python线程安全及多进程多线程实现方法详解
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-ProcessCommunication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（sharememory）
- 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 importthreading lock=threading.Lock() n=[0] deffoo(): withlock:#加锁 n[0]=n[0]+1 n[0]=n[0]+1 threads=[]#用来储存所有线程 foriinrange(5000): t=threading.Thread(target=foo)#传入foo函数 threads.append(t) fortinthreads: 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 importmultiprocessing deffib(n): ifn<=1: return1 returnfib(n-1)+fib(n-2) if__name__=='__main__': jobs=[] foriinrange(10,20): p=multiprocessing.Process(target=fib,args=(i,)) jobs.append(p) p.start()
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