多线程和多进程一、前言二、多线程1、多线程的定义和启动2、线程的的结束和状态3、线程的传参4、线程的同步,锁的机制三、多进程1、多进程的定义和创建2、join方法3、守护进程4、多进程同步和锁5、进程间通信5.1 管道5.2 队列四、总结 一、前言线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位,我们可以创建多个线程做不同的事,比如一个线程进行数据的发送,而另一个进行数据的接收。但Python并不是真正            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            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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            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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            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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            前言以前喜欢python的爬虫是出于他的简洁,但到了后期需要更快,更大规模的爬虫的时候,我才渐渐意识到java的强大。Java有一个很好的机制,就是多线程。而且Java的代码效率执行起来要比python快很多。这份博客主要用于记录我对多线程爬虫的实践理解。线程线程是指一个任务从头至尾的执行流。线程提供了运行一个任务的机制。对于Java而言,可以在一个程序中并发地启动多个线程。这些线程可以在多处理器            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            首先来体验下什么是多线程:如图:利用多线程同时执行sing和worker2个函数:'''多线程'''
import time
import threading
def sing():
    '''唱歌5秒钟'''
    for i in range(3):
        print("---正在唱歌---")
        time.sleep(1)
# todo 创建Thread时执行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            多线程是指可以在同一个时间段执行多个任务,例如你想爬取某个网站的图片,1s可以打印出20个资源链接,但是如果使用requests.get(url)资源会有一个锁定的状态,也就是第一个url请求完成后才会执行第二个url请求,假设请求一个资源要1s,20个资源就要20s,但是使用多线程,就可以在1s中的打印时间内,把所有任务都交给一个线程,这样2s就能把所有资源请求到,这样就节省了10倍的时间。下面            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-12 14:46:54
                            
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            一、互斥锁: 1.线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源,最简单的同步机制是引入互斥锁。 2.互斥锁为资源引入一个状态:锁定、非锁定 3.某个线程要更改共享数据是,先将其锁定。此时资源的状态为锁定,其他线程不能更改知道该线程释放资源,将资源的状态编程"非锁定",其他的线程才能再次锁定该资源 4.互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。例子:  创建锁
 su            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-28 13:35:09
                            
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