Python之多线程01

Python之多线程01 关于多线程 线程是什么？

线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体.

与进程的区别:
(1) 地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间;
(2) 资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源
(3) 线程是处理器调度的基本单位,但进程不是.
(4) 二者均可并发执行.

简而言之,一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.

线程的切换开销小于进程，使得多线程程序的并发性高。
另外，进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率。

协程是什么？

我们知道 *** 作系统在线程等待IO(内存、磁盘读写)的时候，会阻塞当前线程，切换到其它线程，这样在当前线程等待IO的过程中，其它线程可以继续执行。当系统线程较少的时候没有什么问题，但是当线程数量非常多的时候，却产生了问题。一是系统线程会占用非常多的内存空间，二是过多的线程切换会占用大量的系统时间。

协程刚好可以解决上述2个问题。协程运行在线程之上，当一个协程执行完成后，可以选择主动让出，让另一个协程运行在当前线程之上。协程并没有增加线程数量，只是在线程的基础之上通过分时复用的方式运行多个协程，而且协程的切换在用户态完成，切换的代价比线程从用户态到内核态的代价小很多。

它们之间的关系

并发类型

• CPU密集型
  在运行时比较多使用CPU进行计算和处理
  如：下载数据，压缩解压
• I/O密集型
  在运行时比较多使用I/O（磁盘/内存）读写
  如：爬取信息，导入数据库

多线程相关技术

Python速度比C/C++/Java慢

据统计Python比C++慢200倍，导致现在大部分大型企业依旧使用C/C++或Java

速度慢原因

• 原因1：
  Python是动态类型语言，边执行边解释

• 原因2：
  存在GIL，无法使用多核CPU并发并行执行

GIL

GIL（Global Interpreter Lock，全局解释器锁）
是计算机程序语言解释器用于同步线程的一种机制，它使得任何时刻仅有一个线程在执行（无法使用多核并发）。

上图说 当线程在运行时它使用了GIL，当遇到I/O时释放GIL。
Thread1 获取到GIL并运行，直到遇到I/O，Thread1释放GIL。Thread2获取到GIL并运行，直到遇到I/O，Thread2释放GIL。Thread3获取到GIL并运行，直到遇到I/O，Thread3释放GIL。
同一时刻，只能有一个线程在运行。由于Python有GIL的存在，即使电脑有多核CPU，单个时刻只能使用一个1个。
相比并发加速的C++/JAVA慢的多。

为什么需要GIL

GIL是为了解决多线程之前数据完整性和状态同步问题。
案列：Python中对象的管理，是使用计数器进行的，引用数为0时则释放对象。
假设：线程1和线程2都引用对象obj，obj.ref_num = 2，线程1和线程2都想要释放obj的引用。
线程1将num自减后，num值为1,切换到线程2，并进行自减，num为0，此时线程2判断num值为0，则释放obj的引用。
当切换到线程2时，由于obj的引用已经被释放，线程2无法获取num，就会报错。或者线程2可能将其他对象给释放，导致内存混乱。

规避GIL限制

• 在I/O密集期，多线程threading在I/O期间会释放GIL，实现I/O和CPU并行。
• 使用multiprocessing模块多进程，可利用多核CPU并发运行，可加快CPU密集的处理。

多线程与单线程效率之比

针对博客园网站进行网站请求，以单线程与多线程运行时间进行比较：
页数：50页
电脑配置：6核12线程
单线程花费：8.815296173095703s
多线程花费：0.45113587379455566s
粗略的算了算有19倍

import requests
import threading
import time

urls =[
    f"https://www.cnblogs.com/#p{page}"
    for page in range(1,50+1)
]
#请求网页
def craw(u1):
    re = requests.get(u1)
    print(re.url,len(re.text))
    
# 单线程请求
def singleCatch():
    print("******singleCatch Start*******")
    for i in urls:
        craw(i)
    print("******singleCatch End*******")

# 多线程请求
def ThreadCatch():
    print("******ThreadCatch Start*******")
    threads=[]
    for i in urls:
        threads.append(
            threading.Thread(target=craw,args=(i,))		#给craw函数传参，使用args=(x,y)
        )
	
	#启动多线程
    for thread in threads:
        thread.start()
	#等待多线程停止
    for thread in threads:
        thread.join()
    print("******ThreadCatch End*******")

if __name__ == "__main__":
    start = time.time()
    singleCatch()
    end = time.time()
    print("singleCatch time is:",end-start)

    start = time.time()
    ThreadCatch()
    end = time.time()
    print("ThreadCatch time is:",end-start)