python線程池與多線程的區(qū)別：1、線程在進(jìn)程下行進(jìn)；2、線程在進(jìn)程下行進(jìn)；3、一個(gè)進(jìn)程可以包含多個(gè)線程；4、不同進(jìn)程間數(shù)據(jù)很難共享；5、進(jìn)程要比線程消耗更多的計(jì)算機(jī)資源。

一. 線程與多線程

進(jìn)程: 一個(gè)程序執(zhí)行時(shí),可以稱之為一個(gè)進(jìn)程,其包含運(yùn)行中的程序和程序所使用的內(nèi)存和系統(tǒng)資源.一個(gè)進(jìn)程由多個(gè)線程所組成.

線程: 線程是程序中的一個(gè)執(zhí)行流,每個(gè)線程都有自己的專有寄存器,同時(shí)代碼區(qū)是共享的.不同的線程可以執(zhí)行同樣的函數(shù).

多線程: 多線程是指程序中包含多個(gè)執(zhí)行流,也即是一個(gè)程序中可以同時(shí)運(yùn)行多個(gè)不同的線程來(lái)執(zhí)行不同的任務(wù),允許單個(gè)程序創(chuàng)建多個(gè)并行執(zhí)行的線程來(lái)完成各自的任務(wù).

多線程最大的好處: 提高CPU利用率( 尤其適用于 I/O密集型程序 , 速度提升特別明顯)

進(jìn)程與線程的區(qū)別:

做個(gè)簡(jiǎn)單的比喻：進(jìn)程=火車，線程=車廂

線程在進(jìn)程下行進(jìn)(單純的車廂無(wú)法運(yùn)行)

一個(gè)進(jìn)程可以包含多個(gè)線程(一輛火車可以有多個(gè)車廂)

不同進(jìn)程間數(shù)據(jù)很難共享(一輛火車上的乘客很難換到另外一輛火車，比如站點(diǎn)換乘)

同一進(jìn)程下不同線程間數(shù)據(jù)很易共享(A車廂換到B車廂很容易)

進(jìn)程要比線程消耗更多的計(jì)算機(jī)資源(采用多列火車相比多個(gè)車廂更耗資源)

進(jìn)程間不會(huì)相互影響，一個(gè)線程掛掉將導(dǎo)致整個(gè)進(jìn)程掛掉(一列火車不會(huì)影響到另外一列火車，但是如果一列火車上中間的一節(jié)車廂著火了，將影響到所有車廂)

進(jìn)程可以拓展到多機(jī)，進(jìn)程最多適合多核(不同火車可以開在多個(gè)軌道上，同一火車的車廂不能在行進(jìn)的不同的軌道上)

進(jìn)程使用的內(nèi)存地址可以上鎖，即一個(gè)線程使用某些共享內(nèi)存時(shí)，其他線程必須等它結(jié)束，才能使用這一塊內(nèi)存。(比如火車上的洗手間)-"互斥鎖"

進(jìn)程使用的內(nèi)存地址可以限定使用量(比如火車上的餐廳，最多只允許多少人進(jìn)入，如果滿了需要在門口等，等有人出來(lái)了才能進(jìn)去)-“信號(hào)量”

二. 多線程之 threading 類

threading類是最常用的多線程模塊.創(chuàng)建線程的方法如下代碼:

threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, 
daemon=None)

group：默認(rèn)為None.

target：要執(zhí)行的函數(shù)名, 記得不要帶函數(shù)的括號(hào).

name：線程名稱,默認(rèn)為'Thread-N'形式.

args：在參數(shù)target中傳入的可調(diào)用對(duì)象的參數(shù)元組.

kwargs：在參數(shù)target中傳入的可調(diào)用對(duì)象的關(guān)鍵字參數(shù)字典.

daemon：守護(hù)模式屬性,默認(rèn)為None.

線程對(duì)象的重要方法:

start(): 開啟線程.它將使得run()方法在一個(gè)獨(dú)立的線程中被調(diào)用.

run(): 此方法代表線程活動(dòng).

join(timeout=None): 讓當(dāng)前調(diào)用者線程等待,直到線程結(jié)束.

daemon: 表示該線程是否為守護(hù)線程, True或者False.

創(chuàng)建多線程實(shí)例:

import random
import threading
import time
def awesome_function(name):
wait_time = random.randint(1, 10)
print('current thread name is :{0} and wait {1} s'.format(name, 
wait_time))
time.sleep(wait_time)
print('thread {} finished.'.format(name))
if __name__ == '__main__':
for i in range(0, 3):
t = threading.Thread(target=awesome_function, args=(i,))
t.start()

可以先看一下我錄制的運(yùn)行結(jié)果:

上面例子開啟了3個(gè)線程,3個(gè)線程并發(fā)執(zhí)行任務(wù),先完成任務(wù)的線程(time.sleep最短的)先輸出結(jié)果.

三. 更好用的線程池類ThreadPoolExecutor

啟動(dòng)一個(gè)新線程的開銷非常大,因?yàn)樗婕芭c操作系統(tǒng)的交互.在這種情況下,使用線程池可以很好地提升程序性能,尤其是當(dāng)程序中需要?jiǎng)?chuàng)建大量生存期很短暫的線程時(shí)更應(yīng)該考慮使用線程池.

線程池在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)即創(chuàng)建大量空閑的線程,程序只要將一個(gè)函數(shù)提交給線程池,線程池就會(huì)啟動(dòng)一個(gè)空閑的線程來(lái)執(zhí)行它.當(dāng)該函數(shù)執(zhí)行結(jié)束后,該線程并不會(huì)死亡,而是再次返回到線程池中變成空閑狀態(tài)，等待下一個(gè)函數(shù).同時(shí),使用線程池可以有效地控制系統(tǒng)中并發(fā)線程的數(shù)量.當(dāng)系統(tǒng)中包含有大量的并發(fā)線程時(shí),會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性能急劇下降,甚至導(dǎo)致Python解釋器崩潰,而線程池的最大線程數(shù)參數(shù)可以控制系統(tǒng)中并發(fā)線程的數(shù)量不超過(guò)此數(shù).

現(xiàn)在主流使用的線程池是concurrent.futures模塊中的ThreadPoolExecutor:

import random
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def awesome_function(name):
wait_time = random.randint(1, 10)
print('current thread name is :{0} and wait {1} s'.format(name, 
wait_time))
time.sleep(wait_time)
print('thread {} finished.'.format(name))
if __name__ == '__main__':
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as t:
for i in range(0, 3):
t.submit(awesome_function, i)

運(yùn)行結(jié)果錄制如下:

創(chuàng)建一個(gè)最大容納數(shù)量為3的線程池對(duì)象,通過(guò)submit提交執(zhí)行的函數(shù)到線程池中,若線程池中的某個(gè)線程(thread 2)執(zhí)行完成,則把空閑的線程(thread 3)放入到池子中,依次類推,直到所有線程執(zhí)行完成則程序結(jié)束。

以上是python線程池與多線程的區(qū)別的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！