1. 操作系统/应用程序 a. 硬件 - 硬盘 - CPU - 主板 - 显卡 - 内存 - 电源 ... b. 装系统（软件） - 系统就是一个由程序员写出来软件，该软件用于控制计算机的硬件， 让他们之间进行相互配合。 c. 安软件（安装应用程序） - QQ - 百度云 - pycharm ... 2. 并发和并行 并发，伪，由于一个人执行速度特别快，人感觉不到停顿。 并行，真，创建10个人同时操作。3. 线程、进程 a. 单进程、单线程的应用程序 print('666') b. 到底什么是线程？什么是进程？ Python自己没有这玩意，Python中调用的操作系统的线程和进程。 c. 单进程、多线程的应用程序 代码： import threading print('666') def func(arg): print(arg) t = threading.Thread(target=func) t.start() print('end') 一个应用程序（软件），可以有多个进程（默认只有一个），一个进程中可以创建多个线程（默认一个）。 d. 故事: Alex甄嬛西游传 总结： 1. 操作系统帮助开发者操作硬件。 2. 程序员写好代码在操作系统上运行（依赖解释器）。 任务特别多的情况： 3. 以前的你，写代码： import threading import requests import uuid url_list = [ 'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg', 'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg', 'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg', ] def task(url): """""" """ 1. DNS解析，根据域名解析出IP 2. 创建socket客户端 sk = socket.socket() 3. 向服务端发起连接请求 sk.connect() 4. 发送数据（我要图片） sk.send(...) 5. 接收数据 sk.recv(8096) 接收到数据后写入文件。 """ ret = requests.get(url) file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg' with open(file_name, mode='wb') as f: f.write(ret.content) for url in url_list: task() """ - 你写好代码 - 交给解释器运行： python s1.py - 解释器读取代码，再交给操作系统去执行，根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行（单进程/单线程）。 - 操作系统调用硬件：硬盘、cpu、网卡.... """ 4. 现在的你，写代码： import threading import requests import uuid url_list = [ 'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg', 'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg', 'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg', ] def task(url): """""" """ 1. DNS解析，根据域名解析出IP 2. 创建socket客户端 sk = socket.socket() 3. 向服务端发起连接请求 sk.connect() 4. 发送数据（我要图片） sk.send(...) 5. 接收数据 sk.recv(8096) 接收到数据后写入文件。 """ ret = requests.get(url) file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg' with open(file_name, mode='wb') as f: f.write(ret.content) for url in url_list: t = threading.Thread(target=task,args=(url,)) t.start() """ - 你写好代码 - 交给解释器运行： python s2.py - 解释器读取代码，再交给操作系统去执行，根据你的代码去选择创建多少个线程/进程去执行（单进程/4线程）。 - 操作系统调用硬件：硬盘、cpu、网卡.... """ Python多线程情况下： - 计算密集型操作：效率低。（GIL锁） - IO操作： 效率高 Python多进程的情况下： - 计算密集型操作：效率高（浪费资源）。 不得已而为之。 - IO操作： 效率高 （浪费资源）。 以后写Python时： IO密集型用多线程： 文件/输入输出/socket网络通信 计算密集型用多进程。 扩展： Java多线程情况下： - 计算密集型操作：效率高。 - IO操作： 效率高 Python多进程的情况下： - 计算密集型操作：效率高（浪费资源）。 - IO操作： 效率高 浪费资源）。 4. Python中线程和进程（GIL锁） GIL锁，全局解释器锁。用于限制一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度。 扩展：默认GIL锁在执行100个cpu指令（过期时间）。5. Python线程编写 线程的使用
###################### 1.线程的基本使用 #################
import threading
def func(arg):
print(arg)
t = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t.start()
print(123)
###################### 2.主线程默认等子线程执行完毕 #################
import threading
import time
def func(arg):
time.sleep(arg)
print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))
t2.start()
print(123)
###################### 3.主线程不再等，主线程终止则所有子线程终止 #################
import threading
import time
def func(arg):
time.sleep(2)
print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
t1.setDaemon(True)#守护线程，开启优先级很低，主线程运行完之后直接关闭守护线程
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))
t2.setDaemon(True)#守护线程
t2.start()
print(123)
###################### 4.开发者可以控制主线程等待子线程（最多等待时间） #################
import threading
import time
def func(arg):
time.sleep(0.01)
print(arg)
print('创建子线程t1')
t1 = threading.Thread(target=func,args=(3,))
t1.start()
# 无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。
# 有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。
t1.join(2)
print('创建子线程t2')
t2 = threading.Thread(target=func,args=(9,))
t2.start()
t2.join(2) # 让主线程在这里等着，等到子线程t2执行完毕，才可以继续往下走。
print(123)
###################### 5.线程名称 #################
import threading
def func(arg):
# 获取当前执行该函数的线程的对象
t = threading.current_thread()
# 根据当前线程对象获取当前线程名称
name = t.getName()
print(name,arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t1.setName('侯明魏')
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=func,args=(22,))
t2.setName('刘宁钱')
t2.start()
print(123)
###################### 6.线程本质 ################# # 先打印：11？123？
import threading
def func(arg):
print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t1.start()
# start 是开始运行线程吗？不是
# start 告诉cpu，我已经准备就绪，你可以调度我了。
print(123)
###################### 7.补充：面向对象版本的多线程 ################# # 多线程方式：1 (常见)
import threading
def func(arg):
print(arg)
t1 = threading.Thread(target=func,args=(11,))
t1.start()
# 多线程方式：2
import threading
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
print(11111,self._args,self._kwargs)
t1 = MyThread(args=(11,))
t1.start()
t2 = MyThread(args=(22,))
t2.start()
print('end')
多线程 # #################### 1. 计算密集型多线程无用 ####################
import threading
v1 = [11,22,33] # +1
v2 = [44,55,66] # 100
def func(data,plus):
for i in range(len(data)):
data[i] = data[i] + plus
t1 = threading.Thread(target=func,args=(v1,1))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=func,args=(v2,100))
t2.start()
# #################### 2. IO操作 多线程有用 ####################
import threading
import requests
import uuid
url_list = [
'https://www3.autoimg.cn/newsdfs/g28/M05/F9/98/120x90_0_autohomecar__ChsEnluQmUmARAhAAAFES6mpmTM281.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g28/M09/FC/06/120x90_0_autohomecar__ChcCR1uQlD6AT4P3AAGRMJX7834274.jpg',
'https://www2.autoimg.cn/newsdfs/g3/M00/C6/A9/120x90_0_autohomecar__ChsEkVuPsdqAQz3zAAEYvWuAspI061.jpg',
]
def task(url):
ret = requests.get(url)
file_name = str(uuid.uuid4()) + '.jpg'
with open(file_name, mode='wb') as f:
f.write(ret.content)
for url in url_list:
t = threading.Thread(target=task,args=(url,))
t.start()
总结： 1. 应用程序/进程/线程的关系？ *****（面试题：进程/线程/协程的区别？） 2. 为什么要创建线程？什么是线程 由于线程是cpu工作的最小单元，创建线程可以利用多核优势实现并行操作（Java/C#）。 注意：线程是为了工作。 3. 为什么要创建进程？什么是进程 进程和进程之间做数据隔离（Java/C#）。 注意：进程是为了提供环境让线程工作。隔离数据空间的单元进程和线程的区别 第一：进程是cpu资源分配的最小单元 线程是cpu计算的最小单元 第二：一个进程中可以有多个线程 第三：对于python来说他的进程和线程与其他语言有差异，有GIL锁；GIL锁保证一个进程中同一时刻只有一个线程被cpu调度 注意：IO密集型操作可以使用多线程；计算密集型可以使用多进程； 4. Python a. Python中存在一个GIL锁。 ***** - 造成：多线程无法利用多核优势。 - 解决：开多进程处理（浪费资源） 总结： IO密集型：多线程 计算密集型：多进程 b. 线程的创建 - Thread ***** - MyThread c. 其他 - join *****等待子线程运行时间，超时则跳过此线程；无参数，让主线程在这里等着，等到子线程t1执行完毕，才可以继续往下走。有参数，让主线程在这里最多等待n秒，无论是否执行完毕，会继续往下走。
- setDeanon *****True是开启守护线程，优先级很低，主线程执行完毕后不会等待守护线程，程序直接关闭 - setName *****设置子线程名字 - threading.current_thread() *****当前线程 d. 锁 - 获得 - 释放 IO密集型：多线程 计算密集型：多进程
来源：https://www.cnblogs.com/bilx/p/11452922.html