python线程的多任务编程

多任务

多任务介绍

对于人来说，一边听歌，一边跳舞就是多任务。
对于电脑，简单的说，同一时间执行多个程序处理数据叫做多任务

多任务理解

单核CPU

单核cpu在处理多任务的时候是根据时间片轮转的方式进行的，比如执行QQ1us，然后切换微信执行1us，最后是执行钉钉1us，如此循环。因为cpu的切换速度过快，导致我们认为三个软件是同时执行的

多核cpu

并发：当cpu不能同时执行当前所有任务时，就会循环执行，是假的多任务
并行：当cpu可以同时执行当前所有任务时，是真的多任务

多任务的实现方式

实现多任务有三种方式：

• 线程
• 进程
• 协程

线程

线程介绍

线程是指在一个单独进程中，对于CPU和内存而言的多个工作单位，所有线程在进程中的资源都是共享的，包括全局数据、执行代码等。

线程的使用

• 先介绍三个方法
  • setDaemon(True)： 主线程A中，创建了子线程B，并且在主线程A中调用了B.setDaemon(),这个的意思是，把主线程A设置为守护线程，这时候，要是主线程A执行结束了，就不管子线程B是否完成,一并和主线程A退出.
  • join()： 主线程A中，创建了子线程B，并且在主线程A中调用了B.join()，那么，主线程A会在调用的地方等待，直到子线程B完成操作后，才可以接着往下执行
  • enumerate()： 查看线程数量

使用

• 代码示例

  import threading
  import datetime
  
  
  def A():
      print('函数A')
      print(datetime.datetime.now())
  
  
  def B():
      print('函数B')
      print(datetime.datetime.now())
  
  
  if __name__ == '__main__':
      # 指定线程到A()和B()函数里执行
      t1 = threading.Thread(target=A)
      t2 = threading.Thread(target=B)
      # 执行线程
      t1.start()
      t2.start()
      print('--end--')
  
  

从输出结果可以知道，两个线程是在同一时间一起执行的。不过因为抢占式的特点，最后一条语句print('--end--')有时会在子线程的前面执行。

join()方法的使用

如果我们想让print('--end--')在最后执行，可以用到join()方法，当子线程结束后，主线程才会结束。

• join方法的使用，代码示例

import threading
import datetime


def A():
    print('函数A')
    print(datetime.datetime.now())


def B():
    print('函数B')
    print(datetime.datetime.now())


if __name__ == '__main__':
    # 指定线程到A()和B()函数里执行
    t1 = threading.Thread(target=A)
    t2 = threading.Thread(target=B)
    # 执行线程
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print('--end--')

setDaemon()方法的使用

如果不想让主线程等待子线程完成后才结束，可以使用setDaemon

• 代码示例

  import threading
  import time
  
  
  def A():
      for i in range(3):
          print("A")
          time.sleep(1)
  
  
  if __name__ == '__main__':
      t1 = threading.Thread(target=A)
      t1.setDaemon(True)  # 要放在线程开始之前
      t1.start()
  
  

enumerate()的使用，查看线程数量

• 代码示例

  import threading
  import datetime
  
  
  def A():
      print('函数A')
      print(datetime.datetime.now())
  
  
  def B():
      print('函数B')
      print(datetime.datetime.now())
  
  
  if __name__ == '__main__':
      # 创建两个主线程，指定线程到A()和B()函数里执行
      t1 = threading.Thread(target=A)
      t2 = threading.Thread(target=B)
      # 执行线程
      t1.start()
      t2.start()
      print(threading.enumerate())
      print('--end--')
  
  

子线程的创建与执行

当我们调用start()方法时，子线程才会被创建，并且执行

继承Thread类创建线程

我们可以通过修改Thread类的run()方法里的代码，来完成重写run()方法

• 代码示例

  import threading
  
  
  class T(threading.Thread):
      def run(self):
          self.a()
  
      def a(self):
          for i in range(3):
              print('a')
  
  
  if __name__ == '__main__':
      t1 = T()
      t1.start()  # 当调用start()方法时，会主动调用run()方法
  
  

当我们调用start()方法时，会主动调用run()方法

多线程共享全局变量

• 代码示例

  import threading
  
  
  def a():
      global num
      num += 1
      print(f'a：{num}')
  
  
  def b():
      print(f'b：{num}')
  
  
  if __name__ == '__main__':
      num = 10
      print(num)
      t1 = threading.Thread(target=a)
      t2 = threading.Thread(target=b)
      t1.start()
      t2.start()
      print(num)
  
  

线程的传参

当用线程去函数里执行代码时，我们可以看到函数后边是没有括号()的，所以涉及到传参的时候我们该怎么解决这个问题？

• 解决方法
  • 我们可以使用args参数进行传参，参数为元组
  • 当我们想要传入字典时，可以使用kwargs进行传入
• 代码示例

  import threading
  
  
  def a(x):
      print(x)
  
  
  def b(**kwargs):
      print(kwargs)
  
  
  if __name__ == '__main__':
      num = 1
      # 使用args参数进行传参
      t1 = threading.Thread(target=a, args=(num,))
      # 使用kwargs参数进行传入字典
      t2 = threading.Thread(target=b, kwargs={"A": 1})
      t1.start()
      t2.start()
  

线程的资源抢占

• 代码示例

  import threading
  
  
  def a(x):
      global num
      for i in range(x):
          num += 1
      print(f'a: {num}')
  
  
  def b(x):
      global num
      for i in range(x):
          num += 1
      print(f'b: {num}')
  
  
  if __name__ == '__main__':
      num = 100
      t1 = threading.Thread(target=a, args=(1000000, ))
      t2 = threading.Thread(target=b, args=(1000000, ))
      t1.start()
      t2.start()
      print(num)
  
  

运行结果

正常的结果应该是2000100，但是因为资源抢占导致数据不正确，使用锁就可以避免这个问题，下篇博客我会细讲怎么解决这个问题。

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