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python——线程

时间:2018-02-06 16:41:54      阅读:206      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:循环   主线程   处理   资源分配   上下文   执行   通信   利用   资源   

线程

线程属于轻量级的进程

注意:进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位.
   每一个进程中至少有一个线程。

进程和线程的关系

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  线程与进程的区别可以归纳为以下4点:
  1)地址空间和其它资源(如打开文件):进程间相互独立,同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。
  2)通信:进程间通信IPC,线程间可以直接读写进程数据段(如全局变量)来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助,以保证数据的一致性。
  3)调度和切换:线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
  4)在多线程操作系统中,进程不是一个可执行的实体。

线程的特点

1)轻型实体

  线程中的实体基本上不拥有系统资源,只是有一点必不可少的、能保证独立运行的资源。
  线程的实体包括程序、数据和TCB。线程是动态概念,它的动态特性由线程控制块TCB(Thread Control Block)描述。

2)独立调度和分派的基本单位。

  在多线程OS中,线程是能独立运行的基本单位,因而也是独立调度和分派的基本单位。由于线程很“轻”,故线程的切换非常迅速且开销小(在同一进程中的)。

3)共享进程资源。

  线程在同一进程中的各个线程,都可以共享该进程所拥有的资源,这首先表现在:所有线程都具有相同的进程id,这意味着,线程可以访问该进程的每一个内存资源;此外,还可以访问进程所拥有的已打开文件、定时器、信号量机构等。由于同一个进程内的线程共享内存和文件,所以线程之间互相通信不必调用内核。

4)可并发执行。

  在一个进程中的多个线程之间,可以并发执行,甚至允许在一个进程中所有线程都能并发执行;同样,不同进程中的线程也能并发执行,充分利用和发挥了处理机与外围设备并行工作的能力。

 

全局解释器锁GIL

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Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设计之初就考虑到要在主循环中,同时只有一个线程在执行。虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程,但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。
  对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制,正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。

  在多线程环境中,Python 虚拟机按以下方式执行:

  a、设置 GIL;

  b、切换到一个线程去运行;

  c、运行指定数量的字节码指令或者线程主动让出控制(可以调用 time.sleep(0));

  d、把线程设置为睡眠状态;

  e、解锁 GIL;

  d、再次重复以上所有步骤。
  在调用外部代码(如 C/C++扩展函数)的时候,GIL将会被锁定,直到这个函数结束为止(由于在这期间没有Python的字节码被运行,所以不会做线程切换)编写扩展的程序员可以主动解锁GIL。

 

threading模块

线程的创建Threading.Thread类

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from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print(%s say hello %name)

if __name__ == __main__:
    t=Thread(target=sayhi,args=(egon,))
    t.start()
    print(主线程)
创建线程

 

python——线程

标签:循环   主线程   处理   资源分配   上下文   执行   通信   利用   资源   

原文地址:https://www.cnblogs.com/chenshuaiv587/p/8422633.html

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