本文主要是介绍Python高级培训第三次任务（寒假），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

多线程

线程和进程区分

1.线程是程序执行的最小单位，而进程是操作系统分配资源的最小单位
2.一个进程是由一个或多个线程组成，线程是一个进程中代码不同的执行路线
3.进程之间相互独立，但同一进程下的各个线程之间共享程序的内存空间（如代码段、数据集、堆等）及一些进程级的资源（如打开文件和信号等）

函数式：调用 _thread 模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。语法如下:

_thread.start_new_thread ( function, args[, kwargs] )

参数说明:

function - 线程函数。
args - 传递给线程函数的参数,他必须是个tuple类型。
kwargs - 可选参数。

实例

import threading
import time

def test(x):
    start_time = time.time()
    print(x)
    time.sleep(3)
    print(f"test()函数一共运行了{time.time() - start_time}秒\n")
# test(2)
# test(3)
t1 = threading.Thread(target=test,args=(3,))
t2 =threading.Thread(target=test,args=(6,))
t1.start()
t2.start()

结果

3
6
test()函数一共运行了3.002709150314331秒
test()函数一共运行了3.002709150314331秒

线程模块

threading 模块除了包含 _thread 模块中的所有方法外，还提供的其他方法：

• threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。

• threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。

• threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
  除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:

• run(): 用以表示线程活动的方法。

• start():启动线程活动。

• join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。

• isAlive(): 返回线程是否活动的。

• getName(): 返回线程名。

• setName(): 设置线程名。

实例

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,n):
        super(MyThread,self).__init__()
        self.n = n

    def run(self):
        print("以线程类的方式创建多线程",self.n)

t1 = MyThread(1)
t2 = MyThread(2)
t1.start()
t2.start()

结果

以线程类的方式创建多线程 1
以线程类的方式创建多线程 2

线程同步

如果多个线程共同对某个数据修改，则可能出现不可预料的结果，为了保证数据的正确性，需要对多个线程进行同步。

使用Thread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步，这两个对象都有acquire方法和release方法，对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据，可以将其操作放到acquire和release方法之间。
多线程的优势在于可以同时运行多个任务（至少感觉起来是这样）。但是当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题。

考虑这样一种情况：一个列表里所有元素都是0，线程"set"从后向前把所有元素改成1，而线程"print"负责从前往后读取列表并打印。

那么，可能线程"set"开始改的时候，线程"print"便来打印列表了，输出就成了一半0一半1，这就是数据的不同步。为了避免这种情况，引入了锁的概念。

锁有两种状态——锁定和未锁定。每当一个线程比如"set"要访问共享数据时，必须先获得锁定；如果已经有别的线程比如"print"获得锁定了，那么就让线程"set"暂停，也就是同步阻塞；等到线程"print"访问完毕，释放锁以后，再让线程"set"继续。

经过这样的处理，打印列表时要么全部输出0，要么全部输出1，不会再出现一半0一半1的尴尬场面。

实例

import threading

def run():
    global x
    lock.acquire()
    x += 1
    lock.release()

if __name__ == '__main__':
    x = 0
    l1 = []
    lock = threading.Lock()
    for i in range(100):
        t = threading.Thread(target=run())
        t.start()
        l1.append(t)

    for t in l1:
        t.join()

    print(x)

结果

100

Process finished with exit code 0

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