python中的多任务编程

示例代码:

import multiprocessing

import time

带有参数的任务

def task(count):

for i in range(count):

print("任务执行中..")

time.sleep(0.2)

else:

print("任务执行完成")

if name == 'main':

创建子进程

kwargs: 表示以字典方式传入参数

sub_process = multiprocessing.Process(target=task, kwargs={"count": 3})

sub_process.start()

4.小结

六、进程的注意点

---

1.进程的注意点介绍

2.进程之间不共享全局变量

import multiprocessing

import time

定义全局变量

g_list = list()

添加数据的任务

def add_data():

for i in range(5):

g_list.append(i)

print("add:", i)

time.sleep(0.2)

代码执行到此，说明数据添加完成

print("add_data:", g_list)

def read_data():

print("read_data", g_list)

if name == 'main':

创建添加数据的子进程

add_data_process = multiprocessing.Process(target=add_data)

创建读取数据的子进程

read_data_process = multiprocessing.Process(target=read_data)

启动子进程执行对应的任务

add_data_process.start()

主进程等待添加数据的子进程执行完成以后程序再继续往下执行，读取数据

add_data_process.join()

read_data_process.start()

print("main:", g_list)

总结: 多进程之间不共享全局变量

3.进程之间不共享全局变量的小结

4.主进程会等待所有的子进程执行结束再结束

import multiprocessing

import time

定义进程所需要执行的任务

def task():

for i in range(10):

print("任务执行中...")

time.sleep(0.2)

if name == 'main':

创建子进程

sub_process = multiprocessing.Process(target=task)

sub_process.start()

主进程延时0.5秒钟

time.sleep(0.5)

print("over")

exit()

总结： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出

保证主进程正常退出的示例代码:

import multiprocessing

import time

定义进程所需要执行的任务

def task():

for i in range(10):

print("任务执行中...")

time.sleep(0.2)

if name == 'main':

创建子进程

sub_process = multiprocessing.Process(target=task)

设置守护主进程，主进程退出子进程直接销毁，子进程的生命周期依赖与主进程

sub_process.daemon = True

sub_process.start()

time.sleep(0.5)

print("over")

让子进程销毁

sub_process.terminate()

exit()

总结： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后程序再退出

如果想要主进程退出子进程销毁，可以设置守护主进程或者在主进程退出之前让子进程销毁

5.主进程会等待所有的子进程执行结束再结束的小结

七、线程

---

1.线程的介绍

在Python中，想要实现多任务除了使用进程，还可以使用线程来完成，线程是实现多任务的另外一种方式。

2.线程的概念

3.线程的作用

4.小结

八、多线程的使用

---

1.导入线程模块

2.线程类Thread参数说明

3.启动线程

启动线程使用start方法

4.多线程完成多任务的代码

import threading

import time

唱歌任务

def sing():

扩展： 获取当前线程

print("sing当前执行的线程为：", threading.current_thread())

for i in range(3):

print("正在唱歌...%d" % i)

time.sleep(1)

跳舞任务

def dance():

扩展： 获取当前线程

print("dance当前执行的线程为：", threading.current_thread())

for i in range(3):

print("正在跳舞...%d" % i)

time.sleep(1)

if name == 'main':

扩展： 获取当前线程

print("当前执行的线程为：", threading.current_thread())

创建唱歌的线程

target： 线程执行的函数名

sing_thread = threading.Thread(target=sing)

创建跳舞的线程

dance_thread = threading.Thread(target=dance)

开启线程

sing_thread.start()

dance_thread.start()

5.小结

九、线程执行带有参数的任务

---

1.线程执行带有参数的任务的介绍

2.args参数的使用

示例代码:

import threading

import time

带有参数的任务

def task(count):

for i in range(count):

print("任务执行中..")

time.sleep(0.2)

else:

print("任务执行完成")

if name == 'main':

创建子线程

args: 以元组的方式给任务传入参数

sub_thread = threading.Thread(target=task, args=(5,))

sub_thread.start()

3.kwargs参数的使用

示例代码:

import threading

import time

带有参数的任务

def task(count):

for i in range(count):

print("任务执行中..")

time.sleep(0.2)

else:

print("任务执行完成")

if name == 'main':

创建子线程

kwargs: 表示以字典方式传入参数

sub_thread = threading.Thread(target=task, kwargs={"count": 3})

sub_thread.start()

4.小结

十、线程的注意点

---

1.线程的注意点介绍

2.线程之间执行是无序的

import threading

import time

def task():

time.sleep(1)

print("当前线程:", threading.current_thread().name)

if name == 'main':

for _ in range(5):

sub_thread = threading.Thread(target=task)

sub_thread.start()

3.主线程会等待所有的子线程执行结束再结束

假如我们现在创建一个子线程，这个子线程执行完大概需要2.5秒钟，现在让主线程执行1秒钟就退出程序，查看一下执行结果，示例代码如下:

import threading

import time

测试主线程是否会等待子线程执行完成以后程序再退出

def show_info():

for i in range(5):

print("test:", i)

time.sleep(0.5)

if name == 'main':

sub_thread = threading.Thread(target=show_info)

sub_thread.start()

主线程延时1秒

time.sleep(1)

print("over")

设置守护主线程的示例代码:

import threading

import time

测试主线程是否会等待子线程执行完成以后程序再退出

def show_info():

for i in range(5):

print("test:", i)

time.sleep(0.5)

if name == 'main':

创建子线程守护主线程

daemon=True 守护主线程

守护主线程方式1

sub_thread = threading.Thread(target=show_info, daemon=True)

设置成为守护主线程，主线程退出后子线程直接销毁不再执行子线程的代码

守护主线程方式2

sub_thread.setDaemon(True)

sub_thread.start()

主线程延时1秒

time.sleep(1)

print("over")

4.线程之间共享全局变量

import threading

import time

定义全局变量

my_list = list()

写入数据任务

def write_data():

for i in range(5):

my_list.append(i)

time.sleep(0.1)

print("write_data:", my_list)

读取数据任务

def read_data():

print("read_data:", my_list)

if name == 'main':

创建写入数据的线程

write_thread = threading.Thread(target=write_data)

创建读取数据的线程

read_thread = threading.Thread(target=read_data)

write_thread.start()

延时

time.sleep(1)

主线程等待写入线程执行完成以后代码在继续往下执行

write_thread.join()

print("开始读取数据啦")

read_thread.start()

5.线程之间共享全局变量数据出现错误问题

import threading

定义全局变量

g_num = 0

循环一次给全局变量加1

def sum_num1():

for i in range(1000000):

global g_num

g_num += 1

print("sum1:", g_num)

循环一次给全局变量加1

def sum_num2():

for i in range(1000000):

global g_num

g_num += 1

print("sum2:", g_num)

if name == 'main':

创建两个线程

first_thread = threading.Thread(target=sum_num1)

second_thread = threading.Thread(target=sum_num2)

启动线程

first_thread.start()

启动线程

second_thread.start()

线程等待的示例代码:

import threading

定义全局变量

g_num = 0

循环1000000次每次给全局变量加1

def sum_num1():

for i in range(1000000):

global g_num

g_num += 1

print("sum1:", g_num)

循环1000000次每次给全局变量加1

def sum_num2():

for i in range(1000000):

global g_num

g_num += 1

print("sum2:", g_num)

if name == 'main':

创建两个线程

first_thread = threading.Thread(target=sum_num1)

second_thread = threading.Thread(target=sum_num2)

启动线程

first_thread.start()

主线程等待第一个线程执行完成以后代码再继续执行，让其执行第二个线程

线程同步： 一个任务执行完成以后另外一个任务才能执行，同一个时刻只有一个任务在执行

first_thread.join()

启动线程

second_thread.start()

6.小结

十一、互斥锁

---

1.互斥锁的概念

2.互斥锁的使用

3.使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作

import threading

定义全局变量

g_num = 0

创建全局互斥锁

lock = threading.Lock()

循环一次给全局变量加1

def sum_num1():

上锁

lock.acquire()

for i in range(1000000):

global g_num

g_num += 1

print("sum1:", g_num)

释放锁

lock.release()

循环一次给全局变量加1

def sum_num2():

上锁

lock.acquire()

for i in range(1000000):

global g_num

g_num += 1

print("sum2:", g_num)

释放锁

lock.release()

if name == 'main':

创建两个线程

first_thread = threading.Thread(target=sum_num1)

second_thread = threading.Thread(target=sum_num2)

启动线程

first_thread.start()

second_thread.start()

提示：加上互斥锁，那个线程抢到这个锁我们决定不了，那线程抢到锁那个线程先执行，没有抢到的线程需要等待

加上互斥锁多任务瞬间变成单任务，性能会下降，也就是说同一时刻只能有一个线程去执行

4.小结

十二、死锁

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1.死锁的概念

2.死锁示例

import threading

import time

创建互斥锁

lock = threading.Lock()

根据下标去取值， 保证同一时刻只能有一个线程去取值

def get_value(index):

上锁

lock.acquire()

print(threading.current_thread())

my_list = [3,6,8,1]

判断下标释放越界

if index >= len(my_list):

print("下标越界:", index)

return

value = my_list[index]

print(value)

time.sleep(0.2)

释放锁

lock.release()

if name == 'main':

模拟大量线程去执行取值操作

for i in range(30):

sub_thread = threading.Thread(target=get_value, args=(i,))

sub_thread.start()

3.避免死锁

在合适的地方释放锁

import threading

import time

创建互斥锁

lock = threading.Lock()

根据下标去取值， 保证同一时刻只能有一个线程去取值

def get_value(index):

上锁

lock.acquire()

print(threading.current_thread())

my_list = [3,6,8,1]

if index >= len(my_list):

print("下标越界:", index)

当下标越界需要释放锁，让后面的线程还可以取值

lock.release()

return

value = my_list[index]

print(value)

time.sleep(0.2)

释放锁

lock.release()

if name == 'main':

模拟大量线程去执行取值操作

for i in range(30):

sub_thread = threading.Thread(target=get_value, args=(i,))

sub_thread.start()

4.小结

十三、进程和线程的对比

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1.进程和线程的对比的三个方向

2.关系对比

3.区别对比

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