多线程threading初识,线程等待
1.线程是程序里面最小的执行单元。
2.进程是资源的集合。
线程是包含在进程里面的,一个进程可以有多个线程,但只要要有一个线程。
一.多线程,就是N个线程一起干活:
1.传统方式,串行,循环5次需要15s:
import threading,timedef run(): time.sleep(3) #干活需要3sprint('哈哈哈')for i in range(5): #串行run()
2.使用多线程并发的方式,节省时间:
import threading,timedef run(): time.sleep(3) #干活需要3sprint('哈哈哈')
for i in range(5):#并发 t = threading.Thread(target=run) #实例化了一个线程,其中target=执行的函数名t.start() #启动线程
举例:多线程爬虫,比较下并发和串行的时间:
串行方式:
import threading,time,requestsurls = {'baidu':'http://www.baidu.com','hao123':'http://www.hao123.com','taobao':'https://www.taobao.com/' }def down_html(file_name,url):res = requests.get(url).content #返回二进制内容open(file_name+'.html','wb').write(res) #因此打开的时候,用wb二进制打开 用串行方式 start_time = time.time() for k,v in urls.items():down_html(k,v) end_time = time.time()run_time = end_time - start_time print('下载总共花了%s的时间'%run_time)
串行结果:
并行方式:这种方式计算的并发时间是不准确的,因为在运行程序时默认先运行主线程,其他线程只是开始运行(下载网页)并不一定结束(而一个进程中的多个线程都是相互独立的。)主线程负责定义函数,启动其他线程等。因此,最终并行运行的结果时间,仅仅是主线程的运行时间。
主线程默认有个主线程子线程:主线程启动子线程
import threading,time,requestsurls = {'baidu':'http://www.baidu.com','hao123':'http://www.hao123.com','taobao':'https://www.taobao.com/' }def down_html(file_name,url):res = requests.get(url).content #返回二进制内容open(file_name+'.html','wb').write(res) #因此打开的时候,用wb二进制打开#用并行方式 start_time = time.time() for k,v in urls.items():#因为urls里有3个Key,因此会启动3个线程t = threading.Thread(target=down_html,args=(k,v)) #使用多线程调用参数时,必须用args=xx才能传参 t.start() end_time = time.time() run_time = end_time - start_time print('下载共花了%s时间'%run_time)
并行结果:
线程等待:.join()-----实现并发
下面程序运行流程:
主线程负责启动5个子线程,把每个线程放在threads list里,然后等待所有线程等待完毕后,再执行end_time = time.time()语句,实现最后计算所有线程都结束的并发时间。
主线程默认有个主线程 子线程:主线程启动子线程
import threading,time def run():time.sleep(3):print('哈哈哈哈')start_time = time.time() threads=[] #存放启动的5个子线程 for i in range(5): t = threading.Thread(target=run) #实例化 t.start() #启动线程 threads.append(t) #启动后将子线程加入列表 for t in threads: #主线程循环等待5个子线程执行结束 t.join() #循环等待,等所有线程执行完毕后,再执行下一句,即实现计算所有并发时间 end_time = time.time() print('run_time',end_time-start_time)
运行结果:并发时间:(这个时间是准确的)
转载于:https://www.cnblogs.com/fancyl/p/9101193.html
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