python 线程 ~~ ~~~为面试开辟VIP通道~~~~~测试、死锁、全局变量共享、守护主线程等。。。。。。
线程（英语：thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。线程很重要，通过本篇文章可以让你们很好的了解线程的传参、线程执行规则、守护主线程、线程间共享全局变量、进程互斥锁、死锁进程怎么解决。希望对你们有所帮助。
在了解线程之间的操作及进程死锁之前先来了解一下什么是进程？以下是官方的解释。
线程（英语：thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。在Unix System V及SunOS中也被称为轻量进程（lightweight processes），但轻量进程更多指内核线程（kernel thread），而把用户线程（user thread）称为线程。
线程是独立调度和分派的基本单位。线程可以为操作系统内核调度的内核线程，如Win32线程；由用户进程自行调度的用户线程，如Linux平台的POSIX Thread；或者由内核与用户进程，如Windows 7的线程，进行混合调度。
同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源，如虚拟地址空间，文件描述符和信号处理等等。但同一进程中的多个线程有各自的调用栈（call stack），自己的寄存器环境（register context），自己的线程本地存储（thread-local storage）。
一个进程可以有很多线程，每条线程并行执行不同的任务。
在多核或多CPU，或支持Hyper-threading的CPU上使用多线程程序设计的好处是显而易见，即提高了程序的执行吞吐率。在单CPU单核的计算机上，使用多线程技术，也可以把进程中负责I/O处理、人机交互而常被阻塞的部分与密集计算的部分分开来执行，编写专门的workhorse线程执行密集计算，从而提高了程序的执行效率。
看着是不是非常的晕，没关系，下面让我们用实例来享受线程带来的舒适。
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1、线程之元组传参
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没错，你没有看错，和前面所说的进程一样，线程也可以用元组传参。这样说吧，只要有函数的存在基本上都能以元组传参。下面来看一下元组是怎么传参的
# TODO 鸟欲高飞，必先展翅# TODO 向前的人 ：Jhon# TODO 元组import threadingimport timedef task(count): for i in range(count): print("正在工作") time.sleep(0.2) else: print("工作结束")if __name__ == '__main__': #创建子线条程 task_thred=threading.Thread(target=task,args=(5,)) task_thred.start()结果：
因为传入的元组是5 ，（5，）是元组的传参操作，参数为一个元素时候一定不能忘掉了逗号。
task_thred=threading.Thread(target=task,args=(5,))创建子线程并将元组（5，）传给task(count)函数，函数中count形参接收。其中target=task，target就是目标，也就是目标函数的意思。
task_thred.start()就是将上面创建的线程开启，注意一定要开启线程，不然线程开启不了程序无法执行。
time.sleep(0.2)，休眠0.2秒，看起来卡顿卡顿的，更好的看出进程执行的过程
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2、线程之字典传参
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# TODO 字典import threadingimport timedef task(count): for i in range(count): print("正在工作") time.sleep(0.2) else: print("工作结束")if __name__ == '__main__': #创建子进程 task_thred=threading.Thread(target=task,kwargs={"count":6}) task_thred.start()结果：
task_thred=threading.Thread(target=task,kwarg={"count":6})创建子线程并将字典{“count”：6}传给task(count)函数，函数中count形参接收。其中target=task，target就是目标，也就是目标函数的意思。字典就类似于json字符串，找个网页单机右键检查找到网络下面的全部，找一个js文件打开（可以不一定是js文件，其他的也可以）刷新一下你就可以发现标头里的都是以字符串显示的
task_thred.start()就是将上面创建的线程开启，注意一定要开启线程，不然线程开启不了程序无法执行。
time.sleep(0.2)，休眠0.2秒，看起来卡顿卡顿的，更好的看出进程执行的过程
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3、线程执行规则
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很显然是无序的，线程和进程都是用于资源调度，是随机分配的，所以是都是无序的。下面通过例子来看一下。
# TODO 线程之间执行时无序的import threadingimport timedef work1(): time.sleep(1) print("当前的线程是：",threading.current_thread().name)if __name__ == '__main__': for _ in range(5): work_thred=threading.Thread(target=work1) work_thred.start()结果：
第一次执行结果
第二次执行结果
我们对比两次的执行结果可以发现第一次执行的线程顺序是: 4->5->1->3->2,而蒂维茨执行的县城顺序是: 3->5->2->1->4,很显然两次的执行顺序不一致，所以线程的执行是没有顺序的
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4、测试主次线程权限，如何消除权限？？？又如何巩固主线程的掌控权
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测试主线程是否会等待子线程执行完毕关闭，通过下面的例子你可以很好的了解。
# TODO 测试主线程是否会等待子线程执行完毕关闭import timeimport threadingdef show_info(): for i in range(5): print("test,",i) time.sleep(1)if __name__ == '__main__': show_thted=threading.Thread(target=show_info) show_thted.start() time.sleep(1.5) print("结束")**
结果：
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主线程都结束了，子线程还在执行，是不是感觉很懵。这还了得，这就相当于诱敌深入的时候将军叫你撤退，你还一股劲地往前冲，这不是打乱计划，瞎搞吗？纳闷怎么解决这个问题了。
4.1、方法一：
创建进程的时候加入守护进程daemon
# TODO 测试主线程是否会等待子线程执行完毕关闭import timeimport threadingdef show_info(): for i in range(5): print("test,",i) time.sleep(1)if __name__ == '__main__': show_thted=threading.Thread(target=show_info,daemon=True) show_thted.start() time.sleep(1.5) print("结束")结果：
我们可以发现主线程结束后，子进程也停止了执行，达到预期目的，方法可行。
4.2、方法二
难道必须在创建进程的时候就要放入守护进程吗？
# TODO 测试主线程是否会等待子线程执行完毕关闭import timeimport threadingdef show_info(): for i in range(5): print("test,",i) time.sleep(1)if __name__ == '__main__': show_thted=threading.Thread(target=show_info) show_thted.setDaemon(True) show_thted.start() time.sleep(1.5) print("结束")结果：
这样是不是也可以确保主线程停止后子线程跟着停止，ok，达到效果，方法可行。但是你们有没有发现这样很多余，明明一行代码就可以实现的，为什么要多行代码执行呢，但是作为一个方法，记住还是很有必要的。
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5、线程之间共享全局变量
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# TODO 线程之间共享全局变量import threadingimport timemy_list=[]#写入数据def write_data(): for i in range(5): my_list.append(i) time.sleep(0.1) print("write_data",my_list)# 读取数据def read_data(): print("read_data",my_list)if __name__ == '__main__': # 创建写入数据线程 write_dataThred=threading.Thread(target=write_data) # 创建读取数据线程 read_dataThred=threading.Thread(target=read_data) #开启进程 write_dataThred.start() # 主线程等待写入线程执行完成以后代码再继续往下执行 write_dataThred.join()# 等待子线程执行之后再执行下一次代码，不加这行你会发现read_data 读不到数据 print("开始读取数据")结果：
read_data 哪去了？？？？？？
从上图可以发现只要重新启动read_dataThred线程就可以了
你难道认为这样就可以了吗，太天真了。-_-
下面再引入一个例子。
# TODO 线程之间共享全局变量出现问题 问题：线程不一致，交替拿变量 解决方法 保持线程同步，同一时刻只能有一个线程去操作全局变量 两种方式 线程等待 + 互斥所import threading# 创建函数，实现循环100万次,每次全局变量加一g_num=0# 每次全局变量加一def sun_num(): for i in range(1000000): global g_num g_num+=1 print("sun_num",g_num)# 每次全局变量加一def sun_num2(): for i in range(1000000): global g_num g_num+=1 print("sun_num2", g_num)if __name__ == '__main__': sun_numThred=threading.Thread(target=sun_num) sun_num2Thred=threading.Thread(target=sun_num2) #开启线程 sun_numThred.start() sun_num2Thred.start()结果：
结果是出结果了，但是你们细看一下代码，你们不感觉这个答案有问题吗？
有没有这样一个疑问，for循环，遍历共享变量，最后应该是1000000和2000000啊，怎么打印出来的是1000000和1456202,而且细心的你还会发现每次的大男孩不一样。想要解决问题应该怎么办呢？
问题总结：线程不一致，交替拿变量 解决方法 保持线程同步，同一时刻只能有一个线程去操作全局变量 两种方式 线程等待 + 互斥所
线程等待：join出场
# TODO 线程之间共享全局变量出现问题 问题：线程不一致，交替拿变量 解决方法 保持线程同步，同一时刻只能有一个线程去操作全局变量 两种方式 线程等待 + 互斥所import threading# 创建函数，实现循环100万次,每次全局变量加一g_num=0# 每次全局变量加一def sun_num(): for i in range(1000000): global g_num g_num+=1 print("sun_num",g_num)# 每次全局变量加一def sun_num2(): for i in range(1000000): global g_num g_num+=1 print("sun_num2", g_num)if __name__ == '__main__': sun_numThred=threading.Thread(target=sun_num) sun_num2Thred=threading.Thread(target=sun_num2) #开启线程 sun_numThred.start() # # TODO 方法一 sun_numThred.join() sun_num2Thred.start()结果：
线程等待，当前线程等待其他线程执行某些操作,典型场景就是生产者消费者模式,在任务条件不满足时,等待其他线程的操作从而使得条件满足。等到其他线程完成操作释放后再分配线程。当前线程获得资源继续执行操作。
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6、互斥锁
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****互斥锁 Lock()：在编程中，引入了对象互斥锁的概念，来保证共享数据操作的完整性。每个对象都对应于一个可称为" 互斥锁" 的标记，这个标记用来保证在任一时刻，只能有一个线程访问该对象。
互斥锁三步骤 ~~~ 创建一把锁==》上锁==》释放锁 三步走
# TODO 互斥锁 Lock()import threading# # TODO 创建一把锁==》上锁==》释放锁 三步走# mutext=threading.Lock()# mutext.acquire()# mutext.release()#定义全局变量g_num=0# 创建一把锁mutext=threading.Lock()# 每次全局变量加一def sun_num(): # TODO 上锁 mutext.acquire() for i in range(1000000): global g_num g_num+=1 print("sun_num",g_num) # TODO 释放锁 mutext.release()# 每次全局变量加一def sun_num2(): # TODO 上锁 mutext.acquire() for i in range(1000000): global g_num g_num+=1 print("sun_num2", g_num)if __name__ == '__main__': sun_numThred=threading.Thread(target=sun_num) sun_num2Thred=threading.Thread(target=sun_num2) #开启线程 sun_numThred.start() sun_num2Thred.start()结果：
是不是非常神奇。
主义事项：
一、互斥锁就三步骤 1、创建一把锁 2、上锁 3、释放锁 。
二、保证共享数据操作的完整性
三、等当前上锁线程执行完成，释放锁后其他线程才能申请资源
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7、死锁
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死锁是指两个或两个以上的线程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去
# TODO 死锁import threadingimport time# 创建互斥锁lock=threading.Lock()def get_value(index): #上锁 lock.acquire() print(threading.current_thread()) my_list=[3,4,7,2] # 根据下标释放取值 if index>=len(my_list): print("下标越界:",index) # TODO 当下标越界了释放锁，让后面线程继续取值 # lock.release() return value=my_list[index] print(value) time.sleep(0.2) #释放锁 # lock.release()if __name__ == '__main__': #模拟大量线程取值 for i in range(30): sub_thred=threading.Thread(target=get_value,args=(i,)) sub_thred.start()结果：
注释掉释放锁的操作，线程刚执行就卡住了，产生了死锁。
打开释放所操作
# TODO 死锁import threadingimport time# 创建互斥锁lock=threading.Lock()def get_value(index): #上锁 lock.acquire() print(threading.current_thread()) my_list=[3,4,7,2] # 根据下标释放取值 if index>=len(my_list): print("下标越界:",index) # TODO 当下标越界了释放锁，让后面线程继续取值 lock.release() return value=my_list[index] print(value) time.sleep(0.2) #释放锁 lock.release()if __name__ == '__main__': #模拟大量线程取值 for i in range(30): sub_thred=threading.Thread(target=get_value,args=(i,)) sub_thred.start()结果：
1、因为我们是用方式传参，循环30次，索引0~29。
2、我们会发现我们在判断越界后，因为释放锁所以仍会输出。
3、加入互斥锁解除了死锁危机。
觉得还不错的话就一键三连吧 __^__