python多线程

爱被打了一巴掌 2024-03-22 22:23 4阅读 0赞

**目录**

一.多线程的定义

A.什么是多线程？

B.多线程如今遇到的挑战

C.总结

二.python中的多线程

A.python中的多线程底层原理：

B.全局解释器锁导致python多线程不能实现真正的并行执行！

C.总结应用场景

三.java多线程，以及和python多线程区别

A.java多线程实现

1.使用 Thread 类：

2.使用 Runnable 接口：

3.使用线程池：

B.java多线程和python多线程区别

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## 一.多线程的定义 ##

### A.什么是多线程？ ###

> 多线程是指**在一个进程中同时执行多个任务的能力**。在多线程编程中，**程序可以创建多个执行单元（线程），每个线程独立执行不同的任务。**
> 
> 多线程的主要优点是可以**提高程序的效率和响应速度**。通过充分利用计算机的多核处理器或多个CPU，可以同时执行多个任务，从而提高**程序的运行性能**。另外，多线程还可以**实现并发编程，使得程序能够处理多个同时发生的事件。**

### B.多线程如今遇到的挑战 ###

> 然而，多线程编程也面临一些挑战。多个线程共享进程的资源，如内存和文件句柄，因此需要**同步和互斥机制来避免竞态条件和数据不一致的问题**。此外，多线程编**程可能会导致死锁、饥饿和优先级反转等问题，需要仔细设计和管理。**
> 
> 在编程语言中，多线程通常**由线程库或框架提供支持**。开发者可以使用线程的创建、启动、控制和同步等功能来编写多线程程序。一些常见的线程库包括Java中的java.lang.Thread和C++中的std::thread。

### C.总结 ###

> 总之，多线程是一种用于**提高程序效率和实现并发的编程技术**，在合适的情况下可以发挥重要作用。然而，使用多线程编程需要注意线程安全和同步机制，确保程序的正确性和可靠性。

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## 二.python中的多线程 ##

### A.python中的多线程底层原理： ###

> 在Python中，多线程编程的底层原理受到**全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）的限制**。GIL是一种机制，它确保同一时刻只有一个线程能够执行Python字节码，即在解释器级别上保持了线程的同步。

### B.全局解释器锁导致python多线程不能实现真正的并行执行！ ###

> 因为GIL的存在，Python中的多线程**并不能实现真正的并行执行，而是通过在多个线程之间轮流执行来模拟并行操作。**
> 
> 当一个线程启动后，它会**获取GIL并执行一段时间，然后在释放GIL之前将其控制权交给其他线程。这样的切换称为线程的抢占式调度。**
> 
> 由于GIL的存在，对于**计算密集型的任务，多线程并不能充分利用多核处理器，因为同一时刻只有一个线程在执行Python字节码**。然而，**对于I/O密集型的任务，多线程可以提供较好的性能，因为其中一个线程在进行I/O操作时，其他线程可以继续执**行。
> 
> 需要注意的是，由于GIL的限制，**Python的多线程不适用于并行计算等对计算性能要求较高的场景**。在这种情况下，可以考**虑使用 `multiprocessing` 模块或其他第三方库，实现真正的并行计算。**

### C.总结应用场景 ###

总结起来，Python中的多线程编程是**通过GIL限制实现的，它适用于I/O密集型任务**，但不适**用于计算密集型任务**。如果需要充分利用多核处理器或进行真正的并行计算，可以考虑其他多进程或其他库。

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## 三.java多线程，以及和python多线程区别 ##

### A.java多线程实现 ###

**在Java中，可以使用 `java.lang.Thread` 类和 `java.util.concurrent` 包提供的类来实现多线程编程。**

#### 1.使用 Thread 类： ####

通过继承 `Thread` 类，并重写其 `run` 方法来定义线程的执行逻辑。然后创建线程对象，调用 `start` 方法来启动线程。

class MyThread extends Thread {
        public void run() {
            // 线程执行的逻辑
            System.out.println("线程执行中");
        }
    }
    
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            MyThread thread = new MyThread();
            thread.start(); // 启动线程
        }
    }

#### 2.使用 Runnable 接口： ####

实现 `Runnable` 接口，重写其中的 `run` 方法，然后将实现了 `Runnable` 接口的对象作为参数传递给 `Thread` 对象，并调用 `start` 方法启动线程。

class MyRunnable implements Runnable {
        public void run() {
            // 线程执行的逻辑
            System.out.println("线程执行中");
        }
    }
    
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            Thread thread = new Thread(new MyRunnable());
            thread.start(); // 启动线程
        }
    }

#### 3.使用线程池： ####

Java提供了 `java.util.concurrent.Executors` 类来创建线程池，通过线程池可以更好地管理和复用线程，提高多线程任务的执行效率。

import java.util.concurrent.ExecutorService;
    import java.util.concurrent.Executors;
    
    class MyRunnable implements Runnable {
        public void run() {
            // 线程执行的逻辑
            System.out.println("线程执行中");
        }
    }
    
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); // 创建大小为5的线程池
            executor.execute(new MyRunnable()); // 提交任务给线程池执行
            executor.shutdown(); // 关闭线程池
        }
    }

使用多线程可以在处理并发任务时提高性能和效率。需要注意的是，对于多线程编程，需要考虑并发访问共享资源时的线程安全性，可以使用同步机制（如`synchronized`关键字、`ReentrantLock`类等）来保证线程安全操作。

此外，Java还提供了许多并发工具类，如 `java.util.concurrent` 包中的 `Lock`、`Condition`、`Semaphore`、`CountDownLatch` 等，可以用于实现更复杂的线程同步和协作。

### B.java多线程和python多线程区别 ###

> Java多线程和Python多线程在实现和运行机制上存在一些差异。
> 
> **1. 线程模型：**Java使用的是**一对一线程模型，即每个Java线程都对应一个操作系统线程**。而Python**在CPython解释器中使用的是多对一线程模型，即多个Python线程共享同一个操作系统线程（GIL的限制）。**
> 
> **2. 并发性**：由于全局解释器锁（GIL）的存在，**Python多线程无法实现真正的并行执行，多个线程无法同时执行Python字节码。**而Java多线程可以实现真正的并行执行，**多个线程可以同时运行，充分利用多核处理器。**
> 
> **3. 线程切换**：Java的线程切换通常由**操作系统**来完成，切换开销相对较大。Python的线程切换由**解释器内部的GIL实现，切换开销相对较小**。这也是为什么P**ython多线程适用于I/O密集型任务，因为在I/O操作时，线程会主动释放GIL，让其他线程获得执行机会。**
> 
> **4. 线程安全性：**Java线程对共享变量的访问进行了内置的同步机制支持，如\`synchronized\`关键字和\`java.util.concurrent\`包中的各种并发工具。而Python的线程安全性需要开发者自行处理，Python提供了一些线程同步的机制，如锁、条件变量和信号量等。
> 
> 需要注意的是，Python中的多线程并不适用于计算密集型任务，因为GIL的限制会导致多线程无法充分利用多核处理器的性能。在这种情况下，可以考虑使用多进程编程或者使用其他第三方库实现并行计算。
> 
> 总结起来，Java多线程能够实现真正的并行执行，并提供了线程同步机制的支持。Python多线程受到GIL的限制，无法实现真正的并行执行，适用于I/O密集型任务，并需要开发者自行处理线程安全性。

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