Python_day16--多线程_with threadpoolexecutor(max_workers=4) as pool:

一、什么是多线程

多任务可以由多进程完成,也可以由一个进程内的多线程完成。我们说进程是由若干线程组成的,一个进程至少有一个线程。由于线程是操作系统直接支持的执行单元,因此,高级语言通常都内置多线程的支持,Python也不例外,并且,Python的线程是真正的Posix    Thread,而不是模拟出来的线程。

Python的标准库提供了两个模块:     _thread 和 threading ， _thread 是低级模块，threading是高级模块,对 _thread 进行了封装。绝大多数情况下,我们只需要使用 threading这个高级模块。

启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例,然后调用start()     开始执行。

二、自我认知的多线程

回想一下，我们在你看这篇文章之前是否运行代码都为下面这样，定义两个函数，并且调用他们；

（这里调用time模块只是为了模拟大型程序运行过程的等待时间，可有可无）

import time
import _thread
 
def song(name):
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("正在听歌...")
 
def code(name):
    for i in range(5):
        time.sleep(0.5)
        print("正在编码...")
 
# 这两个工作肯定是一个执行结束， 另外一个任务才开始执行;
song(1)
code(1)

我们看到上面的运行结果，先把song函数调用结束后才运行code的代码，但是这对于高速时代发展的我们来说实在是太慢了，为什么不可以让电脑在同一时间内去充分利用他的cpu；这里需要强调的是电脑运行速度最快的是cpu>内存>硬盘，但是cpu大部分时间是在等待下一个指令，而并非在不停的做着运算，所以为达到这一目的，我们需要用到多线程，让我们的cpu时刻保持高速的运算；

下面我们据一个例子来说明这一点：

_thread模块

import time
import _thread
 
def song(name):
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print("正在听歌...")
 
def code(name):
    for i in range(5):
        time.sleep(0.5)
        print("正在编码...")
 
# # 这两个工作肯定是一个执行结束， 另外一个任务才开始执行;
# song(1)
# code(1)
 
_thread.start_new_thread(song, ('song',))
_thread.start_new_thread(code, ('code',))
 
while 1:
    pass

我们能看到运行结果，代码在交替运行，也就是说我们上面的两个函数在cpu运行，而并没有让cpu“休息”，如果你不太愿意相信它是多线程那么可以从运行速度上来进行比较；

threading模块

import time
import threading
 
# 实现多线程的第一种方式:
def song(name):
    for i in range(5):
        time.sleep(0.1)
        print("正在听歌:%s" %(name))
 
def code(name):
    for i in range(5):
        time.sleep(0.3)
        print("正在编码:%s" %(name))
 
# song('hello')  # 15s
# code('hello')  # 10s
t1 = threading.Thread(target=song, args=("sunshine",))
t2 = threading.Thread(target=code, args=("python",))
t1.start()
t2.start()