Python多线程与高并发
主要讲解了关于python多线程的一些例子和高并发的一些应用场景
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Clarence
# @Date: 2018-02-28 20:39:31
# @Last Modified by: Clarence
# @Last Modified time: 2018-02-28 23:29:54
"""
涉及知识点
互斥锁 线程
在大部分的编程语言当中，线程都是编程当中十分重要的概念，Python也不例外。
"""
# 写一个简单的单线程程序
import time
import threading
# def saysorry():
# print('我错了')
# time.sleep(1)
# if __name__ == '__main__':
# for i in range(5):
# t = threading.Thread(target=saysorry)
# t.start()
"""
1.当用继承的方式去创建线程时，一定要重写父类的Run()方法
2.当线程的run()方法结束的时候，线程也结束
3.我们认为是无法完全控制线程的，但是我们可以通过一些方式来影响线程的调用
4.线程的几种状态 新建----就绪----运行-----死亡 等待(阻塞)主要出现就绪与运行之间
"""
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(5):
msg = '线程' + self.name + str(i)
print(msg)
# 单线程 注意 若调用start,则先执行主线程的，后执行子线程的 若调用run()方法，则相当于函数调用，按照程序的顺序执行
if __name__ == '__main__':
t = MyThread()
t.start()
"""
import time
import threading
num = 0
class MyThread(threading.Thread):
# 告诉python解释器，我要对全局变量进行修改了
global num
num = num + 1
time.sleep(1)
msg = self.name + 'set num to' + str(num)
print(msg)
def test():
for i in range(5):
t = MyThread()
t.start()
if __name__ == '__main__':
test()
"""# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Clarence
# @Date: 2018-02-28 21:40:58
# @Last Modified by: Clarence
# @Last Modified time: 2018-02-28 23:40:58
"""
当一个线程调用锁的acquire方法时，获得锁，锁就会进入上锁状态
每次只有一个线程可以获得锁，如果此时另个一个线程试图获得这个锁时，该线程就会进入
阻塞状态，直到拥有锁的线程调用了release()方法释放锁之后，其他线程才能够获得这把锁
总结: 锁的好处，确保了某段关键代码只能有一个线程从头到尾执行，保证了数据的唯一性
锁的坏处:
1.阻止了多线程并发执行 效率大大降低
2.由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方的锁， 可能就会
造成死锁
高并发服务器应用场所 web开发 区块链 同时 线程 进程 协程
"""
import threading
import time
num = 0
#创建一把锁
mutex = threading.Lock()
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
global num
#上锁
mutexFlage = mutex.acquire()
print('线程(%s)的锁状态为%d' %(self.name, mutexFlage))
#判断是否上锁成功
if mutexFlage:
num = num + 1
time.sleep(1)
msg = self.name + 'set num to' + str(num)
print(msg)
print(threading.currentThread(), threading.activeCount())
mutex.release()
def test():
for i in range(5):
t = MyThread()
print(threading.currentThread(), threading.activeCount())
t.start()
if __name__ == '__main__':
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