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python多线程详解，python多线程有几种实现方法

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1，python多线程有几种实现方法基本上有两种，第一种是继承Thread类，然后重写run方法，来实现新线程类的创建 。第二种是写一个类实现Runnable（）接口，然后将这个类传给一个Thread对象来创建线程对象 。这两种方法本质是一样的 。因为Thread类也实现了Runnable接口 。python 的gil规定每个时刻只能有一个线程访问python虚拟机，所以你要用python的多线程来做计算是很不合算的，但是对于io密集型的应用，例如网络交互来说 ， python的多线程还是非常给力的 。如果你是一个计算密集型的任务，非要用python来并行执行.【python多线程详解，python多线程有几种实现方法】
2，简述python进程线程和协程的区别及应用场景协程多与线程进行比较1) 一个线程可以多个协程，一个进程也可以单独拥有多个协程，这样python中则能使用多核CPU 。2) 线程进程都是同步机制，而协程则是异步3) 协程能保留上一次调用时的状态 ， 每次过程重入时 ， 就相当于进入上一次调用的状态1.线程和进程： 线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除 。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源 ， 只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈) 。2.线程、进程与协程：线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保持状态，下次继续） 。协程，则只使用一个线程 ， 在一个线程中规定某个代码块执行顺序 。协程的适用场景： 当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；
3，python多线程与多进程的概念与区别1.什么是线程？线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位（程序执行流的最小单元） 。它被包含在进程之中 ， 是进程中的实际运作单位 。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务 。一个标准的线程由线程ID ， 当前指令指针(PC)，寄存器集合和堆栈组成 。另外，线程是进程中的一个实体，是被系统独立调度和分派的基本单位，线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源 。一个线程可以创建和撤消另一个线程，同一进程中的多个线程之间可以并发执行 。由于线程之间的相互制约，致使线程在运行中呈现出间断性 。线程也有就绪、阻塞和运行三种基本状态 。就绪状态是指线程具备运行的所有条件，逻辑上可以运行，在等待处理机;运行状态是指线程占有处理机正在运行;阻塞状态是指线程在等待一个事件(如某个信号量) ， 逻辑上不可执行 。每一个程序都至少有一个线程，若程序只有一个线程，那就是程序本身 。线程是程序中一个单一的顺序控制流程 。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元 ， 是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位 。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程 。2.什么是进程？进程(Process)是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础 。在早期面向进程设计的计算机结构中 ， 进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器 。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体 。里面包含对各种资源的调用，内存的管理，网络接口的调用等 。。。对各种资源管理的集合 就可以称为 进程3.线程和进程的区别（1）线程共享内存空间；进程的内存是独立的（2）同一个进程的线程之间可以直接交流；两个进程想通信 ， 必须通过一个中间代理来实现（3）创建新线程很简单； 创建新进程需要对其父进程进行一次克?。?）一个线程可以控制和操作同一进程里的其他线程；但是进程只能操作子进程（5）改变主线程（如优先权），可能会影响其它线程；改变父进程 ， 不影响子进程
4，python py文件同时开两个线程可以吗可以的 。Python 多线程多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理 。用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了 。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等 。线程在执行过程中与进程还是有区别的 。每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口 。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中 ， 由应用程序提供多个线程执行控制 。每个线程都有他自己的一组CPU寄存器 ， 称为线程的上下文，该上下文反映了线程上次运行该线程的CPU寄存器的状态 。指令指针和堆栈指针寄存器是线程上下文中两个最重要的寄存器，线程总是在进程得到上下文中运行的，这些地址都用于标志拥有线程的进程地址空间中的内存 。线程可以被抢占（中断） 。在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置（也称为睡眠） -- 这就是线程的退让 。已经进入了python终端 ， 就不能这样打开python文件了 。要将python文件当成外部可执行文件来用 。os.system(command)也就是import osos.system("c:\\python27\\ccc.py")先将终端所在路径切换到python脚本文件的目录下 然后给脚本文件运行权限，一般755就ok，如果完全是自己的私人电脑，也不做服务器什么的，给777的权限问题也不大(具体权限含义参考chmod指令的介绍，就不赘述了)： chmod 755 ./*.py 然后执行 。如果在脚本内容的开头已经给出了类似于如下的注释： #!/usr/bin/env python 那就可以直接在终端里运行： ./*.py 如果没有这个注释 就在终端中执行： python ./*.py 如果是有图形界面的脚本 在前面的chmod之后，直接双击（kde桌面是单击）文件来执行即可 《linux就该这么学》免费实用的linux学习资料5，如何进行创建Python 多重继承求解然而，当项目达到某种程度的复杂性之后 ， 过程代码通常会暴露出其根本缺陷 。下面让我们直接进入上一个示例的面向对象版本，并看看这样有何变化 。#!/usr/bin/env python from subprocess import Popen, PIPE import re class DiskMonitor(): """Disk Monitoring Class""" def __init__(self, pattern="2[0-9]%", message="CAPACITY WARNING", cmd = "df -h"): self.pattern = pattern self.message = message self.cmd = cmd def disk_space(self): """Disk space capacity flag method""" ps = Popen(self.cmd, shell=True,stdout=PIPE,stderr=PIPE) output_lines = ps.stdout.readlines() for line in output_lines: lineline = line.strip() if re.search(self.pattern,line): print "%s %s" % (self.message,line) class MyDiskMonitor(DiskMonitor): """Customized Disk Monitoring Class""" def disk_space(self): ps = Popen(self.cmd, shell=True,stdout=PIPE,stderr=PIPE) print "RAW DISK REPORT:" print ps.stdout.read() if __name__ == "__main__": d = MyDiskMonitor() d.disk_space() 查看该代码的面向对象版本，可以看到代码变得更加抽象 。有时，太多的抽象会导致设计问题，但是在此例中，它允许您将问题分离为更多可重用的部分 。DiskMonitor 类具有 __init__ method，您可以在其中定义新的参数，并且 disk_space 函数现在是该类中的一个方法 。使用这种新的样式，您无需更改原始代码即可容易地重用和自定义各个部分，而使用过程代码时则通常必须更改原始代码 。Python 多重继承面向对象的设计的一个更加功能强大、通常也被过度使用的方面是继承 。继承允许您在新的类中重用和自定义现有的代码 。让我们在下一个示例中看看继承可能像什么样子 。此输出与前面带标记的版本区别非常大，因为它只是使用顶部注入的 print 语句来打印的未经筛选的 df –h 命令结果 。通过重写 MyDiskMonitor 类中的方法，您能够完全改变 disk_space 方法的意图 。有关Python 解释器说明介绍如何创建Python多线程环境浅析Python多线程问题如何进行建立Python主线程？执行Python 解释器相关说明允许您重用其他类中的属性的 Python 多重继承是这个“MyDiskMonitor(DiskMonitor)”语句 。您只需在定义新类的名称时，将先前的类的名称放在括号内 。一旦完成此步骤，您立即可以访问其他类属性来做自己希望的事情 。但是乐趣不仅于此 。通过添加另一个通过电子邮件来发送标记消息的方法 。也许是将其命名为 disk_alert(self)，这样就可以进一步自定义新类 。这是面向对象的设计的美妙之处；它允许有经验的开发人员不断重用已编写的代码，从而节省大量的时间 。遗憾的是，面向对象的编程也有其不利的一面 。所有这些抽象都是以复杂性为代价的，如果抽象过度，可能会彻底地弄巧成拙 。由于Python 多重继承，抽象可以达到相当有害的复杂程度 。您是否能够想象只是为了编写一个方法也要查看多个文件的情况？无论相信与否，这种情况的确会发生，并且代表了面向对象编程的不幸现实 。

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