线程、进程
进程是资源的集合,也就是一个程序
线程是一个程序运行的最小单位
线程是在进程里面的
默认,一个进程就只有一个线程
串行的方式是执行完一个,再接着执行第二个
多线程是同时启用多个线程去操作
1 def insert_db(): 2 time.sleep(3) 3 print(‘insert_db over‘) 4 5 start_time = time.time() 6 for i in range(3): #串行的方式 7 insert_db() 8 end_time = time.time() 9 print(‘串行的执行的时间‘,end_time - start_time ) 10 11 start_time2 = time.time() 12 #2、判断当前存活的线程个数为1个时 13 for i in range(3): 14 t = threading.Thread(target=insert_db) 15 t.start() 16 17 while threading.activeCount()!=1: 18 pass 19 20 end_time2 = time.time() 21 print(‘多线程执行的时间‘,end_time2 - start_time2)#只是主线程执行的时间,不计算子线程执行的时间
执行结果如图所示:
1 def insert_db(): 2 time.sleep(3) 3 print(‘insert_db over‘) 4 start_time2 = time.time() 5 #2、判断当前存活的线程个数为1个时 6 for i in range(3): 7 t = threading.Thread(target=insert_db) 8 t.start() 9 10 end_time2 = time.time() 11 print(‘多线程执行的时间‘,end_time2 - start_time2)#只是主线程执行的时间,不计算子线程执行的时间
执行结果如图所示:
正常执行应该是3秒多一点,这里是因为只是主线程执行的时间,没有计算子线程执行的时间,如何解决该问题?
1.用两次循环来解决,这样代码看起来比较繁琐
1 threads = [] 2 start_time2 = time.time() 3 #2、判断当前存活的线程个数为1个时 4 for i in range(3): 5 t = threading.Thread(target=insert_db) 6 t.start() 7 threads.append(t) 8 9 for i in threads: 10 i.join() 11 end_time2 = time.time() 12 print(‘多线程执行的时间‘,end_time2 - start_time2)
2.用while循环来解决,判断当前活动的线程数为1,统计时间,如果不为1,则进入循环,不统计时间
1 start_time2 = time.time() 2 #2、判断当前存活的线程个数为1个时 3 for i in range(3): 4 t = threading.Thread(target=insert_db) 5 t.start() 6 7 while threading.activeCount()!=1: 8 pass 9 10 end_time2 = time.time() 11 print(‘多线程执行的时间‘,end_time2 - start_time2)
用元组的方式传参,args=(i,)#这里传入的是一个元组,一个参数时要加,
也可以用数组的方式来传参,args=[‘lxy‘]
1 import threading 2 import requests 3 import hashlib 4 import time 5 def down_load(url): 6 name = hashlib.md5(url.encode()).hexdigest() 7 r = requests.get(url) 8 with open(‘%s.jpg‘%name,‘wb‘) as fw: 9 fw.write(r.content) 10 11 l = [ 12 ‘http://www.nnzhp.cn/wp-content/themes/QQ/images/logo.jpg‘, 13 ‘http://www.nnzhp.cn/wp-content/uploads/2016/12/2016aj5kn45fjk5-150x150.jpg‘, 14 ‘http://www.nnzhp.cn/wp-content/themes/QQ/images/thumbnail.png‘ 15 ] 16 17 for i in l: 18 t = threading.Thread(target=down_load,args=(i,))#args=(i,),一个参数的时候要加, 19 t.start() 20 21 while threading.activeCount() != 1: 22 pass 23 24 print(‘down_load over...‘)
多线程运行函数时,是没有办法获取到函数的返回值,所以可以定义一个全局的list,把函数的返回结果存到list就可以了
1 case_result = [] 2 def run_case(case_name): 3 print(‘run case over...‘) 4 case_result.append({case_name,‘success‘})
守护线程,一旦主线程死掉,不管守护线程有没有执行完成,守护线程全部都结束
1 #守护线程,一旦主线程死掉,不管守护线程有没有执行完成,全部都结束 2 3 import threading 4 import time 5 6 def talk(name): 7 print(‘正在和%s聊天‘%name) 8 time.sleep(200) 9 10 11 def shipin(name): 12 print(‘正在和%s视频‘ % name) 13 time.sleep(200) 14 15 16 print(‘qq聊天窗口‘) 17 t1 = threading.Thread(target=talk,args=[‘xxl‘]) 18 t1.setDaemon(True)#设置线程为守护线程 19 t1.start() 20 21 22 t2 = threading.Thread(target=shipin,args=[‘lxy‘]) 23 t2.setDaemon(True)#设置线程为守护线程 24 t2.start() 25 26 27 time.sleep(5) 28 print(‘结束‘)
多个线程同时操作同一个数据时,会有问题,这个时候需要用到线程锁
线程锁需要设置锁定时长,数据操作完成后,需要解锁,不然其他线程会进入无线等待
1 #线程锁 2 #多个线程同时操作同一个数据的时候,会有问题 3 import threading 4 lock = threading.Lock() 5 count = 0 6 def test(): 7 global count 8 lock.acquire(timeout=3000)#加锁,设置超时时间为3毫秒 9 count += 1 10 print(count) 11 lock.release()#解锁 12 13 for i in range(100): 14 t = threading.Thread(target=test) 15 t.start()
原文:https://www.cnblogs.com/cjxxl1213/p/13121790.html