网络编程之线程
什么是线程？
在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间，而且默认就有一个控制线程
线程顾名思义，就是一条流水线工作的过程，一条流水线必须属于一个车间，一个车间的工作过程是一个进程
车间负责把资源整合到一起，是一个资源单位，而一个车间内至少有一个流水线
流水线的工作需要电源，电源就相当于cpu
**所以，进程只是用来把资源集中到一起（进程只是一个资源单位，或者说资源集合），而线程才是cpu上的执行单位。**
多线程（即多个控制线程）的概念是，在一个进程中存在多个控制线程，多个控制线程共享该进程的地址空间，相当于一个车间内有多条流水线，都共用一个车间的资源。
例如，北京地铁与上海地铁是不同的进程，而北京地铁里的13号线是一个线程，北京地铁所有的线路共享北京地铁所有的资源，比如所有的乘客可以被所有线路拉。进程的开销小
创建进程的开销要远大于线程？
如果我们的软件是一个工厂，该工厂有多条流水线，流水线工作需要电源，电源只有一个即cpu（单核cpu）
一个车间就是一个进程，一个车间至少一条流水线（一个进程至少一个线程）
创建一个进程，就是创建一个车间（申请空间，在该空间内建至少一条流水线）
而建线程，就只是在一个车间内造一条流水线，无需申请空间，所以创建开销小
进程之间是竞争关系，线程之间是协作关系？
车间直接是竞争/抢电源的关系，竞争（不同的进程直接是竞争关系，是不同的程序员写的程序运行的，迅雷抢占其他进程的网速，360把其他进程当做病毒干死）
一个车间的不同流水线式协同工作的关系（同一个进程的线程之间是合作关系，是同一个程序写的程序内开启动，迅雷内的线程是合作关系，不会自己干自己）为何要用多线程
多线程指的是，在一个进程中开启多个线程，简单的讲：如果多个任务共用一块地址空间，那么必须在一个进程内开启多个线程。详细的讲分为4点：
1. 多线程共享一个进程的地址空间
2. 线程比进程更轻量级，线程比进程更容易创建可撤销，在许多操作系统中，创建一个线程比创建一个进程要快10-100倍，在有大量线程需要动态和快速修改时，这一特性很有用
3. 若多个线程都是cpu密集型的，那么并不能获得性能上的增强，但是如果存在大量的计算和大量的I/O处理，拥有多个线程允许这些活动彼此重叠运行，从而会加快程序执行的速度。
4. 在多cpu系统中，为了最大限度的利用多核，可以开启多个线程，比开进程开销要小的多。（这一条并不适用于python）线程模型
多个线程共享同一个进程的地址空间中的资源，是对一台计算机上多个进程的模拟，有时也称线程为轻量级的进程
而对一台计算机上多个进程，则共享物理内存、磁盘、打印机等其他物理资源。
多线程的运行也多进程的运行类似，是cpu在多个线程之间的快速切换。
不同的进程之间是充满敌意的，彼此是抢占、竞争cpu的关系，如果迅雷会和QQ抢资源。而同一个进程是由一个程序员的程序创建，所以同一进程内的线程是合作关系，一个线程可以访问另外一个线程的内存地址，大家都是共享的，一个线程干死了另外一个线程的内存，那纯属程序员脑子有问题。
类似于进程，每个线程也有自己的堆栈
不同于进程，线程库无法利用时钟中断强制线程让出CPU，可以调用thread_yield运行线程自动放弃cpu，让另外一个线程运行。
线程通常是有益的，但是带来了不小程序设计难度，线程的问题是：
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1. 父进程有多个线程，那么开启的子线程是否需要同样多的线程
如果是，那么附近中某个线程被阻塞，那么copy到子进程后，copy版的线程也要被阻塞吗，想一想nginx的多线程模式接收用户连接。
2. 在同一个进程中，如果一个线程关闭了问题，而另外一个线程正准备往该文件内写内容呢？
如果一个线程注意到没有内存了，并开始分配更多的内存，在工作一半时，发生线程切换，新的线程也发现内存不够用了，又开始分配更多的内存，这样内存就被分配了多次，这些问题都是多线程编程的典型问题，需要仔细思考和设计。
开启线程的两种方式
from threading import Thread
import time
def task(name):
print('%s is running'%name)
time.sleep(3)
print('%s is over'%name)
# 开线程不需要在__main__代码块内 但是习惯性的还是写在__main__代码块内
t = Thread(target=task,args=('egon',))
t.start() # 告诉操作系统开辟一个线程 线程的开销远远小于进程
# 小的代码执行完 线程就已经开启了
print('主')from threading import Thread
import time
class MyThread(Thread):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self): # 自定义线程必须是run
print('%s is running'%self.name)
time.sleep(3)
print('%s is over'%self.name)
t = MyThread('机车')
t.start()
print('主')
线程对象及其他方法
# 线程是没有主子之分的，只是认为定义的。
from threading import Thread,current_thread,active_count
import time
import os
def task(name,i):
# print('%s is running'%name)
print('子current_thread:',current_thread().name) # 查看线程的名字
print('子',os.getpid())
# time.sleep(i)
print('%s is over'%name)
# 开线程不需要在__main__代码块内 但是习惯性的还是写在__main__代码块内
t = Thread(target=task,args=('egon',1))
t1 = Thread(target=task,args=('jason',2))
t.start() # 告诉操作系统开辟一个线程 线程的开销远远小于进程
t1.start() # 告诉操作系统开辟一个线程 线程的开销远远小于进程
t1.join() # 主线程等待子线程运行完毕
print('当前正在活跃的线程数',active_count())
# 小的代码执行完 线程就已经开启了
print('主')
# print('主current_thread:',current_thread().name) # mainthread
print('主',os.getpid())
'''
子current_thread: Thread-1
子 2844
子current_thread: Thread-2
子 2844
jason is over
当前正在活跃的线程数 1 # t1子进程设置睡眠时间2s，等到2s结束，线程t也已经运行结束，就一个主线程是活跃的；如果将线程t设置join，活跃的线程就是2.
主
egon is over
主
主 2844
'''守护进程
from threading import Thread,current_thread
import time
def task(i):
print(current_thread().name)
time.sleep(i)
print('GG')
# for i in range(3):
# t = Thread(target=task,args=(i,))
# t.start()
t = Thread(target=task,args=(1,))
t.daemon = True
t.start()
print('主')
# 主线程运行结束之后需要等待子线程结束才能结束呢?
"""
主线程的结束也就意味着进程的结束
主线程必须等待其他非守护线程的结束才能结束
(意味子线程在运行的时候需要使用进程中的资源,而主线程一旦结束了资源也就销毁了)线程间的数据是共享的（都是享用同一进程下的数据）
from threading import Thread,current_thread
import time
import os
x=100
def task(i):
global x
x-=1
print(f'这是第{i}次减值，x={x},线程名是{current_thread().name},线程号是{os.getpid()}')
time.sleep(0.1)
for i in range(1,101):
t = Thread(target=task,args=(i,))
t.start()
print(x)
print(f'主:线程名是{current_thread().name},线程号是{os.getpid()}')
'''
这是第1次减值，x=99,线程名是Thread-1,线程号是5332
这是第2次减值，x=98,线程名是Thread-2,线程号是5332
这是第3次减值，x=97,线程名是Thread-3,线程号是5332
这是第4次减值，x=96,线程名是Thread-4,线程号是5332
.
.
.
0
主:线程名是MainThread,线程号是5332
'''
线程互斥锁
from threading import Thread,Lock
import time
import os
from threading import Thread,Lock
import time
import os
# 不加锁的状态
x=100
def task():
global x
temp = x
time.sleep(0.1) # 不加锁所有进程在这里睡眠0.1s之后，同时（并发）去修改x=100，都把100做减1的操作，造成数据错乱。
x = temp-1
start = time.time()
l=[]
mutex = Lock()
for i in range(100):
t = Thread(target=task)
l.append(t)
t.start()
for t in l:
t.join()
print('zhu')
print(x)
print('总运行时间为：',time.time()-start)
'''
zhu
99
总运行时间为： 0.11800670623779297
'''
# 加锁之后
x=100
def task():
mutex.acquire() # 加锁之后使者一百个线程由并发（切换+保存状态）变成了串行取修改x的值，
global x
temp = x
time.sleep(0.1)
x = temp-1
mutex.release()
start = time.time()
l=[]
mutex = Lock()
for i in range(100):
t = Thread(target=task)
l.append(t)
t.start()
for t in l:
t.join()
print('zhu')
print(x)
print('总运行时间为：',time.time()-start)
'''
zhu
0
总运行时间为： 10.003572225570679
'''from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time
def foo():
print(123)
time.sleep(1)
print("end123")
def bar():
print(456)
time.sleep(3)
print("end456")
if __name__ == '__main__':
t1=Thread(target=foo)
t2=Thread(target=bar)
t1.daemon=True
t1.start()
t2.start()
print("main-------")
# 主线程会等待非守护的子线程结束才会结束，这里线程t2运行结束，t1早都已经运行结束，所以。。。。。。。
'''
123
456
main-------
end123
end456
'''