#(1) 一个进程里包含了多个线程,线程之间是异步并发
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os , time , random
def func(i):
time.sleep(random.uniform(0.1,0.9))
print(“当前进程号:{}”.format(os.getpid()) , i)
if name == “__main__”: #线程里面这句话可以不加
for i in range(10):
t = Thread(target=func,args=(i,))
t.start()
print(os.getpid())
如下可见，子线程中的进程号与主进程号一样，并且子线程和主进程之间是异步并发的
#(2) 并发的多进程和多线程之间,多线程的速度更快
#多线程速度
def func(i):
print( "当前进程号:{} , 参数是{} ".format(os.getpid() , i) )
if name == “__main__”:
lst = []
startime = time.time()
for i in range(10000):
t = Thread(target=func,args=(i,))
t.start()
lst.append(t)
print(lst)
for i in lst:
i.join()
endtime = time.time()
print(“运行的时间是{}”.format(endtime - startime) ) # 运行的时间是1.8805944919586182
#多进程速度
if name == “__main__”:
lst = []
startime = time.time()
for i in range(10000):
p = Process(target=func,args=(i,))
p.start()
lst.append§
print(lst)
for i in lst:
i.join()
endtime = time.time()
print(“运行的时间是{}”.format(endtime - startime) ) # 运行的时间是101.68004035949707
多进程：1000个进程耗时9.06秒
多线程：多线程之间，数据共享，可以直接操作数据。1000个线程耗时0.087秒，差距巨大，所以对于IO密集型，还是用多线程较快
多进程执行计算密集型，如果各个进程间各计算各的，不用共享数据，由于可以使用多核，比多线程快。
如果是各个进程间数据共享，同步计算最终结果，多进程反而非常慢，远远慢于多线程
#(3) 多线程之间,数据共享
num = 100
lst = []
def func():
global num
num -= 1
for i in range(100):
t = Thread(target=func)
t.start()
lst.append(t)
for i in lst:
i.join()
print(num)
多线程之间共享数据，可以直接操作
2、自定义线程类
#用类定义线程，必须手动调用父类__init__方法，必须重载父类run方法，定义自己线程类逻辑
from threading import Thread
import os,time
(1)必须继承父类Thread,来自定义线程类
class MyThread(Thread):
def __init__(self,name):
手动调用父类的构造方法
super().init()
自定义当前类需要传递的参数
self.name = name
def run(self):
print( “当前进程号{},name={}”.format(os.getpid() , self.name) )
if name == “__main__”:
t = MyThread(“我是线程”)
t.start()
print( “当前进程号{}”.format(os.getpid()) )
新版：
#自定义线程类
from threading import Thread,current_thread
(1)必须继承父类Thread,来自定义线程类
class MyThread(Thread):
def __init__(self,name):
手动调用父类的构造方法
super().init()
自定义当前类需要传递的参数
self.name = name
def run(self):
print(f"当前线程的线程号是{current_thread().ident}")
if name == ‘__main__’:
for i in range(10):
t = MyThread(f"线程{i}")
t.start()
(2)线程中的相关属性
线程.is_alive() 检测线程是否仍然存在
线程.setName() 设置线程名字
线程.getName() 获取线程名字
1.currentThread().ident 查看线程id号 新版用current_thread().ident
2.enumerate() 返回目前正在运行的线程列表
3.activeCount() 返回目前正在运行的线程数量
getName,setName被弃用了
新版：
def func():
time.sleep(1)
if name == “__main__”:
t = Thread(target=func)
t.start()
检测线程是否仍然存在
print( t.is_alive() )
线程.getName() 获取线程名字
print(t.getName())
设置线程名字
t.setName(“抓API接口”)
print(t.getName())
from threading import currentThread
from threading import enumerate
from threading import activeCount
def func():
time.sleep(0.1)
print(“当前子线程号id是{},进程号{}”.format( currentThread().ident ,os.getpid()) )
if name == “__main__”:
t = Thread(target=func)
t.start()
print(“当前主线程号id是{},进程号{}”.format( currentThread().ident ,os.getpid()) )
for i in range(5):
t = Thread(target=func)
t.start()
返回目前正在运行的线程列表
lst = enumerate()
print(lst,len(lst))
返回目前正在运行的线程数量 (了解)
print(activeCount())
新版：
### 线程中的相关属性
import time
from threading import Thread,current_thread
from threading import enumerate
from threading import active_count
def func():
time.sleep(1)
print(f"当前子线程的线程号{current_thread().ident}")
if name == ‘__main__’:
for i in range(5):
t = Thread(target=func)
t.start()
#设置线程名
t.name = f"抓API接口{i}"
返回目前正在运行的线程列表
lst = enumerate()
print(lst,len(lst))
返回目前正在运行的线程数量 (了解)
print(active_count())
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