- 微信
- 微博
  
  分享文章到微博
- 复制链接
  
  复制链接到剪贴板

python 线程 ~为面试开辟VIP通道~~~~~测试、死锁、全局变量共享、守护主线程等。。。。。。

不良使发表于 2022/04/01 23:45:45 2022/04/01

【摘要】 *线程（英语：thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。线程很重要，通过本篇文章可以让你们很好的了解线程的传参、线程执行规则、守护主线程、线程间共享全局变量、进程互斥锁、死锁进程怎么解决。希望对你们有所帮助。**

线程（英语：thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。线程很重要，通过本篇文章可以让你们很好的了解线程的传参、线程执行规则、守护主线程、线程间共享全局变量、进程互斥锁、死锁进程怎么解决。希望对你们有所帮助。

在了解线程之间的操作及进程死锁之前先来了解一下什么是进程？以下是官方的解释。

线程（英语：thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。在Unix System V及SunOS中也被称为轻量进程（lightweight processes），但轻量进程更多指内核线程（kernel thread），而把用户线程（user thread）称为线程。
线程是独立调度和分派的基本单位。线程可以为操作系统内核调度的内核线程，如Win32线程；由用户进程自行调度的用户线程，如Linux平台的POSIX Thread；或者由内核与用户进程，如Windows 7的线程，进行混合调度。
同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源，如虚拟地址空间，文件描述符和信号处理等等。但同一进程中的多个线程有各自的调用栈（call stack），自己的寄存器环境（register context），自己的线程本地存储（thread-local storage）。
一个进程可以有很多线程，每条线程并行执行不同的任务。
在多核或多CPU，或支持Hyper-threading的CPU上使用多线程程序设计的好处是显而易见，即提高了程序的执行吞吐率。在单CPU单核的计算机上，使用多线程技术，也可以把进程中负责I/O处理、人机交互而常被阻塞的部分与密集计算的部分分开来执行，编写专门的workhorse线程执行密集计算，从而提高了程序的执行效率。

看着是不是非常的晕，没关系，下面让我们用实例来享受线程带来的舒适。
**

1、线程之元组传参

**
没错，你没有看错，和前面所说的进程一样，线程也可以用元组传参。这样说吧，只要有函数的存在基本上都能以元组传参。下面来看一下元组是怎么传参的

# TODO                鸟欲高飞，必先展翅
# TODO                 向前的人 ：Jhon

#  TODO 元组
import threading
import time
def task(count):
    for i in range(count):
        print("正在工作")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("工作结束")

if __name__ == '__main__':
    #创建子线条程
    task_thred=threading.Thread(target=task,args=(5,))
    task_thred.start()

结果：

因为传入的元组是5 ，（5，）是元组的传参操作，参数为一个元素时候一定不能忘掉了逗号。

task_thred=threading.Thread(target=task,args=(5,))创建子线程并将元组（5，）传给task(count)函数，函数中count形参接收。其中target=task，target就是目标，也就是目标函数的意思。

task_thred.start()就是将上面创建的线程开启，注意一定要开启线程，不然线程开启不了程序无法执行。

time.sleep(0.2)，休眠0.2秒，看起来卡顿卡顿的，更好的看出进程执行的过程

2、线程之字典传参

#   TODO  字典
import threading
import time
def task(count):
    for i in range(count):
        print("正在工作")
        time.sleep(0.2)
    else:
        print("工作结束")

if __name__ == '__main__':
    #创建子进程
    task_thred=threading.Thread(target=task,kwargs={"count":6})
    task_thred.start()

结果：

task_thred=threading.Thread(target=task,kwarg={"count":6})创建子线程并将字典{“count”：6}传给task(count)函数，函数中count形参接收。其中target=task，target就是目标，也就是目标函数的意思。字典就类似于json字符串，找个网页单机右键检查找到网络下面的全部，找一个js文件打开（可以不一定是js文件，其他的也可以）刷新一下你就可以发现标头里的都是以字符串显示的

task_thred.start()就是将上面创建的线程开启，注意一定要开启线程，不然线程开启不了程序无法执行。

time.sleep(0.2)，休眠0.2秒，看起来卡顿卡顿的，更好的看出进程执行的过程

3、线程执行规则

**
很显然是无序的，线程和进程都是用于资源调度，是随机分配的，所以是都是无序的。下面通过例子来看一下。

#  TODO  线程之间执行时无序的
import threading
import time
def work1():
    time.sleep(1)
    print("当前的线程是：",threading.current_thread().name)
if __name__ == '__main__':
    for _ in range(5):
        work_thred=threading.Thread(target=work1)
        work_thred.start()

结果：
第一次执行结果

第二次执行结果

我们对比两次的执行结果可以发现第一次执行的线程顺序是: 4->5->1->3->2,而蒂维茨执行的县城顺序是: 3->5->2->1->4,很显然两次的执行顺序不一致，所以线程的执行是没有顺序的

4、测试主次线程权限，如何消除权限？？？又如何巩固主线程的掌控权

**
测试主线程是否会等待子线程执行完毕关闭，通过下面的例子你可以很好的了解。

# TODO 测试主线程是否会等待子线程执行完毕关闭
import time
import threading
def show_info():
    for i in range(5):
        print("test,",i)
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    show_thted=threading.Thread(target=show_info)

    show_thted.start()
    time.sleep(1.5)
    print("结束")

结果：

**

主线程都结束了，子线程还在执行，是不是感觉很懵。这还了得，这就相当于诱敌深入的时候将军叫你撤退，你还一股劲地往前冲，这不是打乱计划，瞎搞吗？纳闷怎么解决这个问题了。

4.1、方法一：
创建进程的时候加入守护进程daemon

# TODO 测试主线程是否会等待子线程执行完毕关闭
import time
import threading
def show_info():
    for i in range(5):
        print("test,",i)
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    show_thted=threading.Thread(target=show_info,daemon=True)

    show_thted.start()
    time.sleep(1.5)
    print("结束")

结果：

我们可以发现主线程结束后，子进程也停止了执行，达到预期目的，方法可行。

4.2、方法二
难道必须在创建进程的时候就要放入守护进程吗？

# TODO 测试主线程是否会等待子线程执行完毕关闭
import time
import threading
def show_info():
    for i in range(5):
        print("test,",i)
        time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    show_thted=threading.Thread(target=show_info)
    show_thted.setDaemon(True)

    show_thted.start()
    time.sleep(1.5)
    print("结束")

结果：

这样是不是也可以确保主线程停止后子线程跟着停止，ok，达到效果，方法可行。但是你们有没有发现这样很多余，明明一行代码就可以实现的，为什么要多行代码执行呢，但是作为一个方法，记住还是很有必要的。

5、线程之间共享全局变量

# TODO 线程之间共享全局变量
import threading
import time
my_list=[]
#写入数据
def write_data():
    for i in range(5):
        my_list.append(i)
        time.sleep(0.1)
    print("write_data",my_list)

# 读取数据
def read_data():
    print("read_data",my_list)
if __name__ == '__main__':
    #  创建写入数据线程
    write_dataThred=threading.Thread(target=write_data)
    # 创建读取数据线程
    read_dataThred=threading.Thread(target=read_data)

    #开启进程
    write_dataThred.start()
    # 主线程等待写入线程执行完成以后代码再继续往下执行
    write_dataThred.join()# 等待子线程执行之后再执行下一次代码，不加这行你会发现read_data  读不到数据
    print("开始读取数据")

结果：

read_data 哪去了？？？？？？

从上图可以发现只要重新启动read_dataThred线程就可以了

你难道认为这样就可以了吗，太天真了。-_-
下面再引入一个例子。

# TODO 线程之间共享全局变量出现问题     问题：线程不一致，交替拿变量      解决方法     保持线程同步，同一时刻只能有一个线程去操作全局变量    两种方式   线程等待  +  互斥所
import threading
#  创建函数，实现循环100万次,每次全局变量加一
g_num=0

# 每次全局变量加一
def sun_num():
    for i in range(1000000):
        global g_num
        g_num+=1
    print("sun_num",g_num)

# 每次全局变量加一
def sun_num2():
    for i in range(1000000):
        global g_num
        g_num+=1
    print("sun_num2", g_num)

if __name__ == '__main__':
    sun_numThred=threading.Thread(target=sun_num)
    sun_num2Thred=threading.Thread(target=sun_num2)

    #开启线程
    sun_numThred.start()
    sun_num2Thred.start()

结果：

结果是出结果了，但是你们细看一下代码，你们不感觉这个答案有问题吗？

有没有这样一个疑问，for循环，遍历共享变量，最后应该是1000000和2000000啊，怎么打印出来的是1000000和1456202,而且细心的你还会发现每次的大男孩不一样。想要解决问题应该怎么办呢？
问题总结：线程不一致，交替拿变量解决方法保持线程同步，同一时刻只能有一个线程去操作全局变量两种方式线程等待 + 互斥所

线程等待：join出场

# TODO 线程之间共享全局变量出现问题     问题：线程不一致，交替拿变量      解决方法     保持线程同步，同一时刻只能有一个线程去操作全局变量    两种方式   线程等待  +  互斥所
import threading
#  创建函数，实现循环100万次,每次全局变量加一
g_num=0

# 每次全局变量加一
def sun_num():
    for i in range(1000000):
        global g_num
        g_num+=1
    print("sun_num",g_num)

# 每次全局变量加一
def sun_num2():
    for i in range(1000000):
        global g_num
        g_num+=1
    print("sun_num2", g_num)

if __name__ == '__main__':
    sun_numThred=threading.Thread(target=sun_num)
    sun_num2Thred=threading.Thread(target=sun_num2)

    #开启线程
    sun_numThred.start()
    # # TODO 方法一
    sun_numThred.join()
    sun_num2Thred.start()

结果：

线程等待，当前线程等待其他线程执行某些操作,典型场景就是生产者消费者模式,在任务条件不满足时,等待其他线程的操作从而使得条件满足。等到其他线程完成操作释放后再分配线程。当前线程获得资源继续执行操作。

6、互斥锁

**
****互斥锁 Lock()：在编程中，引入了对象互斥锁的概念，来保证共享数据操作的完整性。每个对象都对应于一个可称为" 互斥锁" 的标记，这个标记用来保证在任一时刻，只能有一个线程访问该对象。

互斥锁三步骤 ~~~ 创建一把锁==》上锁==》释放锁三步走

#  TODO   互斥锁  Lock()
import threading

# # TODO 创建一把锁==》上锁==》释放锁   三步走
# mutext=threading.Lock()
# mutext.acquire()
# mutext.release()


#定义全局变量
g_num=0
# 创建一把锁
mutext=threading.Lock()
# 每次全局变量加一
def sun_num():
    # TODO   上锁
    mutext.acquire()
    for i in range(1000000):
        global g_num
        g_num+=1
    print("sun_num",g_num)
    # TODO  释放锁
    mutext.release()


# 每次全局变量加一
def sun_num2():
    # TODO 上锁
    mutext.acquire()
    for i in range(1000000):
        global g_num
        g_num+=1
    print("sun_num2", g_num)

if __name__ == '__main__':
    sun_numThred=threading.Thread(target=sun_num)
    sun_num2Thred=threading.Thread(target=sun_num2)

    #开启线程
    sun_numThred.start()
    sun_num2Thred.start()

结果：

是不是非常神奇。
主义事项：
一、互斥锁就三步骤 1、创建一把锁 2、上锁 3、释放锁。
二、保证共享数据操作的完整性
三、等当前上锁线程执行完成，释放锁后其他线程才能申请资源

7、死锁

**
死锁是指两个或两个以上的线程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去

# TODO  死锁
import threading
import time
# 创建互斥锁
lock=threading.Lock()
def get_value(index):
    #上锁
    lock.acquire()
    print(threading.current_thread())

    my_list=[3,4,7,2]
    # 根据下标释放取值
    if index>=len(my_list):
        print("下标越界:",index)
        # TODO  当下标越界了释放锁，让后面线程继续取值
        # lock.release()
        return
    value=my_list[index]
    print(value)
    time.sleep(0.2)

    #释放锁
    # lock.release()
if __name__ == '__main__':
    #模拟大量线程取值
    for i in range(30):
        sub_thred=threading.Thread(target=get_value,args=(i,))
        sub_thred.start()

结果：

注释掉释放锁的操作，线程刚执行就卡住了，产生了死锁。

打开释放所操作

# TODO  死锁
import threading
import time
# 创建互斥锁
lock=threading.Lock()
def get_value(index):
    #上锁
    lock.acquire()
    print(threading.current_thread())

    my_list=[3,4,7,2]
    # 根据下标释放取值
    if index>=len(my_list):
        print("下标越界:",index)
        # TODO  当下标越界了释放锁，让后面线程继续取值
        lock.release()
        return
    value=my_list[index]
    print(value)
    time.sleep(0.2)

    #释放锁
    lock.release()
if __name__ == '__main__':
    #模拟大量线程取值
    for i in range(30):
        sub_thred=threading.Thread(target=get_value,args=(i,))
        sub_thred.start()

结果：

1、因为我们是用方式传参，循环30次，索引0~29。
2、我们会发现我们在判断越界后，因为释放锁所以仍会输出。
3、加入互斥锁解除了死锁危机。

觉得还不错的话就一键三连吧 __^__

点赞
收藏
关注作者

0/1000

抱歉，系统识别当前为高风险访问，暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称，即可参与社区互动！

*长度不超过10个汉字或20个英文字符，设置后3个月内不可修改。

确认取消

加入云驻计划，成为创作者

华为云周边好礼
免费体验产品
特殊身份标识
线下官方门票
内部专家零距离
与10000+优质创作者共同成长

立即加入

python 线程 ~为面试开辟VIP通道~~~~~测试、死锁、全局变量共享、守护主线程等。。。。。。

1、线程之元组传参

2、线程之字典传参

3、线程执行规则

4、测试主次线程权限，如何消除权限？？？又如何巩固主线程的掌控权

5、线程之间共享全局变量

6、互斥锁

7、死锁

全部回复

设置昵称

关于作者

目录

加入云驻计划，成为创作者

python 线程 ~~ ~~~为面试开辟VIP通道~~~~~测试、死锁、全局变量共享、守护主线程等。。。。。。

1、线程之元组传参

2、线程之字典传参

3、线程执行规则

4、测试主次线程权限，如何消除权限？？？又如何巩固主线程的掌控权

5、线程之间共享全局变量

6、互斥锁

7、死锁

全部回复

设置昵称

关于作者

目录

加入云驻计划，成为创作者

推荐阅读

相关产品

python 线程 ~为面试开辟VIP通道~~~~~测试、死锁、全局变量共享、守护主线程等。。。。。。