總結的太到位：python 多線程系列詳解 - 檸檬班軟件測試

前言：

上vip課的時候每次講到框架的執行，就會有好學的同學問用多線程怎麼執行，然後我每次都會說在測開課程會詳細講解，這並不是套路，因為如果你不理解多線程，不清楚什麼時候該用什麼時候不該用，就會適得其反。今天我們就來聊一聊多線程這個燙手的山芋。

一、python執行慢的原因

1、動態類型語言，邊解釋邊執行。

2、GIL鎖無法使用多核CPU並發執行。

二、什麼是GIL鎖

1、全局解釋器鎖(Global Interpreter Lock),是電腦程式設計語言計時器用於同步線程的一種機制，它使得任何時刻僅有一個線程在執行。
即使在多核CPU上，使用GIL的解釋器也只允許同一時間執行一個線程。

2、你可以理解為這是python設計上的一個Bug，但是因為重構成本太高，龜叔也沒打算修復了。

3、那麼多線程就沒有用了嗎？當然不是，多線程可以用於IO密集型任務。

三、CPU密集型

阿里雲開發者社區的解釋：CPU密集型（CPU-bound） CPU密集型也叫計算密集型，指的是系統的硬碟、內存性能相對CPU要好很多，此時，系統運作大部分的狀況是CPU Loading 100%，CPU要讀/寫I/O(硬碟/內存)，I/O在很短的時間就可以完成，而CPU還有許多運算要處理，CPU Loading很高。

說人話：做某件事情的時候CPU很忙，磁碟/內存讀取很閒，這個事情就叫CPU密集型任務。

四、IO密集型

阿里雲開發者社區的解釋：IO密集型指的是系統的CPU性能相對硬碟、內存要好很多，此時，系統運作，大部分的狀況是CPU在等I/O (硬碟/內存) 的讀/寫操作，此時CPU Loading並不高。

說人話：做某件事情的時候磁碟/內存讀取很忙，CPU很閒，這個事情就叫IO密集型任務。

五、什麼是多線程

百度百科的解釋：多線程（multithreading），是指從軟體或者硬體上實現多個線程並發執行的技術。

六、多線程使用場景

1、用於IO密集型任務

七、進入主題上代碼

import requests
import time
import Threading


#幹活函數，請求測試派，其他的啥都不干
def get_url(url):
    requests.get(url=url)


#單線程實現，訪問測試派50次
def single(url):
    for i in range(50):
        get_url(url)


#多線程實現，訪問測試派50次
def create_multi(url):
    threads = []
    for i in range(50):
        #創建子線程
        th = threading.Thread(target=get_url,args=(url,))
        threads.append(th)
    #啟動子線程
    for val in threads:
        val.start()
    #主線程等待子線程執行結束再結束
    for val in threads:
        val.join()


if __name__ == '__main__':
    url = "http://testingpai.com/recent"
    #單線程執行時間統計
    start = time.time()
    single(url)
    end=time.time()
    print("單線程耗時：",end - start)
    print("="*30)
    #多線程執行時間統計
    start = time.time()
    create_multi(url)
    end=time.time()
    print("多線程耗時：",end - start)


輸出：
單線程耗時：27.86112666130066
==============================
多線程耗時： 19.54499316215515

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多線程的創建方式

上面我們講了多線程的使用場景，通過一個簡單的例子了解了多線程在IO密集型任務中確實能提高代碼執行效率，接下來我們聊一聊多線程的創建。

一、實例化Thread類創建

import requests
import threading


#幹活函數，請求測試派，其他的啥都不干
def get_url(url):
    requests.get(url=url)


if __name__ == '__main__':
    url = "http://testingpai.com/recent"
    threads = []
    for i in range(50):
        #創建子線程
        th = threading.Thread(target=get_url,args=(url,))
        threads.append(th)
    #啟動子線程
    for val in threads:
        val.start()
    #主線程等待子線程執行結束再結束
    for val in threads:
        val.join()

二、繼承Thread重寫run方法創建

import requests
import threading


class TestThreading(threading.Thread):
    def __init__(self):
        #調用父類初始化函數進行必要的初始化
        super().__init__()


    #重寫run方法
    def run(self):
        thread_name = threading.current_thread().name
        thread_id = threading.current_thread().ident
        print('子線程id={},子線程名稱={}：'.format(thread_id, thread_name))
        print("幹活的函數邏輯寫在這裡")
        res = requests.get(url="http://testingpai.com/recent")
        print(res)


if __name__ == '__main__':
    #啟動子線程
    for i in range(3):
        th = TestThreading()
        th.start()