併發 --- 5 線程的其餘方法 線程隊列 線程池 協程

一.線程的其餘方法

　　1.   theading.current_thread()   當前線程對象

　　2.   .getName()    獲取線程名

　　3.   .ident()   獲取線程id

　　4.    threading.enumerate()   當前正在運行的線程對象的一個列表

　　5.    threading.active_count()   當前正在運行的線程數量

 

二.線程隊列

　　1.先進先出隊列    queue.Queue()

 

　　2.先進後出隊列    queue.LifoQueue()

　　（和用法相同）

　　3.優先級隊列    queue.priorityQueue()

　　Put的數據是一個元組,元組的第一個參數是優先級數字,

　　數字越小優先級越高,越先被get到被取出來,第二個參數

　　是put進去的值,若是說優先級相同,那麼值別忘了應該是

　　相同的數據類型,字典不行

 

三.線程池

　　1.from concurrent_futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

　　　　引入模塊

　　2.  p = ThreadPoolExecutor(4)

　　　　默認的線程個數是cpu個數的5倍

　　3.  p = ProcessPoolExecutor(4)

　　　　默認的進程個數是cpu的個數

　　4.  p.map(f1,可迭代對象)

　　　　異步執行

　　5.  res = p.submit(f1,11,12)  

　　　　異步提交任務  參數但是多個

　　6.  res.result()

　　　　(和.get方法同樣，若是沒有結果會等待，阻塞程序)

　　7.  shutdown()   

　　　　(和close+join用法同樣，鎖定線程池，等待線程池中的

　　　　任務所有執行完畢)

 　　8.線程池的回調函數

 

四.協程

　　協程是一種用戶態的輕量級線程，即協程是由用戶程序本身控制調度的。

　　1.生成器類型協程（實現了‘切換+保存狀態’，但沒有提高效率）

 

　　2.greenlet模塊類型協程（實現了‘切換+保存狀態’，但沒有提高效率）

 

　　3.gevent模塊類型的協程

　　即實現了‘切換+保存狀態’，又提高效率

 

import gevent
from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import time
import threading
def f1():
    print('第一次f1')
    # print(threading.current_thread().getName())
    # gevent.sleep(1)
    time.sleep(2)
    print('第二次f1')
def f2():
    # print(threading.current_thread().getName())
    print('第一次f2')
    # gevent.sleep(2)
    time.sleep(2)
    print('第二次f2')
g1 = gevent.spawn(f1) #異步提交了f1任務
g2 = gevent.spawn(f2) #異步提交了f2任務
# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])
print('主程序任務')