并发编程-多线程

多线程

什么是线程：

线程指的是一条流水线的工作过程的总称

线程是cpu的基本执行单位

​ 对比进程而言，进程仅仅是一个资源单位其包含了程序运行所需的资源，就像一个车间

​ 而单有资源是无法生产出产品的，必须有具体的生产产品的逻辑代码

​ 线程就相当于车间中的一条流水线，而你的代码就是流水线上的一道道工序

特点：

​ 1.每个进程都会有一个默认的线程

​ 2.每个进程可以存在多个线程

​ 3.同一进程中的所有线程之间数据是共享的

​ 4.创建线程的开销远比创建进程小的多

主线程与子线程的区别:

​ 1.线程之间是没有父子之分，是平等的

​ 2.主线程是由操作系统自动开启的，而子线是由程序主动开启

​ 3.即时主线程的代码执行完毕，也不会结束进程，会等待所有线程执行完毕，进程才结束

开启线程的两种方式：

1.实例化tread类，target参数用于指定子线程要执行的任务

from threading import  thread

def task():
    print("子线程 run........")

t = thread(target=task)
t.start()
print("over")

2.继承tread类，覆盖run方法

from threading import  thread

class mythread(thread):
    def run(self):
        print("子线程 run........")

t = mythread()
t.start()
print("over")

与进程在使用方法上没有任何区别，不同的是开启子线程的代码可以写在任意位置

之所以使用方法完全相同是因为，多进程其实是为了弥补多线程的缺憾而诞生的。详见gil锁

线程与进程区别：

1.同一进程中 线程之间数据共享

a = 100
def task():
    global a
    print("子线程 run........")
    a = 1

t = thread(target=task)
t.start()

print(a) # 1
print("over")

2.创建线程的开销远比创建进程小的多

from threading import  thread
from multiprocessing import  process
import time

def task():
    pass

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    for i in range(100):
        p = thread(target=task)
        p.start()
    print(time.time()-start)
# 修改thread 为process类 查看结果

3.无论开启了多少子线程pid是不会变的

from threading import  thread
import os

def task():
    print(os.getpid())

for i in range(100):
    p = thread(target=task)
    p.start()

tread类的常用属性：

# threading模块包含的常用方法
import threading
print(threading.current_thread().name) #获取当前线程对象
print(threading.active_count()) # 获取目前活跃的线程数量
print(threading.enumerate()) # 获取所有线程对象


t = thread(name="aaa")
# t.join() # 主线程等待子线程执行完毕
print(t.name) # 线程名称
print(t.is_alive()) # 是否存活
print(t.isdaemon()) # 是否为守护线程

守护线程：

设置守护线程的语法与进程相同，相同的是也必须放在线程开启前设置，否则抛出异常。

守护线程的特点：

​ 守护线程会在被守护线程结束后立即结束

from threading import  thread
import time

def task():
    print("start......")
    time.sleep(5)
    print("end......")

t = thread(target=task)
# t.setdaemon(true)
t.daemon = true
t.start()
print("main over!")

疑惑：

from threading import  thread
import time

def task():
    print("start....1")
    time.sleep(3)
    print("end......1")

def task2():
    print("start....2")
    time.sleep(4)
    print("end......2")

t = thread(target=task)
t.daemon = true
t.start()

t2 = thread(target=task2)
t2.start()

print("main over!")

打印main over后主线程代码执行完毕，但是守护线程t1并没有立即结束，这是什么原因呢？

答：主线程会等待所有子线程执行完毕后结束

​ 在上述例子中，一共有三个线程，主线程 ,t1，t2

​ 虽然t1是守护线程 ，但是t2并不是所以主线程会等待t2执行结束才结束

​ 顺序是：守护线程 等待 主线程 等待 其余子线程

换句话说，守护线程会随着所有非守护线程结束而结束。

线程锁

互斥锁

多线程的最主要特征之一是：同一进程中所有线程数据共享

一旦共享必然出现竞争问题。

a = 10
#lock = lock()
def task():
    global a
    #lock.acquire()
    b = a - 1
    time.sleep(0.1)
    a = b
    #lock.release()
for i in  range(10):
    t = thread(target=task)
    t.start()

for t in threading.enumerate():
    if t != threading.current_thread():
        t.join()
print(a)
# 输出 9

当多个线程要并发修改同一资源时，也需要加互斥锁来保证数据安全。

同样的一旦加锁，就意味着串行，效率必然降低。

死锁

现有两把锁l1和l2 用于表示盘子和筷子

两个线程的目标是吃饭，要吃饭的前提是同时拿到筷子和盘子，但是两个人的目标不同一个先拿筷子 ，一个先拿盘子最终造成死锁

l1 = lock()
l2 = lock()

def task():
    l1.acquire()
    print(threading.current_thread().name,"拿到了筷子")
    time.sleep(0.1)
    l2.acquire()
    print(threading.current_thread().name, "拿到了盘子")

    print("吃饭")
    l1.release()
    l2.release()

def task2():
    l2.acquire()
    print(threading.current_thread().name, "拿到了盘子")

    l1.acquire()
    print(threading.current_thread().name,"拿到了筷子")

    print("吃饭")

    l2.release()
    l1.release()

t1 = thread(target=task)
t1.start()
t2 = thread(target=task2)
t2.start()

共有两把锁，但是一人拿到了一把，并且互不释放，相互等待，导致程序卡死，这就死锁。

要发生死锁只有两种情况

​ 1.有不止一把锁，不同线程或进程分别拿到了不同的锁不放

​ 2.对同一把锁执行了多次acquire

其中第二种情况我们可以通过可重入锁来解决

可重入锁

rlock 同一个线程可以多次执行acquire，释放锁时，有几次acquire就要release几次。

但是本质上同一个线程多次执行acquire时没有任何意义的，其他线程必须等到rlock全部release之后才能访问共享资源。

所以rlock仅仅是帮你解决了代码逻辑上的错误导致的死锁，并不能解决多个锁造成的死锁问题

# 同一把rlock 多次acquire
#l1 = rlock()
#l2 = l1

# 不同的rlock 依然会锁死
#l1 = rlock()
#l2 = rlock()

def task():
    l1.acquire()
    print(threading.current_thread().name,"拿到了筷子")
    time.sleep(0.1)
    l2.acquire()
    print(threading.current_thread().name, "拿到了盘子")

    print("吃饭")
    l1.release()
    l2.release()

def task2():
    l2.acquire()
    print(threading.current_thread().name, "拿到了盘子")

    l1.acquire()
    print(threading.current_thread().name,"拿到了筷子")

    print("吃饭")

    l2.release()
    l1.release()

t1 = thread(target=task)
t1.start()
t2 = thread(target=task2)
t2.start()

忠告：在处理并发安全时 用完公共资源后一定要释放锁

信号量

semaphore

信号量也是一种锁，其特殊之处在于可以让一个资源同时被多个线程共享，并控制最大的并发访问线程数量。

​ 如果把lock比喻为家用洗手间，同一时间只能一个人使用。

​ 那信号量就可以看做公共卫生间，同一时间可以有多个人同时使用。

from threading import  thread,semaphore,current_thread
import time

s = semaphore(3)
def task():
    s.acquire()
    print("%s running........" % current_thread())
    time.sleep(1)
    s.release()
    
for i in range(20):
    thread(target=task).start()

​