python多线程

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什么是线程？

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线程（英语：thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。（维基百科）
上面的解释很抽象吧，我再解释一下。当一个程序启动时，就会产生一个进程或者多个进程，当一个进程产生，同时也会产生一个进程，这个进程就是主进程。而主进程还会产生子进程，这些子进程是可以同时进行的。
例如，有两个这样的程序：

def a():    print('第一个函数')def b():    print('第二个函数')a()b()

上面的程序先执行函数a()，再执行函数b()。如果要用到进程的话，函数a()和函数b()可以同时进行。

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python中的进程

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python提供了threading模块进行进程的调控。我们把上面的那段程序改写成多进程的：

import threadingdef a():    print('第一个函数\n')def b():    print('第二个函数\n')th1=threading.Thread(target=a)th2=threading.Thread(target=b)th1.start()th2.start()

运行结果：

>>> 第一个函数第二个函数

也有可能是：

>>> 第二个函数第一个函数

为什么会出现这种状况，为什么呢？因为函数a()和函数b()是同时启动的，执行时间差不多，所以有可能是a()先执行完，也有可能是b()先执行完。然后，我们再看看进程的形式th1=threading.Thread(target=a)，其中th1是子进程的名字，target锁定函数，如果函数有参数怎么办？要写成threading.Thread(target=a，args=(x，x))这种形式。当把函数写进进程后，就要启动，th1.start()

这段程序不太能体现出线程的优点，我们再写一段程序：

import threading,timedef a():    print('a begin!')    print('a is running.........')    time.sleep(2)    print('a end!')def b():    print('b begin!')    print('b is running.........')    time.sleep(2)    print('b end!')_time=time.time()a()b()print('共耗时%f秒'%(time.time()-_time))

运行结果：

a begin!a is running.........a end!b begin!b is running.........b end!共耗时4.058232秒

上面的代码没有写成进程，所以共耗时4秒。我们把它写成进程：

import threading,timedef a():    print('a begin!')    print('a is running.........')    time.sleep(2)    print('a end!')def b():    print('b begin!')    print('b is running.........')    time.sleep(2)    print('b end!')_time=time.time()_a=threading.Thread(target=a)_b=threading.Thread(target=b)_a.start()_b.start()_b.join()_b.join()print('共耗时%f秒'%(time.time()-_time))

运行结果：

a begin!b begin!a is running.........b is running.........a end!b end!共耗时2.073119秒

从上面的结果可以看出耗时2秒，节省了一半时间。join()函数是起到阻塞的作用，详细用法见我的博客：python多线程中join和setDaemon的用法。

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线程中的互斥

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先写个实例程序：

import threading,timenum=0def a(n):    global num    num=num+n    num=num-ndef change(n):    for i in range(100000):        a(n)t1=threading.Thread(target=change,args=(5,))t2=threading.Thread(target=change,args=(8,))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print(num)

在上面代码中，执行函数change()，根据我们的算法，无论函数的参数是多少，执行多少次，num的结果应该始终是零。但是运行结果如下：

13

或者：

-2

这是为什么呢？num是全局变量，在同一进程下的线程之间的变量是共享的，所以，在t1和t2这两个进程中都会对num进行操作。当执行到线程t1中num=num+你，应该接着执行t1进程中的num=num-1，但是进程都是同时进行的，所以会对num进行线程t2中的操作，num因此会出现其他值。为了避免多个进程同时对一个变量或者文件操作，python引进了互斥锁：当一个进程对一个变量或一个文件进行操作时，会禁止其他进程对此变量或者文件进行操作。我们可以将上面的代码改写如下：

import threading,timenum=0mylock=threading.Lock()def a(n):    global num    mylock.acquire()    num=num+n    num=num-n    mylock.release()def change(n):    for i in range(100000):        a(n)t1=threading.Thread(target=change,args=(5,))t2=threading.Thread(target=change,args=(8,))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print(num)

这样执行的结果始终是0。此外，只要加锁就一定要解锁，否则会形成死锁，就是其他进程始终不能对变量进行操作。加锁的位置只要能够将变量包住就行，例如将锁加在如下位置也可以：

def change(n):    for i in range(100000):        mylock.acquire()        a(n)        mylock.release()

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python中多线程的本质

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在python中的多线程其实并不能真正利用多核CPU的优势，这是因为在python中有一个GIL(Global Interpreter Lock)。Python在执行多线程程序时，其中一个线程在执行前先获GIL，这样其他的线程就不能执行。当第一个线程执行了若干行代码后再释放GIL，由另外一个线程获得GIL并执行。由此可见，早Python中多线程必不能有效的利用多核CPU的优势。因此为了个好的有效利用多核CPU，所以我们可以创建多个多线程的进程。