并发编程 – 线程

并发编程 – 线程

1、什么是线程

　　进程：资源单位

　　线程：执行单位

　　线程与进程都是虚拟的概念，只是为了更好地表达某种事物

　　注意：开启一个进程，一定会自带一个线程，线程才是真正的执行者

2、为什么要使用线程

　　> 为了节省资源的占用

　　> 多线程执行速度非常快 

　　开启进程会发生什么：

　　　　> 启动进程会产生一个内存空间，申请一块资源

　　　　> 会自带一个主线程

　　　　> 开启子进程的速度要比开启子线程的速度慢

　　开启线程会发生什么：

　　　　> 一个进程内可以开启多个线程，从进程的内存空间中申请资源

　　　　> 节省资源

　　# 比如开启三个进程：

　　　　# 占用三分内存资源

　　# 比如开启三个线程：

　　　　# 从一个内存资源中，申请三个小的执行单位

　　问题1：在单核情况下，开启多进程有没有提高执行效率？

　　　　没有，在单核情况下，尽量开启多线程。

　　问题：IO密集型、计算密集型分别使用什么？

　　　　IO密集型：多线程

　　　　　　IO(时间由用户决定)：

　　　　　　　　阻塞：切换+保存状态

　　　　计算密集型：多进程

　　　　　　计算(时间由操作系统定)：

　　　　　　　　计算时间很长：切换+保存状态

　　注意：进程与进程之间数据是隔离的，线程与线程之间的数据是共享的

3、线程的两种创建方式、守护线程

　　守护线程的使用方式和守护进程的使用方式一样，在下面创建线程中体现：

　　第一种方式：直接调用Thread类

from threading import Thread    # Thread用来创建线程
from threading import current_thread    # current_thread中含有线程的属性
import time


def task():
    print(f"start...{current_thread().name}")    # current_thread().name 线程的名字
    time.sleep(1)
    print(f"end...{current_thread().name}")    # current_thread().name 线程的名字


if __name__ == "__main__":
    # 模拟开启10个子线程
    for i in range(10):
        # 开启子线程
        t = Thread(target=task)
        # 加上守护线程：主进程结束，代表主线程也结束，子线程有可能会被回收，将其他线程回收资源
        t.daemon = True
        t.start()
        # 告诉主线程等到子线程执行完成再执行主线程
        t.join()

    print(f"主进程(主线程)结束...{current_thread().name}")    # current_thread().name 线程的名字