并行:任务数<=CPU数,多核CPU同时执行多个任务
并发:任务书>=CPU数,单核CPU串行执行多个任务,只是切换很快,看上去一起执行
线程
概念:每个程序运行时,都有一个进程。每个功能,通过线程操作
线程是操作系统调度资源的基础单位
应用:
导入:import threading
参数:
Thread([group ,[target ,[name ,[args ,[kwargs]]]]])
group:线程组,目前使用None
target:执行的目标任务名
args:以元祖的方式给执行任务传参【单个元素的元组加上 , 】
kwargs:以字典方式给执行任务传参
name:线程名,一般不设置
sing_thread = Thread(target=sing,args=("张三",data))
dance_thread = Thread(target=dance, kwargs={"name":"李四", "time":data})
启动:start()
方法:
查看当前执行的进程:threading.current_thread()
获取当前程序活动线程的列表:threading.enumerate()
判断线程是否存回:线程对象.is _alive()
阻塞等待线程执行完成:线程对象.join()
注意点:
1.线程之间执行是无序的
2.主线程会等待所有子线程结束后结束
3.子线程守护主线程,随着主线程结束而结束(daemon=True设置)
【多线程+提前退出时使用守护,因为子线程没有执行完成,程序是无法退出的】
自定义线程:
1.继承 threading.Thread
2.在__init__中调用super
3.重定义run()方法
4.启动时启动start()
注意:
1.子类需要更多参数重写init,并调用super,(Py3中调用可以不写参数)。
2.start()!=run() start的作用:创建并运行子线程,在子线程中调用run(),主要目的是将线程会执行的代码封装在一个类中
全局变量:
1.可通过global 共享全局变量,可变类型参数不需要使用关键字(llist,字典,集合)
2.出现资源竞争导致数据出错
3.解决方法:线程等待(join)或者是互斥锁,但都会将它变为单任务执行
互斥锁:
作用:保证了多个线程访问时共享数据不出现资源竞争
优点:确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾执行。
缺点:多线程上锁后,成单线程执行,效率降低,并且容易出现死锁
创建:mutex=threading.Lock()
锁定:mutex.acquire() //如若没有锁定可以占用,如果锁定阻塞等待
释放:mutex.release()
注意:进行锁定前,如果被其他线程锁定,则会阻塞。直到解锁后为止
死锁:
原因:
1.一直等待对方释放的情景
2.多任务多资源申请,出现互相等待
注意:在合适的地方注意释放锁,死锁一旦出现会造成应用停止响应