Python多線程之threading之Lock對(duì)象

要介紹Python的 threading 模塊中的 Lock 對(duì)象前, 首先應(yīng)該了解以下兩個(gè)概念:

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1.基本概念 : 指某個(gè)函數(shù)/函數(shù)庫在多線程環(huán)境中被調(diào)用時(shí), 能夠正確地處理多個(gè)線程之間的 共享變量 , 使程序功能正常完成. 多個(gè)線程訪問同一個(gè)對(duì)象時(shí), 如果不用考慮這些線程在運(yùn)行時(shí)環(huán)境下的調(diào)度和交替執(zhí)行, 也不需要進(jìn)行額外的同步, 或者在調(diào)用方進(jìn)行任何其他操作,調(diào)用這個(gè)對(duì)象的行為都可以獲得正確的結(jié)果, 那么這個(gè)對(duì)象就是線程安全的. 或者說: 一個(gè)類或者程序所提供的接口對(duì)于線程來說是 原子操作 或者多個(gè)線程之間的切換不會(huì)導(dǎo)致該接口的執(zhí)行結(jié)果存在二義性, 也就是說我們不用考慮同步的問題.

2.示例 : 比如有間銀行只有1000元, 而兩個(gè)人同時(shí)提領(lǐng)1000元時(shí),就有可能拿到總計(jì)2000元的金額. 為了避免這個(gè)問題, 該間銀行提款時(shí)應(yīng)該使用 互斥鎖 , 即意味著對(duì)同一個(gè)資源處理時(shí), 前一個(gè)提領(lǐng)交易完成后才處理下一筆交易.

3.線程安全意義 :

4.是否線程安全 :

5.資源競(jìng)爭(zhēng) : 即多個(gè)線程對(duì)同一個(gè)資源的改寫時(shí), 存在的一種競(jìng)爭(zhēng). 如果僅僅是讀操作, 則不存在資源競(jìng)爭(zhēng)的情況.

1.基本概念 : 因?yàn)榇嬖谏鲜鏊f的 線程安全與資源競(jìng)爭(zhēng) 的情況, 所以引入了 線程鎖 . 即通過鎖來進(jìn)行資源請(qǐng)求的限制, 以保證同步執(zhí)行,避免資源被污染或預(yù)期結(jié)果不符. 線程鎖存在兩種狀態(tài): 鎖定(locked)和非鎖定(unlocked).

2.基本方法 :

3.使用示例 :

上述示例如果在不加鎖的情況下, 將會(huì)出現(xiàn)打印順序混亂的情況, 不過最終結(jié)果都是正確的, 因?yàn)榧词咕€程交替執(zhí)行, 但最終的結(jié)果都是一致.

小白都看懂了，Python 中的線程和進(jìn)程精講，建議收藏

目錄

眾所周知，CPU是計(jì)算機(jī)的核心，它承擔(dān)了所有的計(jì)算任務(wù)。而操作系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)的管理者，是一個(gè)大管家，它負(fù)責(zé)任務(wù)的調(diào)度，資源的分配和管理，統(tǒng)領(lǐng)整個(gè)計(jì)算機(jī)硬件。應(yīng)用程序是具有某種功能的程序，程序運(yùn)行與操作系統(tǒng)之上

在很早的時(shí)候計(jì)算機(jī)并沒有線程這個(gè)概念，但是隨著時(shí)代的發(fā)展，只用進(jìn)程來處理程序出現(xiàn)很多的不足。如當(dāng)一個(gè)進(jìn)程堵塞時(shí)，整個(gè)程序會(huì)停止在堵塞處，并且如果頻繁的切換進(jìn)程，會(huì)浪費(fèi)系統(tǒng)資源。所以線程出現(xiàn)了

線程是能擁有資源和獨(dú)立運(yùn)行的最小單位，也是程序執(zhí)行的最小單位。一個(gè)進(jìn)程可以擁有多個(gè)線程，而且屬于同一個(gè)進(jìn)程的多個(gè)線程間會(huì)共享該進(jìn)行的資源

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② Python標(biāo)準(zhǔn)庫資料（最全中文版）

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進(jìn)程時(shí)一個(gè)具有一定功能的程序在一個(gè)數(shù)據(jù)集上的一次動(dòng)態(tài)執(zhí)行過程。進(jìn)程由程序，數(shù)據(jù)集合和進(jìn)程控制塊三部分組成。程序用于描述進(jìn)程要完成的功能，是控制進(jìn)程執(zhí)行的指令集；數(shù)據(jù)集合是程序在執(zhí)行時(shí)需要的數(shù)據(jù)和工作區(qū)；程序控制塊（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是進(jìn)程存在的唯一標(biāo)志

在Python中，通過兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫 thread 和 Threading 提供對(duì)線程的支持, threading 對(duì) thread 進(jìn)行了封裝。 threading 模塊中提供了 Thread , Lock , RLOCK , Condition 等組件

在Python中線程和進(jìn)程的使用就是通過 Thread 這個(gè)類。這個(gè)類在我們的 thread 和 threading 模塊中。我們一般通過 threading 導(dǎo)入

默認(rèn)情況下，只要在解釋器中，如果沒有報(bào)錯(cuò)，則說明線程可用

守護(hù)模式：

現(xiàn)在我們程序代碼中，有多個(gè)線程， 并且在這個(gè)幾個(gè)線程中都會(huì)去 操作同一部分內(nèi)容，那么如何實(shí)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的共享呢？

這時(shí)，可以使用 threading庫里面的鎖對(duì)象 Lock 去保護(hù)

Lock 對(duì)象的acquire方法 是申請(qǐng)鎖

每個(gè)線程在操作共享數(shù)據(jù)對(duì)象之前，都應(yīng)該申請(qǐng)獲取操作權(quán)，也就是調(diào)用該共享數(shù)據(jù)對(duì)象對(duì)應(yīng)的鎖對(duì)象的acquire方法，如果線程A 執(zhí)行了 acquire() 方法，別的線程B 已經(jīng)申請(qǐng)到了這個(gè)鎖， 并且還沒有釋放，那么 線程A的代碼就在此處 等待 線程B 釋放鎖，不去執(zhí)行后面的代碼。

直到線程B 執(zhí)行了鎖的 release 方法釋放了這個(gè)鎖， 線程A 才可以獲取這個(gè)鎖，就可以執(zhí)行下面的代碼了

如：

到在使用多線程時(shí)，如果數(shù)據(jù)出現(xiàn)和自己預(yù)期不符的問題，就可以考慮是否是共享的數(shù)據(jù)被調(diào)用覆蓋的問題

使用 threading 庫里面的鎖對(duì)象 Lock 去保護(hù)

Python中的多進(jìn)程是通過multiprocessing包來實(shí)現(xiàn)的，和多線程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process對(duì)象來創(chuàng)建一個(gè)進(jìn)程對(duì)象。這個(gè)進(jìn)程對(duì)象的方法和線程對(duì)象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一個(gè)方法不同Thread線程對(duì)象中的守護(hù)線程方法是setDeamon，而Process進(jìn)程對(duì)象的守護(hù)進(jìn)程是通過設(shè)置daemon屬性來完成的

守護(hù)模式：

其使用方法和線程的那個(gè) Lock 使用方法類似

Manager的作用是提供多進(jìn)程共享的全局變量，Manager()方法會(huì)返回一個(gè)對(duì)象，該對(duì)象控制著一個(gè)服務(wù)進(jìn)程，該進(jìn)程中保存的對(duì)象運(yùn)行其他進(jìn)程使用代理進(jìn)行操作

語法：

線程池的基類是 concurrent.futures 模塊中的 Executor ， Executor 提供了兩個(gè)子類，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor ，其中 ThreadPoolExecutor 用于創(chuàng)建線程池，而 ProcessPoolExecutor 用于創(chuàng)建進(jìn)程池

如果使用線程池/進(jìn)程池來管理并發(fā)編程，那么只要將相應(yīng)的 task 函數(shù)提交給線程池/進(jìn)程池，剩下的事情就由線程池/進(jìn)程池來搞定

Exectuor 提供了如下常用方法：

程序?qū)?task 函數(shù)提交（submit）給線程池后，submit 方法會(huì)返回一個(gè) Future 對(duì)象，F(xiàn)uture 類主要用于獲取線程任務(wù)函數(shù)的返回值。由于線程任務(wù)會(huì)在新線程中以異步方式執(zhí)行，因此，線程執(zhí)行的函數(shù)相當(dāng)于一個(gè)“將來完成”的任務(wù)，所以 Python 使用 Future 來代表

Future 提供了如下方法：

使用線程池來執(zhí)行線程任務(wù)的步驟如下：

最佳線程數(shù)目 = （（線程等待時(shí)間+線程CPU時(shí)間）/線程CPU時(shí)間 ）* CPU數(shù)目

也可以低于 CPU 核心數(shù)

使用線程池來執(zhí)行線程任務(wù)的步驟如下：

關(guān)于進(jìn)程的開啟代碼一定要放在 if __name__ == '__main__': 代碼之下，不能放到函數(shù)中或其他地方

開啟進(jìn)程的技巧

開啟進(jìn)程的數(shù)量最好低于最大 CPU 核心數(shù)

python之多線程原理

并發(fā)：邏輯上具備同時(shí)處理多個(gè)任務(wù)的能力。

并行：物理上在同一時(shí)刻執(zhí)行多個(gè)并發(fā)任務(wù)。

舉例：開個(gè)QQ，開了一個(gè)進(jìn)程，開了微信，開了一個(gè)進(jìn)程。在QQ這個(gè)進(jìn)程里面，傳輸文字開一個(gè)線程、傳輸語音開了一個(gè)線程、彈出對(duì)話框又開了一個(gè)線程。

總結(jié)：開一個(gè)軟件，相當(dāng)于開了一個(gè)進(jìn)程。在這個(gè)軟件運(yùn)行的過程里，多個(gè)工作同時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)，完成了QQ的運(yùn)行，那么這個(gè)多個(gè)工作分別有多個(gè)線程。

線程和進(jìn)程之間的區(qū)別：

進(jìn)程在python中的使用，對(duì)模塊threading進(jìn)行操作，調(diào)用的這個(gè)三方庫?？梢酝ㄟ^ help(threading) 了解其中的方法、變量使用情況。也可以使用 dir(threading) 查看目錄結(jié)構(gòu)。

current_thread_num = threading.active_count() # 返回正在運(yùn)行的線程數(shù)量

run_thread_len = len(threading.enumerate()) # 返回正在運(yùn)行的線程數(shù)量

run_thread_list = threading.enumerate() # 返回當(dāng)前運(yùn)行線程的列表

t1=threading.Thread(target=dance) #創(chuàng)建兩個(gè)子線程，參數(shù)傳遞為函數(shù)名

t1.setDaemon(True) # 設(shè)置守護(hù)進(jìn)程，守護(hù)進(jìn)程：主線程結(jié)束時(shí)自動(dòng)退出子線程。

t1.start() # 啟動(dòng)子線程

t1.join() # 等待進(jìn)程結(jié)束 exit()`# 主線程退出，t1子線程設(shè)置了守護(hù)進(jìn)程，會(huì)自動(dòng)退出。其他子線程會(huì)繼續(xù)執(zhí)行。

網(wǎng)站欄目：python線程庫函數(shù),python中線程
本文來源：http://jinyejixie.com/article38/hojjsp.html

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