python多线程实现多任务

2021-07-09 14:04

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标签：elf 多进程实现积累 enumerate 任务弊端 sel run

1.什么是线程？

进程是操作系统分配程序执行资源的单位，而线程是进程的一个实体，是CPU调度和分配的单位。一个进程肯定有一个主线程，我们可以在一个进程里创建多个线程来实现多任务。

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2.一个程序实现多任务的方法

如上图所示，实现多任务，我们可以用几种方法。

（1）在主进程里面开启多个子进程，主进程和多个子进程一起处理任务。

有关多个进程实现多任务，可以参考我的博文：https://www.cnblogs.com/chichung/p/9532962.html

（2）在主进程里开启多个子线程，主线程和多个子线程一起处理任务。

（3）在主进程里开启多个协程，多个协程一起处理任务。

有关多个协程实现多任务，可以参考我的博文：https://www.cnblogs.com/chichung/p/9544566.html

注意：因为用多个线程一起处理任务，会产生线程安全问题，所以在开发中一般使用多进程+多协程来实现多任务。

3.多线程的创建方式

import threading
p1 = threading.Thread(target=[函数名],args=([要传入函数的参数]))
p1.start()  # 启动p1线程

我们来模拟一下多线程实现多任务。

假如你在用网易云音乐一边听歌一边下载。网易云音乐就是一个进程。假设网易云音乐内部程序是用多线程来实现多任务的，网易云音乐开两个子线程。一个用来缓存音乐，用于现在的播放。一个用来下载用户要下载的音乐的。这时候的代码框架是这样的：

import threading
import time

def listen_music(name):
    while True:
        time.sleep(1)
        print(name,"正在播放音乐")


def download_music(name):
    while True:
        time.sleep(2)
        print(name,"正在下载音乐")


if __name__ == ‘__main__‘:
    p1 = threading.Thread(target=listen_music,args=("网易云音乐",))
    p2 = threading.Thread(target=download_music,args=("网易云音乐",))
    p1.start()
    p2.start()

输出：
网易云音乐 正在播放音乐
网易云音乐 正在下载音乐
网易云音乐 正在播放音乐
网易云音乐 正在播放音乐
网易云音乐 正在下载音乐
网易云音乐 正在播放音乐
网易云音乐 正在播放音乐
网易云音乐 正在下载音乐
网易云音乐 正在播放音乐
网易云音乐 正在播放音乐
网易云音乐 正在播放音乐
......
......

观察上面的输出代码可以知道：

1.CPU是按照时间片轮询的方式来执行子线程的。cpu内部会合理分配时间片。时间片到a程序的时候，a程序如果在休眠，就会自动切换到b程序。

2.严谨来说，CPU在某个时间点，只在执行一个任务，但是由于CPU运行速度和切换速度快，因为看起来像多个任务在一起执行而已。

除了上面的方法创建线程，还有另一种方法。可以编写一个类，继承threaing.Thread类，然后重写父类的run方法。

import threading
import time


class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(5):
            time.sleep(1)
            print(self.name,i)


t1 = MyThread()
t2 = MyThread()
t3 = MyThread()
t1.start()
t2.start()
t3.start()

输出：
Thread-1 0
Thread-3 0
Thread-2 0
Thread-1 1
Thread-2 1
Thread-3 1
Thread-1 2
Thread-3 2
Thread-2 2
Thread-1 3
Thread-2 3
Thread-3 3
Thread-1 4
Thread-2 4
Thread-3 4

运行时无序的，说明已经启用了多任务。

4.线程何时开启，何时结束

（1）子线程何时开启，何时运行
   当调用thread.start()时 开启线程，再运行线程的代码
（2）子线程何时结束
   子线程把target指向的函数中的语句执行完毕后，或者线程中的run函数代码执行完毕后，立即结束当前子线程
（3）查看当前线程数量
   通过threading.enumerate()可枚举当前运行的所有线程
（4）主线程何时结束
   所有子线程执行完毕后，主线程才结束

import threading
import time


def run():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print(i)


t1 = threading.Thread(target=run)
t1.start()
print("我会在哪里出现")

输出：
我会在哪里出现
0
1
2
3
4

为什么主进程（主线程）的代码会先出现呢？因为CPU采用时间片轮询的方式，如果轮询到子线程，发现他要休眠1s，他会先去运行主线程。所以说CPU的时间片轮询方式可以保证CPU的最佳运行。

那如果我想主进程输出的那句话运行在结尾呢？该怎么办呢？这时候就需要用到 join() 方法了。

5.线程的 join() 方法

import threading
import time


def run():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print(i)


t1 = threading.Thread(target=run)
t1.start()
t1.join()  
print("我会在哪里出现")

输出：
0
1
2
3
4
我会在哪里出现

join() 方法可以阻塞主进程（注意只能阻塞主进程，其他子进程是不能阻塞的），直到 t1 子线程执行完，再解阻塞。

6.线程可以共享全局变量

这个稍微实验下就可以知道了，所以这里不废话。

7.多线程共享全局变量出现的问题

我们开两个子线程，全局变量是0，我们每个线程对他自加1，每个线程加一百万次，这时候就会出现问题了，来，看代码：

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 num = 0
 5 
 6 def work1(loop):
 7     global num
 8     for i in range(loop):
 9         # 等价于 num += 1
10         temp = num
11         num = temp + 1
12     print(num)
13 
14 
15 def work2(loop):
16     global num
17     for i in range(loop):
18         # 等价于 num += 1
19         temp = num
20         num = temp + 1
21     print(num)
22 
23 
24 if __name__ == ‘__main__‘:
25     t1 = threading.Thread(target=work1,args=(1000000,))
26     t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
27     t1.start()
28     t2.start()
29 
30     while len(threading.enumerate()) != 1:
31         time.sleep(1)
32     print(num)
33 
34 输出：
35 1459526  # 第一个子线程结束后全局变量一共加到这个数
36 1588806  # 第二个子线程结束后全局变量一共加到这个数
37 1588806  # 两个线程都结束后，全局变量一共加到这个数

奇怪了，我不是每个线程都自加一百万次吗？照理来说，应该最后的结果是200万才对的呀。问题出在哪里呢？

我们知道CPU是采用时间片轮询的方式进行几个线程的执行。

假设我CPU先轮询到work1()，num此时为100，在我运行到第10行时，时间结束了！此时,赋值了，但是还没有自加！即temp=100,num=100。

然后，时间片轮询到了work2()，进行赋值自加。num=101了。

又回到work1()的断点处，num=temp+1，temp=100，所以num=101。

就这样！num少了一次自加！

在次数多了之后，这样的错误积累在一起，结果只得到158806！

这就是线程安全问题！

8.GIL锁（互斥锁）可以弥补部分线程安全问题。注意是部分！至于GIL锁的弊端请关照我的这一篇博文

当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制

线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。

互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定

某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

GIL锁有三个常用步骤

lock = threading.Lock()  # 取得锁
lock.acquire()  # 上锁
lock.release()  # 解锁

下面让我们用GIL锁来解决上面例子的线程安全问题。

import threading
import time

num = 0
lock = threading.Lock()  # 取得锁
def work1(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        lock.acquire()  # 上锁
        temp = num
        num = temp + 1
        lock.release()  # 解锁
    print(num)


def work2(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        lock.acquire()  # 上锁
        temp = num
        num = temp + 1
        lock.release()  # 解锁
    print(num)


if __name__ == ‘__main__‘:
    t1 = threading.Thread(target=work1,args=(1000000,))
    t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
    t1.start()
    t2.start()

    while len(threading.enumerate()) != 1:
        time.sleep(1)
    print(num)

输出：
1945267  # 第一个子线程结束后全局变量一共加到这个数
2000000  # 第二个子线程结束后全局变量一共加到这个数
2000000  # 两个线程都结束后，全局变量一共加到这个数

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标签：elf 多进程实现积累 enumerate 任务弊端 sel run

原文地址：https://www.cnblogs.com/chichung/p/9566734.html

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文章标题：python多线程实现多任务
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