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【2020Python修炼记】python并发编程(四)多线程-理论部分
一、什么是线程
# 在传统操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制线程
# 线程,顾名思义,就是一条流水线工作的过程,一条流水线必须属于一个车间,一个车间的工作过程是一个进程。
车间负责把资源整合到一起,是一个资源单位,而一个车间内至少有一个流水线
流水线的工作需要电源,电源就相当于cpu
所以,进程只是用来把资源集中到一起(进程只是一个资源单位,或者说资源集合),而线程才是cpu上的执行单位。
二、什么是多线程
多线程(即多个控制线程)的概念是,在一个进程中存在多个控制线程,多个控制线程共享该进程的地址空间,
相当于一个车间内有多条流水线,都共用一个车间的资源。
三、为何要用多线程
多线程指的是,在一个进程中开启多个线程,
简单的讲:如果多个任务共用一块地址空间,那么必须在一个进程内开启多个线程。详细的讲分为4点:
1. 多线程共享一个进程的地址空间
2. 线程比进程更轻量级,线程比进程更容易创建、可撤销,在许多操作系统中,创建一个线程比创建一个进程要快10-100倍,在有大量线程需要动态和快速修改时,这一特性很有用
3. 若多个线程都是cpu密集型的,那么并不能获得性能上的增强,但是如果存在大量的计算和大量的I/O处理,拥有多个线程允许这些活动彼此重叠运行,从而会加快程序执行的速度。
4. 在多cpu系统中,为了最大限度的利用多核,可以开启多个线程,比开进程开销要小的多。(这一条并不适用于python)
# 计算密集型 from multiprocessing import Process from threading import Thread import os,time def work(): res = 0 for i in range(10000000): res *= i if __name__ == '__main__': l = [] print(os.cpu_count()) # 获取当前计算机CPU个数 start_time = time.time() for i in range(12): p = Process(target=work) # 1.4679949283599854 t = Thread(target=work) # 5.698534250259399 t.start() # p.start() # l.append(p) l.append(t) for p in l: p.join() print(time.time()-start_time)
IO密集型
四、线程 PK 进程——巧借‘工厂流水线’去理解
1、创建进程的开销要远大于线程
2、进程之间是竞争关系,线程之间是协作关系
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