并发编程-线程

一:并发和并行

并发:指的是任务数多余cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,实现用多个任务“一起”执行(实际上总有一些任务不在执行,因为切换任务的速度相当快,看上去一起执行而已)
并行:指的是任务数小于等于cpu核数,即任务真的是一起执行


image.png

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二:threading模块

2-1:Thread类

创建线程对象的参数:
    target:指定任务函数
    name:设置线程名
    args:给任务函数传参
    kwargs:给任务函数传参
    daemon:设置是否作为守护线程

2-2:方法

start:启动线程执行
join:设置主线程等待子线程执行
2-2-1:方法的使用
import time
from threading import Thread
def func1():
    for i in range(5):
        print("------正在做事情1-----")
        time.sleep(1)

def func2():
    for i in range(6):
        print("------正在做事情2-----")
        time.sleep(1)
st = time.time()
#创建一个线程对象
t1 = Thread(target=func1)
t2 = Thread(target = func2)

# 启动线程执行
t1.start()
t2.start()

# 主线程等待t1执行完,再往下执行
t1.join()
# 主线程等待t2执行完,在往下执行
t2.join()

# 需求:主线程等待子线程执行完
et = time.time()
print(et-st)
image.png

2-3:守护线程

设置子线程守护主线程执行

2-3-1:守护线程,及传参

def func1(aa):
    for i in range(5):
        print("{}------正在做事情1-----".format(aa))
        time.sleep(1)


def func2(aaa):
    for i in range(6):
        print("{}------正在做事情2-----".format(aaa))
        time.sleep(1)


# 创建一个线程对象
t1 = Thread(target=func1,name="木森1",daemon=True,args=("张三",))
t2 = Thread(target=func2,name="木森2",daemon=True,kwargs={"aaa":"李四"})


# 启动线程执行
t1.start()
t2.start()

time.sleep(2)
print("---主线程执行结束---")
image.png

三:线程锁(解决多线程共享全局变量)

线程之间共用同一块内存,因此线程可以共享全局变量,如果多个线程同时对同一个全局变量操作,会出现资源竞争问题,从而数据结果会不正确。如下案例,a的预期结果应是200000,但实际结果与预期结果不符

from threading import Thread
a = 0
def work():
    global  a

    for i in range(100000):
        a += 1
    print("work执行完:a",a)

def work2():
    global  a

    for i in range(100000):
        a += 1
    print("work2执行完:a",a)

t1 = Thread(target=work)
t2 = Thread(target=work2 )
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("a:",a)
image.png

3-1:解决方案:Lock锁

控制线程的执行,避免同时获取数据,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。互斥锁为资源引入的一个状态方法acquire():锁定/方法release():释放锁,待锁定。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。

from threading import Thread,Lock
a = 0
# 实例化一个锁对象
lockA = Lock()

def work():
    global  a

    for i in range(100000):
        lockA.acquire()
        a += 1
        lockA.release()

    print("work执行完:a",a)

def work2():
    global  a

    for i in range(100000):
        lockA.acquire()
        a += 1
        lockA.release()

    print("work2执行完:a",a)

t1 = Thread(target=work)
t2 = Thread(target=work2 )
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

print("a:",a)
image.png

四:练习题

一个列表中有100个url地址,每个地址请求一次,请设计程序一个程序,
使用4个线程去发送这 100个请求(假设请求每个地址需要0.5秒,请求的代码用time.sleep(0.5)代替),
计算一共需要多长时间计算出总耗时!

import time
from threading import Thread

url_list = [f"https://www.baidu.com-{i}" for i in range(100)]


def work():
    while url_list:
        url = url_list.pop()
        print(url)
        time.sleep(0.5)


def main():
    # 创建4个线程
    start_time = time.time()
    ts = []
    for i in range(4):
        t1 = Thread(target=work)
        t1.start()
        ts.append(t1)

    for t in ts:
        t.join()
    end_time = time.time()
    print('执行时间为:', end_time - start_time)

main()

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