Python學習筆記__10.2章 多線程
1、概覽
多任務可以由多進程完成，也可以由一個進程內的多線程完成。進程是由若幹線程組成的，一個進程至少有一個線程。
由於線程是操作系統直接支持的執行單元，因此，高級語言通常都內置多線程的支持，Python也不例外，並且，Python的線程是真正的Posix Thread，而不是模擬出來的線程。
Python的標準庫提供了兩個模塊：_thread和threading。_thread是低級模塊。threading是高級模塊，對_thread進行了封裝。絕大多數情況下，我們只需要使用threading這個高級模塊。
1.1、創建一個線程
啟動一個線程就是把一個函數傳入並創建
import time, threading
# 新線程執行的代碼:
def loop():
print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) #打印當前線程實例，此函數體內，都為LoopThread
n = 0
while n < 5:
n = n + 1
print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
time.sleep(1)
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) #打印當前線程實例，此處為MainThread
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread') # 線程執行loop()函數，線程名為‘LoopThread’
t.start() #啟動線程
t.join()
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
threading模塊的current_thread()函數，它永遠返回當前線程的實例。主線程實例的名字叫MainThread，子線程的名字在創建時指定。如果不指定Python就自動給線程命名為Thread-1，Thread-2……
2、Lock
多線程和多進程最大的不同在於，多進程中，同一個變量，各自有一份拷貝存在於每個進程中，互不影響，而多線程中，所有變量都由所有線程共享，所以，任何一個變量都可以被任何一個線程修改，因此，線程之間共享數據最大的危險在於多個線程同時改一個變量，把內容給改亂了。
2.1、 更改全局變量balance
import time, threading
balance = 0
lock = threading.Lock() # threading.Lock()，創建一個鎖
def change_it(n):
# 先加後減，結果應該為0:
global balance
balance = balance + n
balance = balance - n
def run_thread(n):
for i in range(100000):
# 先要獲取鎖:
lock.acquire()
try:
# 進行修改:
change_it(n)
finally:
# 改完了一定要釋放鎖:
lock.release()
t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,)) #創建線程，讓t1指向這個線程
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,)) #創建線程，讓t2指向這個線程
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(balance)
當多個線程同時執行lock.acquire()時，只有一個線程能成功地獲取鎖，然後繼續執行代碼，其他線程就繼續等待直到獲得鎖為止
鎖的好處：
是確保了某段關鍵代碼只能由一個線程從頭到尾完整地執行
鎖的壞處：
阻止了多線程並發執行，包含鎖的某段代碼實際上只能以單線程模式執行，效率就大大地下降了。
由於可以存在多個鎖，不同的線程持有不同的鎖，並試圖獲取對方持有的鎖時，可能會造成死鎖，導致多個線程全部掛起，既不能執行，也無法結束，只能靠操作系統強制終止。
3、多核CPU
3.1、 死循環測試CPU 使用率
import threading, multiprocessing
def loop(): # 死循環
x = 0
while True:
x = x ^ 1
for i in range(multiprocessing.cpu_count()): # multiprocessing.cpu_count()=cpu 邏輯核數量
t = threading.Thread(target=loop)
t.start()
啟動與CPU核心數量相同的N個線程，在4核CPU上可以監控到CPU占用率僅有102%，也就是僅使用了一核。
用C、C++或Java來改寫相同的死循環，直接可以把全部核心跑滿。但Python不行
因為Python的線程雖然是真正的線程，但解釋器執行代碼時，有一個GIL鎖：Global Interpreter Lock，任何Python線程執行前，必須先獲得GIL鎖，然後，每執行100條字節碼，解釋器就自動釋放GIL鎖，讓別的線程有機會執行。這個GIL全局鎖實際上把所有線程的執行代碼都給上了鎖，所以，多線程在Python中只能交替執行，即使100個線程跑在100核CPU上，也只能用到1個核
Python雖然不能利用多線程實現多核任務，但可以通過多進程實現多核任務。多個Python進程有各自獨立的GIL鎖，互不影響。
4、小結
多線程編程，模型復雜，容易發生沖突，必須用鎖加以隔離，同時，又要小心死鎖的發生。
Python解釋器由於設計時有GIL全局鎖，導致了多線程無法利用多核。多線程的並發在Python中就是一個美麗的夢。
Python學習筆記__10.2章 多線程