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6.2 KiB
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多任务介绍
什么是多任务? 操作系统可以同时执行多个任务
现在的操作系统:windows mac linux unix 这些操作系统 都支持多任务
单核CPU如何实现多任务? 表面看,每个任务都是同时执行,实际上是每个任务在轮询着执行,只是因为CPU的调度太快,导致我们感觉像是所有任务都在同时执行
多核CPU如何实现多任务? 是真正实现了多个任务同时执行
并发:看上去一起执行,任务数大于CPU核心数 并行:一起执行,任务数必须小于等于CPU核心数
实现多任务的方式:
1、多进程方式
2、多线程方式
3、协程方式
4、多进程+多线程
没有多进程
import time
def func():
while True:
print("this is a process2")
time.sleep(1.5)
if __name__ == '__main__':
while True:
print("this is a process1")
time.sleep(1)
func()
multiprocessing 多进程
from multiprocessing import Process
import time,os
def func(str):
#os.getpid 获取当前进程的进程号
#os.getppid 获取当前进程的父进程
while True:
print("this is process 2--%s--%s--%s"%(str,os.getpid(),os.getppid()))
time.sleep(1.5)
if __name__ == '__main__':
print("父进程启动...--%s--%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
# 创建子进程
# target 说明进程的任务
p = Process(target=func,args=("python",))
# 启动进程
p.start()
# 主进程中的
while True:
print("this is a process 1--%s--%s"%(os.getpid(),os.getppid()))
time.sleep(1)
让父进程等待子进程结束之后父进程再结束
from multiprocessing import Process
from time import sleep
def func():
print("子进程启动...")
sleep(3)
print("子进程结束...")
if __name__ == '__main__':
print("父进程启动...")
p = Process(target = func)
p.start()
# sleep(1)
# 让父进程等待子进程结束之后父进程再结束
# timeout 超时时间 父进程的等待时间
p.join()
#执行后一直等待
print("父进程结束...")
在子进程中修改全局变量 对父进程中的全局变量没有影响
from multiprocessing import Process
num = 100
def run1():
print("孙子进程开始...")
print("孙子进程结束...%s"%(num))
def run():
print("子进程开始...")
global num
num += 1
print(num)
p = Process(target=run1)
p.start()
p.join()
print("子进程结束...")
if __name__ == '__main__':
print("父进程开始...")
p = Process(target=run)
p.start()
p.join()
num += 2
# 在子进程中修改全局变量 对父进程中的全局变量没有影响
# 我们在创建子进程的时候 对全局变量做了一个备份
# 子进程和父进程的Num是两个完全不同的变量
# 所有进程对全局变量的修改 都不会影响其它进程
print("父进程结束...%d"%(num))
进程池
from multiprocessing import Pool,Process
import time,random
def foo():
print("孙子进程开始...")
print("孙子进程结束...")
def func(__name__):
print("子进程%s启动..."%(__name__))
start = time.time()
time.sleep(random.choice([1,2,3]))
end = time.time()
print("子进程%s结束...耗时%.2f"%(__name__,end - start))
if __name__ == '__main__':
print("父进程开始...")
# 创建进程池
# 如果没有参数 默认大小为自己电脑的CPU核心数
# 表示可以同时执行的进程数量
pp = Pool(2)
for i in range(4):
# 创建进程,放入进程池统一管理
pp.apply_async(func,args=(i,))
# 在调用join之前必须先关掉进程池
# 进程池一旦关闭 就不能再添加新的进程了
pp.close()
# 进程池对象调用join,会等待进程池中所有的子进程结束之后再结束父进程
pp.join()
print("父进程结束...")
多线程:
在一个进程内部,要同时干很多事,就需要同时执行多个子任务 那么我们把进程内的这些子任务叫做线程
线程的内存空间是共享的 每个线程都共享同一个进程的资源
模块: 1、_thread模块 低级模块 2、threading模块 高级模块 对_thread模块进行了封装 """
创建线程
import threading,time
def run(num):
print("子线程%s开始..."%(threading.current_thread().__name__))
time.sleep(2)
print(num)
time.sleep(2)
# current_thread 返回一个当前线程的实例
print("子线程%s结束..."%(threading.current_thread().__name__))
if __name__ == '__main__':
print("主线程%s启动..."%(threading.current_thread().__name__))
# 创建子线程
t = threading.Thread(target = run,args = (1,))
t.start()
t.join()
print("主线程%s结束..."%(threading.current_thread().__name__))
多线程共享资源
import threading
num = 0
var = 0
def run(n):
global num
for i in range(1000000):
num += n
num -= n
def run1(n):
global var
for i in range(100):
var += n
var -= n
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=run,args=(6,))
t2 = threading.Thread(target=run,args=(9,))
t3 = threading.Thread(target=run,args=(5,))
t3.start()
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
t3.join()
print("num = %s"%(num))
互斥锁
import threading
创建锁对象
lock = threading.Lock()
num = 0
def run(n):
global num
for i in range(1000000):
# 加锁 为了确保下面代码只能由一个线程从头到尾的执行
# 会阻止多线程的并发执行,所以效率会大大降低
"""
lock.acquire()
try:
num = num - n
num = num + n
finally:
# 解锁
lock.release()
"""
with lock:
num = num + n
num = num - n
if __name__ == '__main__':
t1 = threading.Thread(target=run,args=(6,))
t2 = threading.Thread(target=run,args=(9,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print("num = %s"%(num))