多任务-Thread

一、理解并行与并发

并行：cpu数多于任务数

例如：

一共有三个任务，分别是：QQ、微信、陌陌；一共有四个CPU，每个任务占据一个CPU。

 

并发：CPU数少于任务数

例如：

一共有三个任务，但是只有两个CPU，两个CPU去执行三个任务，这样CPU只能是一会儿执行A，一会儿执行B，一会儿在执行C。给每一个任务分配的时间都比较少，但是转换速度比较快，给人的感觉就像是同时执行这几个任务。

二、代码实现简单的并发

import threading
import time


def sing():
    for i in range(5):
        print("*"*100)
        print("正在唱歌")
        time.sleep(0.5)


def dance():
    for i in range(5):
        print("*"*100)
        print("正在跳舞")
        time.sleep(0.5)


if __name__ == "__main__":
    sing()
    dance()

代码执行效果如下：

 

很显然上面的代码并不能达到咱们的目的，它还是sing()函数执行完成之后，采取执行dance()函数的。下面的代码是经过修改的代码，这个代码导入了threading模块并使用，所以可以实现并发的目的。

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 
 5 def sing():
 6     for i in range(5):
 7         print("*"*100)
 8         print("正在唱歌")
 9         time.sleep(0.5)
10 
11 
12 def dance():
13     for i in range(5):
14         print("*"*100)
15         print("正在跳舞")
16         time.sleep(0.5)
17 
18 
19 if __name__ == "__main__":
20     t1 = threading.Thread(target = sing)
21     t2 = threading.Thread(target = dance)
22     t1.start()
23     t2.start()

代码执行效果如下：

三、查看线程数量

threading.enumerate()　　# 获取程序中的所有线程

四、对代码的解释

1.使用threading.Thread()创建一个对象，这个时候并没有从创建一个线程，只有当这个对象调用start()的时候才开始创建一个线程。调用start()函数的时候也是运行线程的时候。

2.几乎同一时间创建许多线程，这些线程并不会同时执行，执行顺序也不确定

五、 补充：

一、 关于enumerate()的那点事：

语法：

enumerate(sequence, [start=0])
'''
sequence------> 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。
start -- 下标起始位置。

'''

1.enumerate()的用法一-------》只使用一个参数

 

 enumerate(可迭代对象)　　# 这样的话会返回一个十六进制的内存地址，如下图所示：

 

list(enumerate(可迭代的对象))　　# 会返回一个数组，这个数组既包含元素索引，又包含可迭代对象中的元素

 

 2.enumerate(可迭代的对象, 索引)--------》两个参数

 enumerate(可迭代的对象, 索引)-------》返回指定索引处对应值的内存地址

list(enumerate(可迭代的对象, 起始索引))-------》返回从指定索引处开始的索引值以及对应的值

具体效果如下图所示：

 

 3.enumerate配合for循环使用

 

二、十六进制与二进制之间的转换

可以使用函数hex()。

注意：十六进制的数是以0x开头的

三、如何查看内存地址

可以使用python内置函数id()，会返回一个十进制的内存地址。

 

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来源： https://www.cnblogs.com/xhlqss/p/15695659.html