往下執行，該方法使得多線程變得無意義，run線程被執行cpu調度后自動執行線程對象的運行方法

import threading

import time

class MyThread(threading.Thread):

def __init__(self,num):

threading.Thread.__init__(self)

self.num = num

def run(self):#定義每個線程要運行的函數

print("running on number:%s" %self.num)

time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':

t1 = MyThread(1)

t2 = MyThread(2)

t1.start()

t2.start()

自定義線程類

二.線程鎖(鎖，RLOCK)

由于線程之間是進行隨機調度，并且每個線程可能只執行n條執行之后，當多個線程同時修改同一條數據時可能會出現臟數據，所以，出現了線程鎖 - 同一時刻允許一個線程執行操作。

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

import threading

import time

gl_num = 0

def show(arg):

global gl_num

time.sleep(1)

gl_num +=1

print gl_num

for i in range(10):

t = threading.Thread(target=show, args=(i,))

t.start()

print 'main thread stop'

未使用鎖

互斥鎖同時只允許一個線程更改數據，而Semaphore是同時允許一定數量的線程更改數據，比如廁所有3個坑，那最多只允許3個人上廁所，后面的人只能等里面有人出來了才能再進去。

三.信號量(信號量)

import threading,time

def run(n):

semaphore.acquire()

time.sleep(1)

print("run the thread:%s" %n)

semaphore.release()

if __name__ == '__main__':

num= 0

semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允許5個線程同時運行

for i in range(20):

t = threading.Thread(target=run,args=(i,))

t.start()

四.事件(事件)

python線程的事件用于主線程控制其他線程的執行，事件主要提供了三個方法set，wait，clear。

事件處理的機制：全局定義了一個“Flag”，如果“Flag”值為False，那么當程序執行event.wait方法時就會阻塞，如果“Flag”值為True，那么event.wait方法時便不再阻塞。

clear：將“Flag”設置為False

set：將“Flag”設置為True

def condition_func():

ret = False

inp = input('>>>')

if inp == '1':

ret = True

return ret

def run(n):

con.acquire()

con.wait_for(condition_func)

print("run the thread:%s" %n)

con.release()

if __name__ == '__main__':

con = threading.Condition()

for i in range(10):

t = threading.Thread(target=run, args=(i,))

t.start()

六.Timer

七.python進程

八.進程數據共享

進程各自持有一份數據，默認無法共享數據

#!/usr/bin/env python

#coding:utf-8

from multiprocessing import Process

from multiprocessing import Manager

import time

li = []

def foo(i):

li.append(i)

print 'say hi',li

for i in range(10):

p = Process(target=foo,args=(i,))

p.start()

print 'ending',li

進程間默認無法數據共享

'c': ctypes.c_char, 'u': ctypes.c_wchar,

'b': ctypes.c_byte, 'B': ctypes.c_ubyte,

'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,

'i': ctypes.c_int, 'I': ctypes.c_uint,

'l': ctypes.c_long, 'L': ctypes.c_ulong,

'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double

類型對應表

from multiprocessing import Process, Queue

def f(i,q):

print(i,q.get())

if __name__ == '__main__':

q = Queue()

q.put("h1")

q.put("h2")

q.put("h3")

for i in range(10):

p = Process(target=f, args=(i,q,))

p.start()

Code

當創建進程時(非使用時)，共享數據會被拿到子進程中，當進程中執行完畢后，再賦值給原值。

九.進程池

進程池內部維護一個進程序列，當使用時，則去進程池中獲取一個進程，如果進程池序列中沒有可供使用的進進程，那么程序就會等待，直到進程池中有可用進程為止。

進程池中有兩個方法：

申請

apply_async

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing import Process,Pool

import time

def Foo(i):

time.sleep(2)

return i+100

def Bar(arg):

print arg

pool = Pool(5)

#print pool.apply(Foo,(1,))

#print pool.apply_async(func =Foo, args=(1,)).get()

for i in range(10):

pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar)

print 'end'

pool.close()

pool.join()#進程池中進程執行完畢后再關閉，如果注釋，那么程序直接關閉

總結

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