多线程运行python

多线程运行python相关知识

• python程序默认执行与多线程

  一、程序执行流程和进程线程简述1程序执行流程有类似脚本程序或编程经验的同学都知道,程序默认是自上而下,从左到右的按顺序执行,也叫串行执行;而多线程类似于并行执行,即A模块(函数)执行时B也执行不需要等A执行完再执行,这里请区别对待并发执行(同一时间执行);以上是简单概念性描述,2什么是线程与进程?线程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本节不讨论进程.以下主要说明线程的应用.进程,以及进程与线程,有兴趣可以参考这里3python中的线程以下引用廖雪峰博客Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线
• Python 多线程（01）

  进程-进程有自己的完全独立的运行环境，多进程共享数据是个问题线程-一个进程独立运行的片段，一个进程可以有多个线程全局解释器（GTL）-python代码的执行是由python虚拟机进行控制-在主循环中只能有一个控制线程在执行python包-thread：之前应用的版本，python3改成了_thread-threading：先行通行的包案例'''利用time函数生成两个函数，顺序调用，计算总的计算时间'''import timedef loop1():    #ctime得到当前时间    print("start loop1 at ",time.ctime())    #sleep    time.sleep(4)    print("end loop1 at",time.
• Python 多进程与多线程

  图片来自 unsplash前言：为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋，不是真正意义上的多线程？看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。问题：1、Python 多线程为什么耗时更长？2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？1 基础知识现在的 PC 都是多核的，使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。1.1 线程线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。1.2 进程进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程。1.3 两者的区别线程必须在某个进行中执行。一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。多线程共享同个地址空间、打开
• Python多线程

  多线程基础概念 并行与并发 并行：同时处理多个任务，必须在多核环境下 一段时间内同时处理多个任务，单核也可以并发 并发手段 线程：内核空间的调度 进程：内核空间的调度 协程：用户空间的调度 线程可以允许程序在同一进程空间中并发运行多个操作。本次主要介绍Python标准库中的多线程模块threading。 threading模块 线程初始化 使用threading模块的Thread类初始化对象然后调用start方法启动线程。 import threading import time def worker(num): time.sleep(1) print('wo

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• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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多线程运行python相关教程

• 4. 多 CPU 时代的多线程 如下图所示为双 CPU 配置，线程 A 和线程 B 各自在自己的 CPU 上执行任务，实现了真正的并行运行。在多线程编程实践中，线程的个数往往多于 CPU 的个数，所以一般都称多线程并发编程而不是多线程并行编程。
• 3. 单 CPU 时代的多线程 概念：单核 CPU 上，同一时刻只能有一条线程运行，单核 CPU 上运行的单线程程序和多线程程序，从运行效率上看没有差别。换而言之，单 CPU 时代，没有真正的多线程并发效果，从这一点来看，多线程与 CPU 硬件的升级息息相关。单 CPU 时代下的多线程：在单 CPU 时代多任务是共享一个 CPU 的，当一个任务占用 CPU 运行时，其他任务就会被挂起，当占用 CPU 的任务时间片用完后，会把 CPU 让给其他任务来使用，所以在单 CPU 时代多线程编程是没有太大意义的，并且线程间频繁的上下文切换还会带来额外开销。上图所示为在单个 CPU 上运行两个线程，线程 A 和线程 B 是轮流使用 CPU 进行任务处理的，也就是在某个时间内单个 CPU 只执行一个线程上面的任务。当线程 A 的时间片用完后会进行线程上下文切换，也就是保存当前线程 A 的执行上下文，然后切换到线程 B 来占用 CPU 运行任务。
• 1. Ruby 中的线程 通俗一点来讲，线程可以让程序同时执行多项操作。比如：读取多个文件、处理多个请求、建立多个API连接。多线程可以更好地利用CPU的核心，CPU的一个核好比一个普通人，一个普通人只能干一件事，多个人可以分开干不同的事或干很多次同样的事。注意事项：在MRI（Matz 的 Ruby 解释器）中，这是运行 Ruby 应用程序的默认方式，只有在运行 I/O 绑定的应用程序时，您才能从线程中受益。由于存在 GIL（Global Interpreter Lock，是由编程语言解释器线程持有的互斥锁，以避免与其他线程共享不是线程安全的代码。），因此存在此限制。对于一般的 Ruby 和 Python 应用，即使在多核处理器上运行，使用 GIL 的解释器始终总是允许一次仅执行一个线程。每个进程都有至少一个线程，您可以按需创建更多线程。
• 4. 在 IDLE 下运行 Python 程序 IDLE 是 Python 自带的 Python 集成开发环境，可以在 IDLE 中完成编写和运行 Python 程序，在 Windows 中，安装 Python 时会同时安装 IDLE。IDLE 功能简单方便，适合 Python 初学者入门使用。
• 3. 使用多线程进行并行 IO 操作 本节通过实例说明 Python 多线程的使用场景。现在需要编写程序获取 baidu.com、taobao.com、qq.com 首页，程序包括 3 个任务：获取 baidu.com 的首页获取 taobao.com 的首页获取 qq.com 的首页本节需要使用到 python 的 requests 模块，requests 模块的用于 http 请求，requests 模块提供了 get 方法用于获取网页。在 3.1 小节演示串行执行这 3 个任务，并记录串行完成 3 个任务总共所需要的时间；在 3.2 小节演示并行执行这 3 个任务，并记录并行完成 3 个任务总共所需要的时间。
• 2. 多线程的基本使用 Python 的 threading 模块中提供了类 Thread 用于实现多线程，用户有两种使用多线程的方式:在线程构造函数中指定线程的入口函数。自定义一个类，该类继承类 Thread，在自定义的类中实现 run 方法。

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