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python的多线程

发布时间: 2021-03-07 10:01:26

① python多线程

那是当然。你这样写就可以了
self.p[:]=array

这样写法的含义就是指针不变。只换内容。这样就可以同步了。

你的写法是，新建一个数组，再把指针缎带self.p，如果其它的线程就会出问题。

另外你的p应该放在__init__之前。引用时使用T.p来引用，这样更合理一些。

② python中什么是线程

线程是系统中的名词，Python一般是单线程的，Python的多线程优化很差。
线程，有时被称为轻量级进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行。由于线程之间的相互制约，致使线程在运行中呈现出间断性。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态。就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机；运行状态是指线程占有处理机正在运行；阻塞状态是指线程在等待一个事件（如某个信号量），逻辑上不可执行。每一个程序都至少有一个线程，若程序只有一个线程，那就是程序本身。
线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内有一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指令运行时的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。

③ Python多线程是什么意思

多线程能让你像运行一个独立的程序一样运行一段长代码。这有点像调用专子进程（属subprocess），不过区别是你调用的是一个函数或者一个类，而不是独立的程序。
程基本上是一个独立执行流程。单个进程可以由多个线程组成。程序中的每个线程都执行特定的任务。例如,当你在电脑上玩游戏时，比如说国际足联，整个游戏是一个单一的过程。,但它由几个线程组成，负责播放音乐、接收用户的输入、同步运行对手等。所有这些都是单独的线程，负责在同一个程序中执行这些不同的任务。
每个进程都有一个始终在运行的线程。这是主线。这个主线程实际上创建子线程对象。子线程也由主线程启动。

④ 为什么说python的多线程是鸡肋

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简单地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾，PHP没有多线程），Python的多线程是有compromise的，在任意时间只有一个Python解释器在解释Python bytecode。

UPDATE：如评论指出，Ruby也是有thread支持的，而且至少Ruby MRI是有GIL的。

如果你的代码是CPU密集型，多个线程的代码很有可能是线性执行的。所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch

但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。例如制作爬虫（我就不明白为什么Python总和爬虫联系在一起…不过也只想起来这个例子…），绝大多数时间爬虫是在等待socket返回数据。这个时候C代码里是有release GIL的，最终结果是某个线程等待IO的时候其他线程可以继续执行。

反过来讲：你就不应该用Python写CPU密集型的代码…效率摆在那里…

如果确实需要在CPU密集型的代码里用concurrent，就去用multiprocessing库。这个库是基于multi process实现了类multi thread的API接口，并且用pickle部分地实现了变量共享。

再加一条，如果你不知道你的代码到底算CPU密集型还是IO密集型，教你个方法：

multiprocessing这个mole有一个mmy的sub mole，它是基于multithread实现了multiprocessing的API。

假设你使用的是multiprocessing的Pool，是使用多进程实现了concurrency

from multiprocessing import Pool

如果把这个代码改成下面这样，就变成多线程实现concurrency

from multiprocessing.mmy import Pool

两种方式都跑一下，哪个速度快用哪个就行了。

UPDATE:
刚刚才发现concurrent.futures这个东西，包含ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，可能比multiprocessing更简单

⑤ python 怎么实现多线程的

创建函数并且传入Thread 对象中
t.py 脚本内容
import threading,time
from time import sleep, ctime
def now() :
    return str( time.strftime( '%Y-%m-%d %H:%M:%S' , time.localtime() ) )

def test(nloop, nsec):
    print 'start loop', nloop, 'at:', now()
    sleep(nsec)
    print 'loop', nloop, 'done at:', now()

def main():
    print 'starting at:',now()
    threadpool=[]

    for i in xrange(10):
        th = threading.Thread(target= test,args= (i,2))
        threadpool.append(th)

    for th in threadpool:
        th.start()

    for th in threadpool :
        threading.Thread.join( th )

    print 'all Done at:', now()

if __name__ == '__main__':
        main()

⑥ python的多线程是真的多线程吗

简单地说就是作为可能是仅有的支持多线程的解释型语言（perl的多线程是残疾，PHP没有多线程），Python的多线程是有compromise的，在任意时间只有一个Python解释器在解释Python bytecode。

UPDATE：如评论指出，Ruby也是有thread支持的，而且至少Ruby MRI是有GIL的。
如果你的代码是CPU密集型，多个线程的代码很有可能是线性执行的。所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch
但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。例如制作爬虫（我就不明白为什么Python总和爬虫联系在一起…不过也只想起来这个例子…），绝大多数时间爬虫是在等待socket返回数据。这个时候C代码里是有release GIL的，最终结果是某个线程等待IO的时候其他线程可以继续执行。
反过来讲：你就不应该用Python写CPU密集型的代码…效率摆在那里…
如果确实需要在CPU密集型的代码里用concurrent，就去用multiprocessing库。这个库是基于multi process实现了类multi thread的API接口，并且用pickle部分地实现了变量共享。
再加一条，如果你不知道你的代码到底算CPU密集型还是IO密集型，教你个方法：
multiprocessing这个mole有一个mmy的sub mole，它是基于multithread实现了multiprocessing的API。
假设你使用的是multiprocessing的Pool，是使用多进程实现了concurrency

from multiprocessing import Pool

如果把这个代码改成下面这样，就变成多线程实现concurrency

from multiprocessing.mmy import Pool

两种方式都跑一下，哪个速度快用哪个就行了。

UPDATE:
刚刚才发现concurrent.futures这个东西，包含ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor，可能比multiprocessing更简单

⑦ 为什么有人说 Python 的多线程是鸡肋

Python多线程是不是鸡肋，是，GIL那个东西再那里摆着，就算在多核下面Python也是无法并行的，这个好理解嘛，就相当于做了个分时复用。
Python多线程有没有用，有，你去爬图片站的时候，用单进程单线程这种方式，进程很容易阻塞在获取数据socket函数上，多线程可以缓解这种情况。你说解决没有，要是每个请求都阻塞起了，那多线程也没什么用（当然，这种情况没见过哈）。
Python的优势就在于写起来快，用起来方便。你要做计算密集型的，还想并行化的话，还是用C吧。

⑧ python 多线程

python支持多线程效果还不错，很多方面都用到了python 多线程的知识，我前段时间用python 多线程写了个处理生产者和消费者的问题，把代码贴出来给你看下：
#encoding=utf-8
import threading
import random
import time
from Queue import Queue

class Procer(threading.Thread):

def __init__(self, threadname, queue):
threading.Thread.__init__(self, name = threadname)
self.sharedata = queue

def run(self):
for i in range(20):
print self.getName(),'adding',i,'to queue'
self.sharedata.put(i)
time.sleep(random.randrange(10)/10.0)
print self.getName(),'Finished'

# Consumer thread

class Consumer(threading.Thread):

def __init__(self, threadname, queue):
threading.Thread.__init__(self, name = threadname)
self.sharedata = queue

def run(self):

for i in range(20):
print self.getName(),'got a value:',self.sharedata.get()
time.sleep(random.randrange(10)/10.0)
print self.getName(),'Finished'

# Main thread

def main():

queue = Queue()
procer = Procer('Procer', queue)
consumer = Consumer('Consumer', queue)
print 'Starting threads ...'
procer.start()
consumer.start()
procer.join()
consumer.join()
print 'All threads have terminated.'
if __name__ == '__main__':
main()

如果你想要了解更多的python 多线程知识可以点下面的参考资料的地址，希望对有帮助！

⑨ 为什么有人说Python的多线程是鸡肋

因为 Python 中臭名昭著的 GIL。

那么 GIL 是什么？为什么会有 GIL？多线程真的是鸡肋吗？ GIL 可以去掉吗？带着这些问题，我们一起往下看，同时需要你有一点点耐心。

多线程是不是鸡肋，我们先做个实验，实验非常简单，就是将数字 “1亿” 递减，减到 0 程序就终止，这个任务如果我们使用单线程来执行，完成时间会是多少？使用多线程又会是多少？show me the code

那么把 GIL 去掉可行吗？

还真有人这么干多，但是结果令人失望，在1999年Greg Stein 和Mark Hammond 两位哥们就创建了一个去掉 GIL 的 Python 分支，在所有可变数据结构上把 GIL 替换为更为细粒度的锁。然而，做过了基准测试之后，去掉GIL的 Python 在单线程条件下执行效率将近慢了2倍。

Python之父表示：基于以上的考虑，去掉GIL没有太大的价值而不必花太多精力。

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