python java主线程结束,子线程还能运行么启动了一个子线程，为什么子线程是java主线程结束,子线程还能运行么运行完以后才运行的？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2024-04-27 10:34 标签： java主线程结束,子线程还能运行么
一.进程和线程进程：是程序的一次执行，每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈及其他记录运行轨迹的辅助数据。线程：所有的线程都运行在同一个进程当中，共享相同的运行环境。线程有开始、顺序执行和结束三个部分，　线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，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。由于单线程效率低，程序中往往要引入多线程编程。计算机的核心是CPU，它承担了所有的计算任务，它就像一座工厂，时刻运行着。假定工厂的电力有限，一次只能供给一个车间使用。也就是说，一个车间开工的时候，其他车间都必须停工。背后的含义就是，单个CPU一次只能运行一个任务。进程就好比工厂的车间，它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻，CPU总是运行一个进程，其他进程处于非运行状态。一个车间里，可以有很多工人。他们协同完成一个任务。线程就好比车间里的工人，一个进程可以包括多个线程。在Python3中实现的大部分运行任务里，不同的线程实际上并没有同时运行：它们只是看起来像是同时运行的。大家很容易认为线程化是在程序上运行两个(或多个)不同的处理器，每个处理器同时执行一个独立的任务。这种理解并不完全正确，线程可能会在不同的处理器上运行，但一次只能运行一个线程。同时执行多个任务需要使用非标准的Python运行方式：用不同的语言编写一部分代码，或者使用多进程模块multiprocessing，但这么做会带来一些额外的开销。由于Python默认的运行环境是CPython(C语言开发的Python)，所以线程化可能不会提升所有任务的运行速度。这是因为和GIL(Global Interpreter Lock)的交互形成了限制：一次只能运行一个Python线程。线程化的一般替代方法是：让各项任务花费大量时间等待外部事件。但问题是，如果想缩短等待时间，会需要大量的CPU计算，结果是程序的运行速度可能并不会提升。当代码是用Python语言编写并在默认执行环境CPython上运行时，会出现这种情况。如果线程代码是用C语言写的，那它们就能够释放GIL并同时运行。如果是在别的Python执行环境(如IPython, PyPy，Jython, IronPython)上运行，请参考相关文档了解它们是如何处理线程的。如果只用Python语言在默认的Python执行环境下运行，并且遇到CPU受限的问题，那就应该用多进程模块multiprocessing来解决。Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。二、thread模块**Python thread模块可以调用下述函数实现多线程开启。它将产生一个新线程，在新的线程中用指定的参数和可选的kwargs来调用这个函数。start_new_thread(function, args kwargs=None)注意：使用这个方法时，一定要加time.sleep()函数，否则每个线程都可能不执行。此方法还有一个缺点，遇到较复杂的问题时，线程数不易控制。# -*- coding: utf-8 -*-import _threadimport timedef fun1():print("hello world %s" % time.ctime())#多线程def main():_thread.start_new_thread(fun1, ()) #无参数_thread.start_new_thread(fun1, ())
我们将会看到一些在Python中使用线程的实例和如何避免线程之间的竞争。你应当将下边的例子运行多次，以便可以注意到线程是不可预测的和线程每次运行出的不同结果。声明：从这里开始忘掉你听到过的关于GIL的东西，因为GIL不会影响到我想要展示的东西。示例1我们将要请求五个不同的url：单线程?输出是：?解释：url顺序的被请求除非cpu从一个url获得了回应，否则不会去请求下一个url网络请求会花费较长的时间，所以cpu在等待网络请求的返回时间内一直处于闲置状态。多线程?输出：?解释：意识到了程序在执行时间上的提升我们写了一个多线程程序来减少cpu的等待时间，当我们在等待一个线程内的网络请求返回时，这时cpu可以切换到其他线程去进行其他线程内的网络请求。我们期望一个线程处理一个url，所以实例化线程类的时候我们传了一个url。线程运行意味着执行类里的run()方法。无论如何我们想每个线程必须执行run()。为每个url创建一个线程并且调用start()方法，这告诉了cpu可以执行线程中的run()方法了。我们希望所有的线程执行完毕的时候再计算花费的时间，所以调用了join()方法。join()可以通知主线程等待这个线程结束后，才可以执行下一条指令。每个线程我们都调用了join()方法，所以我们是在所有线程执行完毕后计算的运行时间。关于线程：cpu可能不会在调用start()后马上执行run()方法。你不能确定run()在不同线程建间的执行顺序。对于单独的一个线程，可以保证run()方法里的语句是按照顺序执行的。这就是因为线程内的url会首先被请求，然后打印出返回的结果。实例2我们将会用一个程序演示一下多线程间的资源竞争，并修复这个问题。?多次运行这个程序，你会看到多种不同的结果。解释：有一个全局变量，所有的线程都想修改它。所有的线程应该在这个全局变量上加 1 。有50个线程，最后这个数值应该变成50，但是它却没有。为什么没有达到50？在some_var是15的时候，线程t1读取了some_var，这个时刻cpu将控制权给了另一个线程t2。t2线程读到的some_var也是15t1和t2都把some_var加到16当时我们期望的是t1 t2两个线程使some_var + 2变成17在这里就有了资源竞争。相同的情况也可能发生在其它的线程间，所以出现了最后的结果小于50的情况。解决资源竞争?再次运行这个程序，达到了我们预期的结果。解释：Lock 用来防止竞争条件如果在执行一些操作之前，线程t1获得了锁。其他的线程在t1释放Lock之前，不会执行相同的操作我们想要确定的是一旦线程t1已经读取了some_var，直到t1完成了修改some_var，其他的线程才可以读取some_var这样读取和修改some_var成了逻辑上的原子操作。实例3让我们用一个例子来证明一个线程不能影响其他线程内的变量(非全局变量)。time.sleep()可以使一个线程挂起，强制线程切换发生。?运行几次后发现并没有打印出争取的结果。当一个线程正在打印的时候，cpu切换到了另一个线程，所以产生了不正确的结果。我们需要确保print self.entries是个逻辑上的原子操作，以防打印时被其他线程打断。我们使用了Lock()，来看下边的例子。?这次我们看到了正确的结果。证明了一个线程不可以修改其他线程内部的变量(非全局变量)。

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