python线程安全及多进程多线程实现方法详解
作者:DRQ丶
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,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
进程和线程的区别
- 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
- 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
- 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)
- 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
- 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脚本之家。