python-threading模塊&多線程&守護線程&線程鎖

1、統計多線程執行的時間-方式一

• 進程是資源的集合，也就是一個程序
• 線程是程序運行的最小單位
• 線程是進程里面的
• 默認一個進程里只有一個線程

import threading,time

def insert_db():
    time.sleep(3)
    print('insert_db over')


start_time = time.time()
for i in range(3): # 串行的方式
    insert_db()
end_time = time.time()
print('串行的執行時間：',end_time-start_time)

start_time2 = time.time()
# 第二種方式，思路是判斷當前存活的線程個數
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target = insert_db)
    t.start()

# threading.activeCount()返回當前活躍的線程數
while threading.activeCount() != 1:
    pass
end_time2 = time.time()

print('多線程的執行時間：',end_time2-start_time2)
print('over.....')

 

結果：

 

 

 

2、統計多線程執行時間的第二種方式

import threading,time

def insert_db():
    time.sleep(3)
    print('insert_db over')


start_time = time.time()
for i in range(3): # 串行的方式
    insert_db()
end_time = time.time()
print('串行的執行時間：',end_time-start_time)

# 統計多線程執行時間：方式一
threads = []
start_time2 = time.time()
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=insert_db)
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join() # 等待子線程執行完成，主線程在接着執行

end_time2 = time.time()

print('多線程的執行時間：',end_time2-start_time2)
print('over.....')

 

3、統計多線程執行時間：錯誤方式

import threading,time

def insert_db():
    time.sleep(3)
    print('insert_db over')


start_time = time.time()
for i in range(3): # 串行的方式
    insert_db()
end_time = time.time()
print('串行的執行時間：',end_time-start_time)

# 統計多線程執行時間：方式一
threads = []
start_time2 = time.time()
for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=insert_db)
    t.start()
    threads.append(t)

# for t in threads:
#     t.join() # 等待子線程執行完成，主線程在接着執行

end_time2 = time.time()

# 多線程的執行時間： 0.0010039806365966797？？為啥不對？
# 主線程，也就是程序一開始運行的時候，最初的那個線程
# 這里的時間是主線程跑完的時間，沒包含子線程執行的時間
# 子線程，通過thread類實例化的線程，都是子線程
print('多線程的執行時間：',end_time2-start_time2)
print('over.....')

結果：

 

 

 

 

4、實例(下載圖片)

import threading
import requests
import hashlib

def down_load(url):
    name = hashlib.md5(url.encode()).hexdigest()
    r = requests.get(url)
    with open('%s.jpg'%name,'wb') as fw:
        fw.write(r.content)


l = [
    'http://www.nnzhp.cn/wp-content/themes/QQ/images/logo.jpg',
    'http://www.nnzhp.cn/wp-content/uploads/2016/12/2016aj5kn45fjk5-150x150.jpg',
    'http://www.nnzhp.cn/wp-content/themes/QQ/images/thumbnail.png'
]

# 串行下載
for url in l:
    down_load(url)

# 多線程下載
for i in l:
    t = threading.Thread(target=down_load,args=[i])
    t.start()

while threading.activeCount() != 1:
    pass

print('down load over ...')

 

5、？？

# #多線程運行函數是，函數的返回值是拿不到的
# #所以定義一個list，把函數運行的結果都存進去就ok
# case_result = []
#
# def run_case(case_name):
#     print('run case...',case_name)
#     case_result.append({case_name:'success'})

 

6、守護線程

• 未設置為守護線程

# 守護線程:一旦主線程死掉，那么守護線程不管有沒有執行完成，全部結束

import threading
import time

def talk(name):
    print('正在和%s聊天'%name)
    time.sleep(200)

def shipin(name):
    print('正在和%s視頻'%name)
    time.sleep(300)

print('qq主窗口')
t1 = threading.Thread(target=talk,args=['lzh'])
# 如果沒有設置為守護線程，所有線程運行結束后，程序才會結束
# 設置線程為守護線程
# t1.setDaemon(True)
t1.start()


t2 = threading.Thread(target=shipin,args=['zsb'])
# 設置線程為守護線程
# t2.setDaemon(True)
t2.start()


time.sleep(5)
print('結束。。。')

#所有線程運行結束后，程序才會結束

 

運行結果：如下圖，程序並沒有結束

 

 

• 設置為守護線程

• # 守護線程:一旦主線程死掉，那么守護線程不管有沒有執行完成，全部結束
  
  import threading
  import time
  
  def talk(name):
      print('正在和%s聊天'%name)
      time.sleep(200)
  
  def shipin(name):
      print('正在和%s視頻'%name)
      time.sleep(300)
  
  print('qq主窗口')
  t1 = threading.Thread(target=talk,args=['lzh'])
  # 如果沒有設置為守護線程，所有線程運行結束后，程序才會結束
  # 設置線程為守護線程
  t1.setDaemon(True)
  t1.start()
  
  
  t2 = threading.Thread(target=shipin,args=['zsb'])
  # 設置線程為守護線程
  t2.setDaemon(True)
  t2.start()
  
  
  time.sleep(5)
  print('結束。。。')

   

運行結果：

 

 

7、線程鎖？？

# 線程鎖
#多個線程同時操作同一個數據的時候，會有問題

import  threading

count = 0
lock = threading.Lock()

def test():
    global  count

    #lock.acquire(timeout = 3) #加鎖,單位？？

    count += 1

    # lock.release() #解鎖
    # 線程死鎖

for i in range(100):
    t = threading.Thread(target = test)
    t.start()

print(count)