多线程
什么是线程：
线程指的是一条流水线的工作过程的总称
线程是CPU的基本执行单位
对比进程而言，进程仅仅是一个资源单位其包含了程序运行所需的资源，就像一个车间
而单有资源是无法生产出产品的，必须有具体的生产产品的逻辑代码
线程就相当于车间中的一条流水线，而你的代码就是流水线上的一道道工序
特点：
1.每个进程都会有一个默认的线程
2.每个进程可以存在多个线程
3.同一进程中的所有线程之间数据是共享的
4.创建线程的开销远比创建进程小的多
主线程与子线程的区别:
1.线程之间是没有父子之分，是平等的
2.主线程是由操作系统自动开启的，而子线是由程序主动开启
3.即时主线程的代码执行完毕，也不会结束进程，会等待所有线程执行完毕，进程才结束
开启线程的两种方式：
1.实例化Tread类，target参数用于指定子线程要执行的任务
from threading import Thread
def task():
print("子线程 run........")
t = Thread(target=task)
t.start()
print("over")2.继承Tread类，覆盖run方法
from threading import Thread
class MyThread(Thread):
def run(self):
print("子线程 run........")
t = MyThread()
t.start()
print("over")与进程在使用方法上没有任何区别，不同的是开启子线程的代码可以写在任意位置
之所以使用方法完全相同是因为，多进程其实是为了弥补多线程的缺憾而诞生的。详见GIL锁
线程与进程区别：
1.同一进程中 线程之间数据共享
a = 100
def task():
global a
print("子线程 run........")
a = 1
t = Thread(target=task)
t.start()
print(a) # 1
print("over")2.创建线程的开销远比创建进程小的多
from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
def task():
pass
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
for i in range(100):
p = Thread(target=task)
p.start()
print(time.time()-start)
# 修改Thread 为Process类 查看结果3.无论开启了多少子线程PID是不会变的
from threading import Thread
import os
def task():
print(os.getpid())
for i in range(100):
p = Thread(target=task)
p.start()Tread类的常用属性：
# threading模块包含的常用方法
import threading
print(threading.current_thread().name) #获取当前线程对象
print(threading.active_count()) # 获取目前活跃的线程数量
print(threading.enumerate()) # 获取所有线程对象
t = Thread(name="aaa")
# t.join() # 主线程等待子线程执行完毕
print(t.name) # 线程名称
print(t.is_alive()) # 是否存活
print(t.isDaemon()) # 是否为守护线程守护线程：
设置守护线程的语法与进程相同，相同的是也必须放在线程开启前设置，否则抛出异常。
守护线程的特点：
守护线程会在被守护线程结束后立即结束
from threading import Thread
import time
def task():
print("start......")
time.sleep(5)
print("end......")
t = Thread(target=task)
# t.setDaemon(True)
t.daemon = True
t.start()
print("main over!")疑惑：
from threading import Thread
import time
def task():
print("start....1")
time.sleep(3)
print("end......1")
def task2():
print("start....2")
time.sleep(4)
print("end......2")
t = Thread(target=task)
t.daemon = True
t.start()
t2 = Thread(target=task2)
t2.start()
print("main over!")打印main over后主线程代码执行完毕，但是守护线程t1并没有立即结束，这是什么原因呢？
答：主线程会等待所有子线程执行完毕后结束
在上述例子中，一共有三个线程，主线程 ,t1，t2
虽然t1是守护线程 ，但是t2并不是所以主线程会等待t2执行结束才结束
顺序是：守护线程 等待 主线程 等待 其余子线程
换句话说，守护线程会随着所有非守护线程结束而结束。
线程锁
互斥锁
多线程的最主要特征之一是：同一进程中所有线程数据共享
一旦共享必然出现竞争问题。
a = 10
#lock = Lock()
def task():
global a
#lock.acquire()
b = a - 1
time.sleep(0.1)
a = b
#lock.release()
for i in range(10):
t = Thread(target=task)
t.start()
for t in threading.enumerate():
if t != threading.current_thread():
t.join()
print(a)
# 输出 9当多个线程要并发修改同一资源时，也需要加互斥锁来保证数据安全。
同样的一旦加锁，就意味着串行，效率必然降低。
死锁
现有两把锁l1和l2 用于表示盘子和筷子
两个线程的目标是吃饭，要吃饭的前提是同时拿到筷子和盘子，但是两个人的目标不同一个先拿筷子 ，一个先拿盘子最终造成死锁
l1 = Lock()
l2 = Lock()
def task():
l1.acquire()
print(threading.current_thread().name,"拿到了筷子")
time.sleep(0.1)
l2.acquire()
print(threading.current_thread().name, "拿到了盘子")
print("吃饭")
l1.release()
l2.release()
def task2():
l2.acquire()
print(threading.current_thread().name, "拿到了盘子")
l1.acquire()
print(threading.current_thread().name,"拿到了筷子")
print("吃饭")
l2.release()
l1.release()
t1 = Thread(target=task)
t1.start()
t2 = Thread(target=task2)
t2.start()共有两把锁，但是一人拿到了一把，并且互不释放，相互等待，导致程序卡死，这就死锁。
要发生死锁只有两种情况
1.有不止一把锁，不同线程或进程分别拿到了不同的锁不放
2.对同一把锁执行了多次acquire
其中第二种情况我们可以通过可重入锁来解决
可重入锁
Rlock 同一个线程可以多次执行acquire，释放锁时，有几次acquire就要release几次。
但是本质上同一个线程多次执行acquire时没有任何意义的，其他线程必须等到RLock全部release之后才能访问共享资源。
所以Rlock仅仅是帮你解决了代码逻辑上的错误导致的死锁，并不能解决多个锁造成的死锁问题
# 同一把RLock 多次acquire
#l1 = RLock()
#l2 = l1
# 不同的RLock 依然会锁死
#l1 = RLock()
#l2 = RLock()
def task():
l1.acquire()
print(threading.current_thread().name,"拿到了筷子")
time.sleep(0.1)
l2.acquire()
print(threading.current_thread().name, "拿到了盘子")
print("吃饭")
l1.release()
l2.release()
def task2():
l2.acquire()
print(threading.current_thread().name, "拿到了盘子")
l1.acquire()
print(threading.current_thread().name,"拿到了筷子")
print("吃饭")
l2.release()
l1.release()
t1 = Thread(target=task)
t1.start()
t2 = Thread(target=task2)
t2.start()忠告：在处理并发安全时 用完公共资源后一定要释放锁
信号量
Semaphore
信号量也是一种锁，其特殊之处在于可以让一个资源同时被多个线程共享，并控制最大的并发访问线程数量。
如果把Lock比喻为家用洗手间，同一时间只能一个人使用。
那信号量就可以看做公共卫生间，同一时间可以有多个人同时使用。
from threading import Thread,Semaphore,current_thread
import time
s = Semaphore(3)
def task():
s.acquire()
print("%s running........" % current_thread())
time.sleep(1)
s.release()
for i in range(20):
Thread(target=task).start()