Python高阶-多线程
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2022-06-21 23:39:35
一、GIL锁全局解释性锁让Python同一时刻只有一个线程在CPU上运行字节码无法将多个线程映射到多个CPU上同时运行二、线程同步主要讲锁相关的知识锁实现了上下文协议即 __enter__ __exit__ 可以用with语句1、LockPython中最基础的锁一个上锁对应一个释放锁2、RLock可重入锁,上几把锁就需要释放几次3、Condition条件变量from threading import Thread, Conditiondef speak(cond)...
一、GIL锁
全局解释性锁
让Python同一时刻只有一个线程在CPU上运行字节码
无法将多个线程映射到多个CPU上同时运行
二、线程同步
主要讲锁相关的知识
锁实现了上下文协议即 __enter__ __exit__ 可以用with语句
1、Lock
Python中最基础的锁
一个上锁对应一个释放锁
2、RLock
可重入锁,上几把锁就需要释放几次
3、Condition
条件变量
from threading import Thread, Condition
def speak(cond):
with cond:
print("开始讲话")
cond.notify() # 释放锁,使wait解除堵塞
cond.wait()
print("接收到接受者信息")
cond.notify()
cond.wait()
def listen(cond):
with cond: #或者直接cond.acquire(),此时结束的时候要释放锁
cond.wait() # 释放上面cond的锁,产生一把新的锁,放到一个双向队列中,此时堵塞
print("开始收听")
cond.notify()
cond.wait()
print("接收到讲话者信息")
cond.notify()
if __name__ == '__main__':
cond = Condition()
t1 = Thread(target=speak, args=(cond,))
t2 = Thread(target=listen, args=(cond,))
t2.start()
t1.start()
4、Semaphore
信号量
可以用来控制同时运行的线程数量
import time
from threading import Semaphore, Thread
def get_html_url(s, t):
with s:
# s.acquire() value -1
#s.release() value +1
# 当value = 0 会堵塞
print(f"{t}")
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
s = Semaphore(3) # 控制线程数量
for i in range(20):
t = Thread(target=get_html_url, args=(s, i))
t.start()
三、线程池
#主要要去了解源码,submit返回的future对象
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
# as_completed接受iterable ,iterable中是Future对象
def func(*args):
time.sleep(2)
print(args)
executor = ThreadPoolExecutor(3)
#线程池的实例对象中有map方法,map(func,iterable) # iterable为函数的参数
for i in range(10):
future=executor.submit(func, (1, 2, 3))
future,done() #线程运行状态
future.cancel() #取消还未运行的线程
future.result() #线程运行结果,会堵塞
# map 和as_completed都是的返回值都是iterable 可以用for循环
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