并发编程之线程进阶
2021-06-20 11:04
标签：属性 重要 multi lap 包含 elf tar 方式 出现 理论知识 全局解释器锁GIL Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中，同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程，但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。 在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行： a、设置 GIL； b、切换到一个线程去运行； c、运行指定数量的字节码指令或者线程主动让出控制(可以调用 time.sleep(0))； d、把线程设置为睡眠状态； e、解锁 GIL； d、再次重复以上所有步骤。 python线程模块的选择 Python提供了几个用于多线程编程的模块，包括thread、threading和Queue等。thread和threading模块允许程序员创建和管理线程。thread模块提供了基本的线程和锁的支持，threading提供了更高级别、功能更强的线程管理的功能。Queue模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间共享数据的队列数据结构。 thread模块不支持守护线程，当主线程退出时，所有的子线程不论它们是否还在工作，都会被强行退出。而threading模块支持守护线程，守护线程一般是一个等待客户请求的服务器，如果没有客户提出请求它就在那等着，如果设定一个线程为守护线程，就表示这个线程是不重要的，在进程退出的时候，不用等待这个线程退出。 threading模块 线程的创建Threading.Thread类 Thread类的其他方法 Thread实例对象的方法 守护线程 无论是进程还是线程，都遵循：守护xx会等待主xx运行完毕后被销毁。需要强调的是：运行完毕并非终止运行 #1.对主进程来说，运行完毕指的是主进程代码运行完毕 并发编程之线程进阶 标签：属性 重要 multi lap 包含 elf tar 方式 出现 原文地址：https://www.cnblogs.com/caoshitong/p/9688965.html
对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。
在调用外部代码(如 C/C++扩展函数)的时候，GIL将会被锁定，直到这个函数结束为止(由于在这期间没有Python的字节码被运行，所以不会做线程切换)编写扩展的程序员可以主动解锁GIL。
避免使用thread模块，因为更高级别的threading模块更为先进，对线程的支持更为完善，而且使用thread模块里的属性有可能会与threading出现冲突；其次低级别的thread模块的同步原语很少(实际上只有一个)，而threading模块则有很多；再者，thread模块中当主线程结束时，所有的线程都会被强制结束掉，没有警告也不会有正常的清除工作，至少threading模块能确保重要的子线程退出后进程才退出。 
from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
time.sleep(2)
print(‘%s say hello‘ %name)
if __name__ == ‘__main__‘:
t=Thread(target=sayhi,args=(‘egon‘,))
t.start()
print(‘主线程‘)
from threading import Thread
import time
class Sayhi(Thread):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name=name
def run(self):
time.sleep(2)
print(‘%s say hello‘ % self.name)
if __name__ == ‘__main__‘:
t = Sayhi(‘egon‘)
t.start()
print(‘主线程‘)
# isAlive(): 返回线程是否活动的。
# getName(): 返回线程名。
# setName(): 设置线程名。
threading模块提供的一些方法：
# threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
# threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
# threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。from threading import Thread
import threading
from multiprocessing import Process
import os
def work():
import time
time.sleep(3)
print(threading.current_thread().getName())
if __name__ == ‘__main__‘:
#在主进程下开启线程
t=Thread(target=work)
t.start()
print(threading.current_thread().getName())
print(threading.current_thread()) #主线程
print(threading.enumerate()) #连同主线程在内有两个运行的线程
print(threading.active_count())
print(‘主线程/主进程‘)
‘‘‘
打印结果:
MainThread
<_mainthread started>
[<_mainthread started>,
from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
time.sleep(2)
print(‘%s say hello‘ %name)
if __name__ == ‘__main__‘:
t=Thread(target=sayhi,args=(‘egon‘,))
t.start()
t.join()
print(‘主线程‘)
print(t.is_alive())
‘‘‘
egon say hello
主线程
False
‘‘‘
#2.对主线程来说，运行完毕指的是主线程所在的进程内所有非守护线程统统运行完毕，主线程才算运行完毕from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
time.sleep(2)
print(‘%s say hello‘ %name)
if __name__ == ‘__main__‘:
t=Thread(target=sayhi,args=(‘egon‘,))
t.setDaemon(True) #必须在t.start()之前设置
t.start()
print(‘主线程‘)
print(t.is_alive())
‘‘‘
主线程
True
‘‘‘
from threading import Thread
import time
def foo():
print(123)
time.sleep(1)
print("end123")
def bar():
print(456)
time.sleep(3)
print("end456")
t1=Thread(target=foo)
t2=Thread(target=bar)
t1.daemon=True
t1.start()
t2.start()
print("main-------")
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