python线程安全及多进程多线程实现方法详解

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了python线程安全及多进程多线程实现方法详解前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

进程和线程的区别

@H_403_4@
  • 进程是对运行时程序的封装,是系统资源调度和分配的基本单位
  • 线程是进程的子任务,cpu调度和分配的基本单位,实现进程内并发。
  • 一个进程可以包含多个线程,线程依赖进程存在,并共享进程内存
  • 什么是线程安全

    一个线程的修改被另一个线程的修改覆盖掉。

    python中哪些操作是线程安全的

    @H_403_4@
  • 一个操作可以在多线程环境中使用,并且获得正确的结果。
  • 线程安全的操作线程是顺序执行的而不是并发执行的。
  • 一般涉及到写操作需要考虑如何让多个线程安全访问数据。
  • 线程同步的方式

    @H_403_4@
  • 互斥量(锁): 通过互斥机制防止多个线程同时访问公共资源。
  • 信号量(Semphare): 控制同一时刻多个线程访问同一个资源的线程数。 ps:python的threading 文档
  • 事件(信号): 通过通知的方式保持多个线程的同步。
  • 进程间的通信方式 (IPC:Inter-Process Communication 进程间传递信号或者数据)

    @H_403_4@
  • 管道/匿名管道/有名管道(pipe)
  • 信号(Signal):比如用户使用ctrl+c产生SIGINT程序终止信号
  • 消息队列(Message)
  • 共享内存(share memory)
  • 进程间的信号量(Semaphore)
  • 套接字(socket):最常用的方式,我们的web应用就是这种方式
  • 多线程的例子

    # python实现多线程
    import threading
    
    lock = threading.Lock()
    
    n = [0]
    
    def foo():
      with lock:  # 加锁
        n[0] = n[0] + 1
        n[0] = n[0] + 1
    
    threads = [] # 用来储存所有线程
    for i in range(5000):
      t = threading.Thread(target=foo)  # 传入foo函数
      threads.append(t)
    for t in threads:
      t.start()
    
    print(n)

    多进程的例子

    python有GIL,可以用多进程实现cpu密集程序

    @H_403_4@
  • multiprocessing 多进程模块
  • multiprocessing.Process 类实现多进程
  • 一般在cpu密集的程序里面使用多进程,避免GIL的影响
  • # 多进程
    
    import multiprocessing
    
    def fib(n):
      if n<= 1:
        return 1
      return fib(n-1) + fib(n-2)
    
    if __name__ == '__main__':
      jobs = []
      for i in range(10,20):
        p = multiprocessing.Process(target=fib,args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

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