1. 进程与线程的概念

1.1 进程

进程：进程是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位，一个正在运行的程序就是一个进程。

查看进程的两种方法：

• 打开Windows任务管理器
• 打开cmd，输入命令tasklist

1.打开Windows任务管理器如下：Google Chrome这个应用，后面有数字(24)，代表这个应用正在运行24个进程。

2.打开cmd，输入命令tasklist如下：

1.2 线程

线程：线程是程序执行的最小单元，进程负责分配资源，而线程是使用分配的资源去执行程序。

• 进程是线程的容器，一个进程下最少有一个线程。
• 一个进程下的所有线程，共享该进程的所有资源。

2. threading模块

1.threading模块的方法：

2.threading模块的Thread类的方法：

3.threading模块的Lock类的方法：

2.1 threading模块的方法

2.2 多线程的创建与使用

1.通过threading.Thread()创建对象，并使用多线程。

import threading

def test1():
    for i in range(1,6):
        print(i)

def test2(x,y):
    for i in range(x,y):
        print(i)

if __name__=="__main__":
    t1 = threading.Thread(name='thread1', target=test1) # name的值为线程名，target的值为函数名
    t2 = threading.Thread(name='thread2', target=test2, args=(11,16)) # args的值为函数的传参
    t1.start() # 启动线程thread1
    t2.start() # 启动线程thread2

运行结果：

1
2 
11
12
3 
4 
13
14
15
5 

1.从运行结果可以看出，多线程是并发的
2.多运行几次程序，会发现每次运行结果不一致

2.通过继承threading.Thread类，然后重写__init__()方法和run()方法，再创建对象，并使用多线程。

import threading

class myThread(threading.Thread):
    def __init__(self, name, target):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.target = target
        
    def run(self):
        print("启动线程: {}".format(self.name))
        self.target()
        
def test1():
    for i in range(1,6):
        print(i)

def test2():
    for i in range(11,16):
        print(i)

if __name__=="__main__":
    t1 = myThread(name='thread1', target= test1)
    t2 = myThread(name='thread2', target= test2)
    t1.start()
    t2.start()

运行结果：

启动线程: thread1
1
启动线程: thread2
11
12
13
14
2
15
3
4
5

2.3 主线程与守护线程

主线程：主线程会等待所有的子线程运行结束后，再结束。
守护线程：当设置一个线程为守护线程后，随着主线程的结束，守护线程也会跟着结束。

例1：一个主线程，两个子线程。

• 设置子线程1为守护线程；
• 主线程先后调用子线程1和子线程2；
• 构造子线程1的运行时间大于子线程2；
• 主线程等待两个子线程运行，子线程2先运行结束，子线程1本来也还在运行，但由于主线程和子线程2都结束了，作为守护线程的子线程1也跟着结束。

import threading
import time

def test1():
    print("Hello World")
    time.sleep(2)
    print("Hello World")

def test2():
    for i in range(1,6):
        print(i)

if __name__=="__main__":
    t1 = threading.Thread(name='thread1', target=test1) 
    t2 = threading.Thread(name='thread2', target=test2) 
    t1.daemon = True # 设置守护线程
    t1.start()
    t2.start()

运行结果：

Hello World
1
2
3
4
5

1.注意：设置守护线程要在放在线程启动之前，即t.daemon = True要放在t.start()之前。
2.看结果可以发现，本来子线程thread1要打印两次Hello World，但是因为主线程和子线程thread2都运行结束了，thread1作为守护线程，也跟着结束了，所以第二次Hello World没有打印。

例2：一个主线程，两个子线程。

• 子线程1无限循环，设置子线程1为守护线程；
• 子线程2运行时间有限；
• 相当于子线程2运行结束，子线程1就跳出了无限循环。

import threading
import time
from datetime import datetime

def test1():
    while True:
        print(datetime.now())
        time.sleep(0.5)

def test2():
    for i in range(1,6):
        print(i)
        time.sleep(0.5)

if __name__=="__main__":
    t1 = threading.Thread(name='thread1', target=test1) 
    t2 = threading.Thread(name='thread2', target=test2) 
    t1.daemon = True # 设置守护线程
    t1.start()
    t2.start()

运行结果：

2022-11-04 22:38:41.222094
1
2022-11-04 22:38:41.733547
2
3
2022-11-04 22:38:42.241197
2022-11-04 22:38:42.751068
4
2022-11-04 22:38:43.253057
5

2.4 线程阻塞

使用join()可以实现线程阻塞，从而控制线程运行的先后顺序。

注：

1. join()不设置时间，则等待线程结束后，再执行后续代码。
2. join(3)设置时间3秒，则等待线程执行3秒后，再执行后续代码。

1.等待执行线程1结束后，再执行主线程和线程2。

import threading

def test1():
    for i in range(1,6):
        print(i)

def test2(x,y):
    for i in range(x,y):
        print(i)

if __name__=="__main__":
    t1 = threading.Thread(name='thread1', target=test1) 
    t2 = threading.Thread(name='thread2', target=test2, args=(11,16)) 
    t1.start() 
    t1.join() # 等待线程thread1结束后，再执行后续代码
    t2.start()   
    print("hello world")
    

运行结果：

1
2
3
4
5
11
hello world
12
13
14
15

2.等待执行线程1结束后，再等待执行线程2结束，最后执行主线程。

import threading

def test1():
    for i in range(1,6):
        print(i)

def test2(x,y):
    for i in range(x,y):
        print(i)

if __name__=="__main__":
    t1 = threading.Thread(name='thread1', target=test1) 
    t2 = threading.Thread(name='thread2', target=test2, args=(11,16)) 
    t1.start() 
    t1.join() # 等待线程thread1结束后，再执行后续代码
    t2.start()  
    t2.join() # 等待线程thread2结束后，再执行后续代码
    print("hello world")
    

运行结果：

1
2
3
4
5
11
12
13
14
15
hello world

3.等待执行线程1运行3秒后，再执行主线程和线程2。

import threading
import time

def test1():
    for i in range(1,6):
        print(i)
        time.sleep(1)

def test2(x,y):
    for i in range(x,y):
        print(i)

if __name__=="__main__":
    t1 = threading.Thread(name='thread1', target=test1) 
    t2 = threading.Thread(name='thread2', target=test2, args=(11,16)) 
    t1.start() 
    t1.join(3) # 等待线程thread1运行3秒后，再执行后续代码
    t2.start()  
    print("hello world")

运行结果：

1
2
3
11
hello world
12
13
14
15
4
5

2.5 线程同步

多个线程同时运行，由于多线程是并发的，各个线程之间会互相抢占计算资源，导致程序混乱。
如果多个线程共同对某个数据修改，可能会出现数据不同步的问题，为了保证数据的正确性，需要进行多线程同步。

使用threading.Lock()，可以对线程进行上锁和解锁，从而实现程同步，其中：

• acquire()方法用于给线程上锁
• release()方法用于给线程解锁

1.未对线程上锁，并对变量number进行修改，运行后发现很混乱，不符合预期结果。

import threading

number = 0

def update_number():
    global number 
    print("old number：{}".format(number))  
    number += 10
    print("new number：{}".format(number))
    print("---------------")


if __name__=="__main__":
    # 创建5个线程，添加进列表
    threadList = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=update_number) 
        threadList.append(t) 
    # 依次启动5个线程
    for t in threadList:
        t.start() 

运行结果：

old number：0
new number：10
old number：10
new number：20
---------------
---------------
old number：10
new number：30
---------------
old number：20
new number：40
---------------
old number：40
new number：50
---------------

2.对线程上锁，并对变量number进行修改，运行后符合预期结果。

import threading

number = 0
threadLock = threading.Lock() # 创建Lock对象

def update_number():
    threadLock.acquire() # 获得锁
    global number 
    print("old number：{}".format(number))  
    number += 10
    print("new number：{}".format(number))
    print("---------------")
    threadLock.release() # 释放锁

if __name__=="__main__":
    # 创建5个线程，添加进列表
    threadList = []
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=update_number) 
        threadList.append(t) 
    # 依次启动5个线程
    for t in threadList:
        t.start() 

运行结果：

old number：0
new number：10
---------------
old number：10
new number：20
---------------
old number：20
new number：30
---------------
old number：30
new number：40
---------------
old number：40
new number：50
---------------