5.2.多任务的概念
什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？
答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。
注意：
并发：指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已）。（假的多任务）
并行：指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行的。(真的多任务)
【自己总结】
1.区分并发和并行的概念。
并发：假的多任务。就是并非所有的任务一起同时执行，而是总有一些任务不在执行，但是由于切换任务的速度相当快，一般为0.00002s左右，让我们感觉看上去像是在一起执行而已。
并行：真的多任务。指的是任务数小于等于cpu核数，所有任务是一起同时执行的。
cpu是central processing unit 即中央处理器，目前一般使用的是4核或者8核，16核的价格较为昂贵。cpu的核数越多，处理运行速度则越快。
5.3线程
python的thread模块是比较底层的模块，python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用
1.使用threading模块
单线程执行
#coding=utf-8
import time
def saySorry():
print(“亲爱的，我错了，我能吃饭了吗？”)
time.sleep(1)
if name == “main”:
for i in range(5):
saySorry()
多线程执行
#coding=utf-8
import threading
import time
def saySorry():
print(“亲爱的，我错了，我能吃饭了吗？”)
time.sleep(1)
if name == “main”:
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=saySorry)
t.start() #启动线程，即让线程开始执行
说明：
1.可以明显看出使用了多线程并发的操作，花费时间要短很多
2.当调用start()时，才会真正的创建线程，并且开始执行
2.主线程会等待所有的子线程结束后才结束
#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime
def sing():
for i in range(3):
print(“正在唱歌…%d”%i)
sleep(1)
def dance():
for i in range(3):
print(“正在跳舞…%d”%i)
sleep(1)
if name == ‘main’:
print(’—开始—:%s’%ctime())
t1 = threading.Thread(target=sing)
t2 = threading.Thread(target=dance)
t1.start()
t2.start()
#sleep(5) # 屏蔽此行代码，试试看，程序是否会立马结束？
print('---结束---:%s'%ctime())
【自己总结】：
1.主代码逐行执行，到t1.start()的时候创建子线程1，然后开始执行sing函数即子线程1。同时，主线程继续运行（即主代码继续向下执行），执行t2.start()的时候创建子线程2，然后开始执行dance函数即子线程2。主线程继续向下执行，而后面没有代码了，等待子线程运行完毕后则主线程结束即整体代码运行结束。(主线程和子线程同步进行，即边运行函数，主程序代码也是在继续向下运行的)
2.关于target = dance函数，而不是dance（）的问题。dance（）是调用一个函数，而本文代码中是将dance作为值赋给t2
3.查看线程数量
#coding=utf-8
import threading
from time import sleep,ctime
def sing():
for i in range(3):
print(“正在唱歌…%d”%i)
sleep(1)
def dance():
for i in range(3):
print(“正在跳舞…%d”%i)
sleep(1)
if name == ‘main’:
print(’—开始—:%s’%ctime())
t1 = threading.Thread(target=sing)
t2 = threading.Thread(target=dance)
t1.start()
t2.start()
while True:
length = len(threading.enumerate())
print('当前运行的线程数为：%d'%length)
if length<=1:
break
sleep(0.5)
【自我总结】：
1.关于代码中的enumerate()函数，将返回结果变的不再一定是一个单独的元素。
eg: ipyhton3中运行
names = [“aa”,“bb”,“cc”]
for temp in names:
print(temp)
…aa
…bb
…cc
for temp in enumerate(names):
print(temp)
…(0,‘aa’)
…(1,‘bb’)
…(2,‘cc’)
for (i,name) in enumerate(names):
print(i,name)
5.4线程-注意点
- 线程执行代码的封装
通过上一小节，能够看出，通过使用threading模块能完成多任务的程序开发，为了让每个线程的封装性更完美，所以使用threading模块时，往往会定义一个新的子类class，只要继承threading.Thread就可以了，然后重写run方法
示例如下：
#coding=utf-8
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(3):
time.sleep(1)
msg = "I’m "+self.name+’ @ '+str(i) #name属性中保存的是当前线程的名字
print(msg)
if name == ‘main’:
t = MyThread()
t.start()
说明
python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。而创建自己的线程实例后，通过Thread类的start方法，可以启动该线程，交给python虚拟机进行调度，当该线程获得执行的机会时，就会调用run方法执行线程。
【自己总结】：
之前的变量创建都是针对函数，如t=threading.Thread(target=函数名)。但有时后面需要定义一个新的子类，这个类就必须要继承threading.Thread。在此基础上重新定义run方法，必须有run方法。关于run方法的相关知识点见上面的说明
2.线程的执行顺序
#coding=utf-8
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(3):
time.sleep(1)
msg = "I’m "+self.name+’ @ '+str(i)
print(msg)
def test():
for i in range(5):
t = MyThread()
t.start()
if name == ‘main’:
test()
说明
从代码和执行结果我们可以看出，多线程程序的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时，线程将被阻塞（Blocked），到sleep结束后，线程进入就绪（Runnable）状态，等待调度。而线程调度将自行选择一个线程执行。上面的代码中只能保证每个线程都运行完整个run函数，但是线程的启动顺序、run函数中每次循环的执行顺序都不能确定。
[自己总结]
【自己总结：】
一个线程同一时刻只能运行一个函数。当start运行后，会自动调用run方法。那么如何调用MyThread类里面的login和register方法呢？在run方法里面写入self.login（）和self.register()来调用login和register方法。
3.总结
1.每个线程默认有一个名字，尽管上面的例子中没有指定线程对象的name，但是python会自动为线程指定一个名字。
2.当线程的run()方法结束时该线程完成。
3.无法控制线程调度程序，但可以通过别的方式来影响线程调度的方式。
5.5多线程-共享全局变量
from threading import Thread
import time
g_num = 100
def work1():
global g_num
for i in range(3):
g_num += 1
print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)
def work2():
global g_num
print("----in work2, g_num is %d—"%g_num)
print("—线程创建之前g_num is %d—"%g_num)
t1 = Thread(target=work1)
t1.start()
#延时一会，保证t1线程中的事情做完
time.sleep(1)
t2 = Thread(target=work2)
t2.start()
列表当做实参传递到线程中
from threading import Thread
import time
def work1(nums):
nums.append(44)
print("----in work1—",nums)
def work2(nums):
#延时一会，保证t1线程中的事情做完
time.sleep(1)
print("----in work2—",nums)
g_nums = [11,22,33]
t1 = Thread(target=work1, args=(g_nums,))
t1.start()
t2 = Thread(target=work2, args=(g_nums,))
t2.start()
总结：
在一个进程内的所有线程共享全局变量，很方便在多个线程间共享数据
缺点就是，线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱（即线程非安全）
5.6多线程-共享全局变量-问题
【自己总结全局变量知识点】
在一个函数中对全局变量进行修改的时候，到底是否需要使用global进行说明：要看 是否对全局变量的执行指向进行了修改。如果修改了执行指向，即让全局变量指向了一个新的地方，那么必须使用global。如果，仅仅是修改了指向的空间中的数据，此时不用必须使用global。（字符串，整型数据，元组不可修改，其他类型可以修改）
多线程开发可能遇到的问题
假设两个线程t1和t2都要对全局变量g_num(默认是0)进行加1运算，t1和t2都各对g_num加10次，g_num的最终的结果应该为20。
但是由于是多线程同时操作，有可能出现下面情况：
在g_num=0时，t1取得g_num=0。此时系统把t1调度为”sleeping”状态，把t2转换为”running”状态，t2也获得g_num=0
然后t2对得到的值进行加1并赋给g_num，使得g_num=1
然后系统又把t2调度为”sleeping”，把t1转为”running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给g_num。
这样导致虽然t1和t2都对g_num加1，但结果仍然是g_num=1
测试1
import threading
import time
g_num = 0
def work1(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("----in work1, g_num is %d—"%g_num)
def work2(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("----in work2, g_num is %d—"%g_num)
print("—线程创建之前g_num is %d—"%g_num)
t1 = threading.Thread(target=work1, args=(100,))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=work2, args=(100,))
t2.start()
while len(threading.enumerate()) != 1:
time.sleep(1)
print(“2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s” % g_num)
测试2
import threading
import time
g_num = 0
def work1(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("----in work1, g_num is %d—"%g_num)
def work2(num):
global g_num
for i in range(num):
g_num += 1
print("----in work2, g_num is %d—"%g_num)
print("—线程创建之前g_num is %d—"%g_num)
t1 = threading.Thread(target=work1, args=(1000000,))
t1.start()
t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
t2.start()
while len(threading.enumerate()) != 1:
time.sleep(1)
print(“2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s” % g_num)
结论
如果多个线程同时对同一个全局变量操作，会出现资源竞争问题，从而数据结果会不正确。（由于资源竞争，可能线程1的整个操作过程还没有结束，没有保存+1后的结果，就被线程2或者其他线程挤出去了，多次执行时就会导致结果出错。当args的参数number越大时，这种资源竞争导致的结果不正确问题就被放大的越明显）
5.7同步
同步的概念
同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。如:你说完，我再说。
"同"字从字面上容易理解为一起动作
其实不是，"同"字应是指协同、协助、互相配合。
如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行;B执行，再将结果给A;A再继续操作。
解决线程同时修改全局变量的方式
对于上一小节提出的那个计算错误的问题，可以通过线程同步来进行解决
思路，如下:
系统调用t1，然后获取到g_num的值为0，此时上一把锁，即不允许其他线程操作g_num
t1对g_num的值进行+1
t1解锁，此时g_num的值为1，其他的线程就可以使用g_num了，而且是g_num的值不是0而是1
同理其他线程在对g_num进行修改时，都要先上锁，处理完后再解锁，在上锁的整个过程中不允许其他线程访问，就保证了数据的正确性
5.8互斥锁
当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制
线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。
互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定
某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。
threading模块中定义了Lock类，可以方便的处理锁定：
#创建锁
mutex = threading.Lock()
#锁定
mutex.acquire()
#释放
mutex.release()
注意：
如果这个锁之前是没有上锁的，那么acquire不会堵塞
如果在调用acquire对这个锁上锁之前 它已经被 其他线程上了锁，那么此时acquire会堵塞，直到这个锁被解锁为止
使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100万次的操作
import threading
import time
g_num = 0
def test1(num):
global g_num
for i in range(num):
mutex.acquire() # 上锁
g_num += 1
mutex.release() # 解锁
print("---test1---g_num=%d"%g_num)
def test2(num):
global g_num
for i in range(num):
mutex.acquire() # 上锁
g_num += 1
mutex.release() # 解锁
print("---test2---g_num=%d"%g_num)
#创建一个互斥锁
#默认是未上锁的状态
mutex = threading.Lock()
#创建2个线程，让他们各自对g_num加1000000次
p1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
p1.start()
p2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))
p2.start()
#等待计算完成
while len(threading.enumerate()) != 1:
time.sleep(1)
print(“2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:%s” % g_num)
运行结果：
—test1—g_num=1909909
—test2—g_num=2000000
2个线程对同一个全局变量操作之后的最终结果是:2000000
可以看到最后的结果，加入互斥锁后，其结果与预期相符。
上锁解锁过程
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。
每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“阻塞”，直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。
线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。
【自我总结】互斥锁的概念类似于，卫生间里面的那个锁。每个线程完成自己任务的期间，cpu被上锁，无法切换，被其他线程占用。当该线程完成任务时，自动解锁，可以被另外一个占用，然后另外一个也会重复相同的操作。（就好比每个人上卫生间的时候，都会上锁，外面的人只能排队等着，如此循环有序的进行）
总结
锁的好处：
确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行
锁的坏处：
阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了
由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁
5.9死锁
现实社会中，男女双方都在等待对方先道歉
如果双方都这样固执的等待对方先开口，弄不好，就分手了
1.死锁
在线程间共享多个资源的时候，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁。
尽管死锁很少发生，但一旦发生就会造成应用的停止响应。下面看一个死锁的例子。
#coding=utf-8
import threading
import time
class MyThread1(threading.Thread):
def run(self):
# 对mutexA上锁
mutexA.acquire()
# mutexA上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexB上锁
print(self.name+'----do1---up----')
time.sleep(1)
# 此时会堵塞，因为这个mutexB已经被另外的线程抢先上锁了
mutexB.acquire()
print(self.name+'----do1---down----')
mutexB.release()
# 对mutexA解锁
mutexA.release()
class MyThread2(threading.Thread):
def run(self):
# 对mutexB上锁
mutexB.acquire()
# mutexB上锁后，延时1秒，等待另外那个线程 把mutexA上锁
print(self.name+'----do2---up----')
time.sleep(1)
# 此时会堵塞，因为这个mutexA已经被另外的线程抢先上锁了
mutexA.acquire()
print(self.name+'----do2---down----')
mutexA.release()
# 对mutexB解锁
mutexB.release()
mutexA = threading.Lock()
mutexB = threading.Lock()
if name == ‘main’:
t1 = MyThread1()
t2 = MyThread2()
t1.start()
t2.start()
此时已经进入到了死锁状态，可以使用ctrl - c
退出
2.避免死锁
程序设计时要尽量避免（银行家算法）
添加超时时间等
附录-银行家算法
[背景知识]
一个银行家如何将一定数目的资金安全地借给若干个客户，使这些客户既能借到钱完成要干的事，同时银行家又能收回全部资金而不至于破产，这就是银行家问题。这个问题同操作系统中资源分配问题十分相似：银行家就像一个操作系统，客户就像运行的进程，银行家的资金就是系统的资源。
[问题的描述]
一个银行家拥有一定数量的资金，有若干个客户要贷款。每个客户须在一开始就声明他所需贷款的总额。若该客户贷款总额不超过银行家的资金总数，银行家可以接收客户的要求。客户贷款是以每次一个资金单位（如1万RMB等）的方式进行的，客户在借满所需的全部单位款额之前可能会等待，但银行家须保证这种等待是有限的，可完成的。
例如：有三个客户C1，C2，C3，向银行家借款，该银行家的资金总额为10个资金单位，其中C1客户要借9各资金单位，C2客户要借3个资金单位，C3客户要借8个资金单位，总计20个资金单位。某一时刻的状态如图所示。
对于a图的状态，按照安全序列的要求，我们选的第一个客户应满足该客户所需的贷款小于等于银行家当前所剩余的钱款，可以看出只有C2客户能被满足：C2客户需1个资金单位，小银行家手中的2个资金单位，于是银行家把1个资金单位借给C2客户，使之完成工作并归还所借的3个资金单位的钱，进入b图。同理，银行家把4个资金单位借给C3客户，使其完成工作，在c图中，只剩一个客户C1，它需7个资金单位，这时银行家有8个资金单位，所以C1也能顺利借到钱并完成工作。最后（见图d）银行家收回全部10个资金单位，保证不赔本。那麽客户序列{C1，C2，C3}就是个安全序列，按照这个序列贷款，银行家才是安全的。否则的话，若在图b状态时，银行家把手中的4个资金单位借给了C1，则出现不安全状态：这时C1，C3均不能完成工作，而银行家手中又没有钱了，系统陷入僵持局面，银行家也不能收回投资。
综上所述，银行家算法是从当前状态出发，逐个按安全序列检查各客户谁能完成其工作，然后假定其完成工作且归还全部贷款，再进而检查下一个能完成工作的客户，…。如果所有客户都能完成工作，则找到一个安全序列，银行家才是安全的。
5.10 案例：多任务udp聊天器
说明：
编写一个有2个线程的程序
线程1用来接收数据然后显示
线程2用来检测键盘数据然后通过udp发送数据
要求
实现上述要求
总结多任务程序的特点
参考代码
import socket
import threading
def send_msg(udp_socket):
“”“获取键盘数据，并将其发送给对方”""
while True:
# 1. 从键盘输入数据
msg = input("\n请输入要发送的数据:")
# 2. 输入对方的ip地址
dest_ip = input("\n请输入对方的ip地址:")
# 3. 输入对方的port
dest_port = int(input("\n请输入对方的port:"))
# 4. 发送数据
udp_socket.sendto(msg.encode(“utf-8”), (dest_ip, dest_port))
def recv_msg(udp_socket):
“”“接收数据并显示”""
while True:
# 1. 接收数据
recv_msg = udp_socket.recvfrom(1024)
# 2. 解码
recv_ip = recv_msg[1]
recv_msg = recv_msg[0].decode(“utf-8”)
# 3. 显示接收到的数据
print(">>>%s:%s" % (str(recv_ip), recv_msg))
def main():
# 1. 创建套接字
udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
# 2. 绑定本地信息
udp_socket.bind(("", 7890))
# 3. 创建一个子线程用来接收数据
t = threading.Thread(target=recv_msg, args=(udp_socket,))
t.start()
# 4. 让主线程用来检测键盘数据并且发送
send_msg(udp_socket)
if name == “main”:
main()