线程与进程概念

进程

线程

线程与进程状态

协程

总体

线程例

基本操作

全局变量操作

进程例

线程与进程概念

进程

进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动。是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中。

线程

线程（Thread）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。

线程与进程状态

当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，
但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。

多进程适合在CPU 密集型操作(cpu 操作指令比较多，如科学计算，位数多的浮点运算)
多线程适合在IO 密集型操作(读写数据操作较多的，比如爬虫)
线程是并发，进程是并行；进程之间相互独立，是系统分配资源的最小单位，同一个进程中的所有线程共享资源。

协程

协程是用户态的轻量级线程，调度有用户控制，拥有自己的寄存器上下文和栈，切换基本没有内核切换的开销，切换灵活。

总体

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。
进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。
线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间。
线程是并发，进程是并行。

线程例

基本操作

#线程基本操作
import threading
import time
def cxk(n):print('运行线程:',n)for i in range(10):# 创建10个线程t = threading.Thread(target=cxk, args=(i,))    # 线程运行的函数和参数t.setDaemon(True) # 设置为守护线程（在主线程线程结束后自动退出，默认为False即主线程线程结束后子线程仍在执行）t.start() # 启动线程输出：
运行线程: 0
运行线程: 1
运行线程: 2
运行线程: 3
运行线程: 4
运行线程: 5
运行线程: 6
运行线程: 7
运行线程: 8
运行线程: 9

全局变量操作

import threading,time
def cxk(n):global jj+=1time.sleep(1)print('运行线程:%s,变量j的情况：%s'%(n,j))
j=-1
for i in range(10):# 创建10个线程t = threading.Thread(target=cxk, args=(i,))    # 线程运行的函数和参数t.setDaemon(True) # 设置为守护线程（在主线程线程结束后自动退出，默认为False即主线程线程结束后子线程仍在执行）t.start() # 启动线程

如果处理速度比较快并不会出现脏数据的情况
>>>
运行线程:0,变量j的情况：0
运行线程:1,变量j的情况：1
运行线程:2,变量j的情况：2
运行线程:3,变量j的情况：3
运行线程:4,变量j的情况：4
运行线程:5,变量j的情况：5
运行线程:6,变量j的情况：6
运行线程:7,变量j的情况：7
运行线程:8,变量j的情况：8
运行线程:9,变量j的情况：9

但是当我们每个进程睡眠加个进去,time.sleep(1)，相当于处

理速度比较慢的时候，就会变成下面这样，因为操作的全部线程执行完后第一个线程打印部分还在睡眠，当他打印j变量的时候全部线程已经执行完毕了
>>>
运行线程:0,变量j的情况：9
运行线程:1,变量j的情况：9
运行线程:3,变量j的情况：9
运行线程:5,变量j的情况：9
运行线程:4,变量j的情况：9
运行线程:8,变量j的情况：9
运行线程:7,变量j的情况：9
运行线程:2,变量j的情况：9
运行线程:9,变量j的情况：9
运行线程:6,变量j的情况：9

解决办法就是加锁

# 线程锁
import threading,time
def cxk(n):lock.acquire()      # 开始锁global jj+=1time.sleep(1)print('运行线程:%s,变量j的情况：%s'%(n,j))lock.release()      # 结束锁
j=-1
lock = threading.RLock()    # 定义线程锁
for i in range(10):# 创建10个线程t = threading.Thread(target=cxk, args=(i,))    # 线程运行的函数和参数t.setDaemon(True) # 设置为守护线程（在主线程线程结束后自动退出，默认为False即主线程线程结束后子线程仍在执行）t.start() # 启动线程#输出
>>>
运行线程:0,变量j的情况：0
运行线程:1,变量j的情况：1
运行线程:2,变量j的情况：2
运行线程:3,变量j的情况：3
运行线程:4,变量j的情况：4
运行线程:5,变量j的情况：5
运行线程:6,变量j的情况：6
运行线程:7,变量j的情况：7
运行线程:8,变量j的情况：8
运行线程:9,变量j的情况：9

那么多线程处理文件的时候会出现文件资源出现问题的情况吗？我们来为每个线程同时向同一个文件写十句话。

import threading,time
def cxk(n):with open('cxk.txt','a+') as f:for i in range(0,10):time.sleep(1)f.write('我是线程：%s \n'%str(n))print('线程：%s 写入成功'%str(n))
for i in range(10):# 创建10个线程t = threading.Thread(target=cxk, args=(i,))    # 线程运行的函数和参数t.setDaemon(True) # 设置为守护线程（在主线程线程结束后自动退出，默认为False即主线程线程结束后子线程仍在执行）t.start() # 启动线程

由图可以看出没什么问题，并没出现同一文件不能处理，我们加大处理速度试试，睡眠。

也没什么问题，就是线程完成速度不一样，并没出现第一个线程写完第一句第二个线程接着写第二句，但是这样看起来不像是并行，倒像是串行的。。。我就在想会不会是在并行的情况下，第一个线程睡眠时第二个线程也是同时处于睡眠状态，所以写入也是按顺序的。。。不过我在网上得到下面这一段话:
"""
在Python的原始解释器CPython中存在着GIL，因此在解释执行Python代码时，会产生互斥锁来限制线程对共享资源的访问，直到解释器遇到I/O操作或者操作次数达到一定数目时才会释放GIL，所以有GIL效果就是：** 一个进程内同一时间只能允许一个线程进行运算 ** （这尼玛不就是单线程吗？）

python的多线程只能在一个核心上跑（创始人没想到会有多核出现），就是单核的上下文切换，所以很鸡肋。
于是协程在python大展拳脚，好多框架都是使用协程来解决多任务的，而不是线程（scrapy，tornado）。

"""
最后似懂非懂，也就是说到底python的多线程就不是真正的并行。。。

不过python的多线程确实能提升效率，并且使用tkinter时打开不同窗口使用多线程不会产生卡住状态，这篇博客也采用多线程处理，效率大大提升，还有以前的tkinter练习也基本用到了，有兴趣可以去看看。

进程例

进程我用的不多，因为我用notebook运行多进程时只有主进程会显示，子进程调用的函数没反应，只能打包成py文件去cmd下运行。

#写入该句话，运行时直接生成py文件
%%writefile cxkkxc.py
import multiprocessing,time
"""
进程各自持有一份数据，默认无法共享数据
当创建进程时（非使用时），共享数据会被拿到子进程中，当进程中执行完毕后，再赋值给原值。
"""
def cxk(n):with open('cxk2.txt','a+') as f:for i in range(0,10):f.write('我是进程：%s \n'%str(n))time.sleep(1)print('进程：%s 写入成功'%str(n))if __name__ == "__main__":for i in range(1,3):p = multiprocessing.Process(target = cxk, args = (i,))p.start()print("p.pid:", p.pid)print ("p.name:", p.name)print ("p.is_alive:", p.is_alive())

这里我试用的也是打开文件的形式，只不过是以with open打开的，加了睡眠没有加锁也没出现资源共享问题，搞不懂搞不懂，可能with open 会自动关闭文件吧，每写完一句关闭第二个进程再打开写入。以后再探究探究。最近可能没空咯，参加了一个比赛，等忙完这阵再继续更。

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