Python线程
Threading用于提供线程相关的操作,线程是应用程序中工作的最小单元。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time
def show(arg):
time.sleep(1)
print 'thread'+str(arg)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
t.start()
print 'main thread stop'
上述代码创建了10个“前台”线程,然后控制器就交给了CPU,CPU根据指定算法进行调度,分片执行指令。
更多方法:
- start 线程准备就绪,等待CPU调度
- setName 为线程设置名称
- getName 获取线程名称
- setDaemon 设置为后台线程或前台线程(默认)
如果是后台线程,主线程执行过程中,后台线程也在进行,主线程执行完毕后,后台线程不论成功与否,均停止
如果是前台线程,主线程执行过程中,前台线程也在进行,主线程执行完毕后,等待前台线程也执行完成后,程序停止
- join 逐个执行每个线程,执行完毕后继续往下执行,该方法使得多线程变得无意义
- run 线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
线程锁
由于线程之间是进行随机调度,并且每个线程可能只执行n条执行之后,CPU接着执行其他线程。所以,可能出现如下问题:
未使用锁
#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
import threading
import time
gl_num = 0
lock = threading.RLock()
def Func():
lock.acquire()
global gl_num
gl_num +=1
time.sleep(1)
print gl_num
lock.release()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=Func)
t.start()
event
python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行,事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。
事件处理的机制:全局定义了一个“Flag”,如果“Flag”值为 False,那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞,如果“Flag”值为True,那么event.wait 方法时便不再阻塞。
- clear:将“Flag”设置为False
- set:将“Flag”设置为True
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
def do(event):
print 'start'
event.wait()
print 'execute'
event_obj = threading.Event()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
t.start()
event_obj.clear()
inp = raw_input('input:')
if inp == 'true':
event_obj.set()
Python 进程
from multiprocessing import Process
import threading
import time
def foo(i):
print 'say hi',i
for i in range(10):
p = Process(target=foo,args=(i,))
p.start()
注意:由于进程之间的数据需要各自持有一份,所以创建进程需要的非常大的开销。
进程数据共享
进程各自持有一份数据,默认无法共享数据
进程间默认无法数据共享
#方法一,Array
from multiprocessing import Process,Array
temp = Array('i', [11,22,33,44])
def Foo(i):
temp[i] = 100+i
for item in temp:
print i,'----->',item
for i in range(2):
&n