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Python—面向对象小解(5)

时间:2024-06-02 15:57:35浏览次数:29  
标签:__ start Python 小解 面向对象 线程 print 进程 def

一、多任务介绍

1.1 进程与线程

进程是操作系统分配资源的最小单元

线程执行程序的的最小单元

线程依赖进程,可以获取进程的资源

一个程序执行 先要创建进程分配资源,然后使用线程执行任务

默认情况下一个进程中有一个线程

1.2 多任务介绍

运行多个进程或线程执行代码逻辑

多个进程或线程同时执行叫做并行执行

多个进程或线程交替执行叫做并发执行

必行还是并发有cpu个数决定

5个进程 cpu核心是3个 计算时时并发执行 5个进程需要抢占cpu资源,谁抢到谁执行代码计算

5个进程 cpu核心10个 计算时时并行执行 不需要抢占资源,没个进程都已一个独立的cpu核心使用完成计算

多任务在执行计算时,可以执行的同一的计算任务,也可以执行不同的任务

def func(data):
    a  = 1
    for i in data:
        a+=i
       
    return a

def func2(data):
    a  = 1
    for i in data:
        a-=i
       
    return a

def func3(data):
    a  = 1
    for i in data:
        a*=i
       
    return a

def func4(data):
    a  = 1
    for i in data:
        a%=i
       
    return a

def func4(data):
    a  = 1
    for i in data:
        a**=i
       
    return a
 
可以有5个线程或进程执行一个函数任务 func  ,那么还函数会被执行5次

也可以5个线程或进程执行不同的函数任务,每个函数任务被执行1次

1.3 多进程

多进程实现多任务就是创建多个进程执行任务函数

任务1 唱歌 任务2 跳舞 任务3 弹吉他

不使用多任务执行

程序执行顺序是从上往下依次执行,如果上一个函数没有执行完成,那么下一个函数,不会被执行

import time
def sing():
    print('唱歌')
    time.sleep(4) # 停止4秒 模拟程序执行4秒
    print('唱歌2')


def dance():
    print('跳舞')


def tanzou():
    print('弹吉他')


sing()
dance()
tanzou()

使用多进程实现多任务

# 多进程实现多任务
import time
# 使用模块方法创建多个进程
from multiprocessing import Process

def sing():
    print('唱歌')
    time.sleep(4) # 停止4秒 模拟程序执行4秒
    print('唱歌2')


def dance():
    print('跳舞')


def tanzou():
    print('弹吉他')


if __name__ == '__main__':
    # 创建进程
    # 创建不同的进程执行不同的任务
    p1 = Process(target=sing)
    p2 = Process(target=dance)
    p3 = Process(target=tanzou)

    # 执行进程
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
I-任务中的参数传递
# 多进程实现多任务
import time
# 使用模块方法创建多个进程
from multiprocessing import Process

def sing(username,singname):
    print(f'唱{username}的{singname}歌')

def dance(name):
    print(f'跳{name}舞')


def tanzou():
    print('弹吉他')


if __name__ == '__main__':
    # 创建进程
    # 创建不同的进程执行不同的任务
    # 传递参数的两种方式
    p1 = Process(target=sing,kwargs={'username':'周杰伦','singname':'稻香'})
    p2 = Process(target=dance,args=['霹雳'])
    p3 = Process(target=tanzou)

    # 执行进程
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
II-获取进程编号
  • getpid

  • getppid

# 多进程实现多任务
import time
# 使用模块方法创建多个进程
from multiprocessing import Process
import os

def sing(username,singname):
    print(f'子进程1的编号{os.getpid()}')
    print(f'子进程1的父进程编号{os.getppid()}')
    print(f'唱{username}的{singname}歌')

def dance(name):
    print(f'子进程2的编号{os.getpid()}')
    print(f'子进程2的父进程编号{os.getppid()}')
    print(f'跳{name}舞')


def tanzou():
    print(f'子进程3的编号{os.getpid()}')
    print(f'子进程3的父进程编号{os.getppid()}')
    print('弹吉他')


if __name__ == '__main__':
    # 创建进程
    # 创建不同的进程执行不同的任务
    # 传递参数的两种方式
    p1 = Process(target=sing,kwargs={'username':'周杰伦','singname':'稻香'})
    p2 = Process(target=dance,args=['霹雳'])
    p3 = Process(target=tanzou)

    # 执行进程
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    print('主进程')
    # 获取当前进程的pid编号
    print(os.getpid())

主进程默认情况下是等待子进程结束后在结束整个进程的

也可以通过exit()方法强制退出主进程,所有进程都结

III-保证进程的执行顺序

会影响执行效率

如果进程之间没有对应的数据传递关系,可以不用保证顺序,多个进程可以同时执行

如果进程之间有数据传递需求,就要保证执行顺序,通过join操作,但是该操作会影响执行效

IV-进程间的数据不共享

每个进程的资源时独立。数据就不共享

1.4 多线程

线程依赖进程,可以创建一个进程,在一个进程下创建多个线程执行任务

# 多线程实现多任务
from threading import Thread

import time
import os

def sing():
    print(f'线程1的进程编号{os.getpid()}')
    print('唱歌')
    time.sleep(4) # 停止4秒 模拟程序执行4秒
    print('唱歌2')


def dance():
    print(f'线程2的进程编号{os.getpid()}')
    print('跳舞')


def tanzou():
    print(f'线程3的进程编号{os.getpid()}')
    print('弹吉他')

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程
    t1 = Thread(target=sing)
    t2 = Thread(target=dance)
    t3 = Thread(target=tanzou)

    # 执行线程任务
    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
    print(f'主进程编号{os.getpid()}')
线程任务传参
from threading import Thread
def sing(username,singname):

    print(f'唱{username}的{singname}歌')

def dance(name):

    print(f'跳{name}舞')


def tanzou():
    print('弹吉他')

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程传递参数
    t1 = Thread(target=sing,kwargs={'username':'凤凰传奇','singname':'月亮之上'})
    t2 = Thread(target=dance,args=['圆桌舞'])
    t3 = Thread(target=tanzou)

    t1.start()
    t2.start()
    t3.start()
线程执行任务顺序保证

线程的执行顺序也是无序的,如果需要保证线程执行顺讯也是通过join保证

from threading import Thread
import os
def sing(username,singname):
    print(f'线程1的编号{os.getpid()}')
    print(f'唱{username}的{singname}歌')

def dance(name):
    print(f'线程2的编号{os.getpid()}')
    print(f'跳{name}舞')


def tanzou():
    print(f'线程3的编号{os.getpid()}')
    print('弹吉他')

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程传递参数
    t1 = Thread(target=sing,kwargs={'username':'凤凰传奇','singname':'月亮之上'})
    t2 = Thread(target=dance,args=['圆桌舞'])
    t3 = Thread(target=tanzou)

    t1.start()
    t1.join()
    t2.start()
    t2.join()
    t3.start()
    t3.join()
线程键共享数据

多个线程是在一个进程下运行,他们可以使用同一个进程下的资源

# 线程共享数据
from threading import Thread
a = 0


def func_add1():
    global a
    for i in range(1000):
        a += 1

    print(f'线程1的结果{a}')


def func_add2():
    global a
    for i in range(2000):
        a += 1
    print(f'线程2的结果{a}')

if __name__ == '__main__':

    t1= Thread(target=func_add1)
    t2= Thread(target=func_add2)

    t1.start()

    t2.start()

    # 主进程
    print(a)

当共享数据是,多个线程操作同一个数据,那么有可能会因为资源抢占造成计算错误

可以通过join保证数据能完整计

# 线程共享数据
from threading import Thread
a = 0


def func_add1():
    global a
    for i in range(1000000):
        a += 1

    print(f'线程1的结果{a}')


def func_add2():
    global a
    for i in range(1000000):
        a += 1
    print(f'线程2的结果{a}')

if __name__ == '__main__':

    t1= Thread(target=func_add1)

    t2= Thread(target=func_add2)

    t1.start()
    # 可以通过join保证执行顺序等上一个线程执行完成后再执行其他的
    t1.join()

    t2.start()
    t2.join()

    # 主进程
    print(f'主进程的结果{a}')

1.5多任务总结

进程和线程

进程是分配资源的最小单元 线程是执行任务的最小单元

实现多任务可以使用多进程或多线

为什么要使用多任务?

提升计算效率,当cpu资源充足是,可以实现多个任务同时执行。

后续spark底层实现采用的多线程方式,spark计算效率很高。spark已经封装实现,开发不需要写多线程。

实际开发为什么不用多进程实现多任务?更多是采用多线程?

创建进程的开销加大,创建时间长。每创建一个进程都需要额外有计算机分配资源,分配资源也会耗费时间

多进程间不共享数据

多线程会共享数据,如果发生资源抢占会造成数据计算错误

标签:__,start,Python,小解,面向对象,线程,print,进程,def
From: https://blog.csdn.net/weixin_49811843/article/details/139365493

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