Python 3 多线程

什么是线程

线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位

包含在进程中，是进程中的实际运算单位

一个进程中可以并发多个线程，每个线程可执行不同任务

多线程类似于同时执行多个不同程序

优点一：时间长任务放到后台处理

优点二：程序运行速度可能加快

Python 实现多线程

Python提供thread与threading模块

threading比thread模块高级

把一个函数传入并创建Thread实例，调用start方法执行

import threading

#定义多线程执行函数

def test(name,i):

   print(name+\'执行:\',i)

#创建t1\\t2两个线程

t1 = threading.Thread(target = test,args=(\'线程一\',100))

t2 = threading.Thread(target = test,args=(\'线程二\',200))

#执行线程

t1.start()

t2.start()

#线程同步

t1.join()

t2.join()

线程池运用

线程与进程一样可通过线程池来管理多线程

ThreadPoolExecutor实现线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

#定义多线程执行函数

def test(name,i):

   print(\'线程\'+name+\'执行:\',i)

#创建多个线程

thre_name = []  #定义线程池变量

th_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers = 2)    #创建线程池，上限5个

for i in range(10):

   thre_name.append(i)

   thre_name[i] = th_pool.submit(test,(thre_name[i],i))

for i in range(0,len(thre_name)):

    print(\'线程%s是否完成\'%i,thre_name[i].done())

done()方法用于判断线程是否执行完成

全局锁（GIL）

GIL产生互斥锁来限制线程对共享资源访问

GIL决定多线程不能调用多个CPU内核

CPU密集型操作时不推荐使用多线程，建议使用多进程

IO密集型操作，多线程可明显提高效率

多线程与‘爬虫’可完美结合