# Python多线程实现
## 前言
在编程中,我们经常会遇到需要同时进行多个任务的情况。而多线程正是解决这个问题的一种常用方式。本文将指导你如何在Python中实现多线程编程,让你的程序能够更高效地执行多个任务。
## 多线程实现步骤
下面是一个简单的流程图,展示了如何实现Python多线程编程。
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| 开始            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                                32阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Wed Aug 22 15:56:19 2018 4 5 @author: Administrator 6 """ 7 8 # 在python3下测试 9 import requests 10 import threading 11 import datetime 12 13 1...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2018-08-22 16:38:00
                            
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            多线程下载加密电视剧电影代码部分#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Name:        多线程下载加密电视剧电影
# @File:        多线程下载加密电视剧电影.py
# @Author:      Ivan·艾凡
# @Description: 描述
# @CreateTime:  2023/11/8 11:11
#            
                
         
            
            
            
            上一篇,写了一个爬壁纸图片的小爬虫:Python爬虫入门—图片下载下载效果太慢了,于是乎想到了用多线程改造一下,看看速度能提高多少!虽然说,由于GIL锁(Global Interpreter Lock)的存在,Python的多线程不是真正意义上的多线程,一个时间段内,一个CPU只能执行一个线程。但是在爬虫相关的程序上,经常出现IO密集型任务多CPU密集型任务少的情况,大多数时间都在等get、pos            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.多线程的线程守护在python3中,主线程主进程结束,子进程不会结束,为了能够让主线程回收子线程,可以把子线程设置为守护线程,即该线程不重要,主线程结束,子线程结束: 举个例子:import time
import threading
def test():
    while True:
        print('测试线程守护!!',threading.currentThread())            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. 为什么需要线程锁?多个线程对同一个数据进行修改时, 可能会出现不可预料的情况.2. 如何实现线程锁?# 1. 实例化一个锁对象;
        lock = threading.Lock()
    # 2. 操作变量之前进行加锁
        lock.acquire()
    # 3. 操作变量之后进行解锁
        lock.release()python多线程是并发执行,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、简介:关于多线程        Python多线程和C/C++多线程利用CPU核不太一样,Python多线程由于GIL存在的原因,只能单核分时间片来轮询运行多个线程,也就是说不管CPU是多少个核,用多线程时候只能是单核,然后多个thread将CPU分为一个个的时间片,一般来说是100条机械码,切换一个线程,轮询着来            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python多线程是指在一个程序中同时执行多个线程,每个线程都可以执行独立的任务。多线程可以让程序在执行阻塞操作(如I/O操作)时不会阻塞整个程序的执行,从而提高程序的效率。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            在本教程中,我们将学习如何使用Python实现多线程和多处理方法。这些方法指导操作系统优化使用系统硬件,从而提高代码执行效率。多线程引用Wiki的解释—在计算机体系结构中,多线程是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多个线程,进而提升整体处理性能。并发指的是可以实现多个进程的并行执行,从而实现更快的运行时间。当执行基于I/O的任务(如            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在处理数据集时,常常会遇到用for循环处理数据集的情况。但是如果简单地用for循环就会出现cpu资源利用不充分的情况。下图是直接使用for循环的cpu利用率:大概是10-15之间,单线程无疑了,此外100个数据耗时50秒。features = []
        with open(self.file_name) as f:
            for line in tqdm(f.read            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、多线程的概念:多线程指的是从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术,通俗上说就是同时执行的多个任务。(同时执行多个任务就是并行,这是个伪概念,因为pycharm的运行机制决定了不可能真正实现并行)二、什么是并发以及并行:1.并发: 指的是任务数多余 cpu 核数,通过操作系统的各种任务调度算法 2.并行:指的是任务数小于等于 cpu 核数,即任务真的是一起执行的三、多线程的创建:#导包:
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            1.1 什么是多线程 Threading多线程可简单理解为同时执行多个任务。多进程和多线程都可以执行多个任务,线程是进程的一部分。线程的特点是线程之间可以共享内存和变量,资源消耗少(不过在Unix环境中,多进程和多线程资源调度消耗差距不明显,Unix调度较快),缺点是线程之间的同步和加锁比较麻烦。1.2 添加线程 Thread导入模块import threading获取已激活的线程数threadi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言最近常常需要处理大量的crash数据,对这些数据进行分析,在此之前需要将存量的数据导入自己的数据库,开始一天一天的去导,发现太慢了,后来尝试通过python多线程并行导入多天数据,以此记录对于Python多线程的使用。进程与线程在介绍Python的多线程之前,我们需要先明确一下线程和进程的概念,其实线程和进程是操作系统的基本概念,都是实现并发的方式,其二者的区别可以用一句话概括:进程是资源分配            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            不知不觉中,我们又一起完成了第二大章进阶篇的学习。我非常高兴看到很多同学一直在坚持积极地学习,并且留下了很多高质量的留言,值得我们互相思考交流。也有一些同学反复推敲,指出了文章中一些表达不严谨或是不当的地方,我也表示十分感谢。大部分留言,我都在相对应的文章中回复过了。而一些手机上不方便回复,或是很有价值很典型的问题,我专门摘录了出来,作为今天的答疑内容,集中回复。问题一:列表 self appen            
                
         
            
            
            
            多线程类似于同时执行多个不同程序,多线程运行有如下优点:使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人,这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理,可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等,线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。线程在执行过程中与进程还是有区            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            wait 和notify的应用场景在学习wait,notify之前首先需要解释java中wait()和notify()的应用场景。wait和notify提供了对多个线程之间的等待和通知操作。例如抓取站外多张图片通常会通过多个thread同时进行,但主线程需要等到这批数据返回的结果。多线程操作通常都有提交者(submiter)和执行者(executor),java通过concurrent包提供的Ex            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、多线程下载文件1 import requests,time,threading
 2 from hashlib import md5
 3 result = {}
 4 def down_load_pic(url):
 5     req = requests.get(url)
 6     m = md5(url.encode())
 7     with open( m.hexdigest            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在对文件进行预处理的时候,由于有的文件有太大,处理很慢,用python处理是先分割文件,然后每个文件起一个线程处理,启了10个线程,结果还比不起线程慢一些,改成多进程之后就好了.使用multiprocessing模块实现真正的并发       因为GIL会序列化线程, Python中的多线程不能在多核机器和集群中加速. 因此Python提            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python使用多线程, 不一定运行速度快,这里引入GIL(global interpreter lock) python解释器中任意时刻都只有一个线程在执行;GIL执行过程: 
  1). 设置一个GIL;2). 切换线程去准备执行任务(Runnale就绪状态);3). 运行;4). 可能出现的状态: - 线程任务执行结束; - time.sleep() - 需要获取其他的信息才能继续执行(eg            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            并发系列是一个很庞大的知识体系,要想完全弄明白是挺困难的,因为最近打算阅读Tornado源码, 其介绍谈到了内部使用了异步非阻塞的调用方式。之前也没有深入了解,这次就借此好好整理一下。线程(threading模块)    线程是应用程序运行的最小单元,在同一个进程中,可以并发开启多个线程,每个线程拥有自己的栈(存放临时变量),同时相互之间是共享资源的。               
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-02 11:03:43
                            
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