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这篇文章主要介绍Python进行线程切换的方法,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
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线程切换
条件对象能让一个线程 A 停下来,等待其他线程 B ,线程 B 满足了某个条件后通知(notify)线程 A 继续运行。线程首先获取一个条件变量锁,如果条件不足,则该线程等待(wait)并释放条件变量锁,如果满足就执行线程,也可以通知其他状态为 wait 的线程。其他处于 wait 状态的线程接到通知后会重新判断条件。
无论是多进程还是多线程,只要数量一多,效率肯定上不去,为什么呢?我们打个比方,假设你不幸正在准备中考,每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业,每项作业耗时1小时。
如果你先花1小时做语文作业,做完了,再花1小时做数学作业,这样,依次全部做完,一共花5小时,这种方式称为单任务模型,或者批处理任务模型。
假设你打算切换到多任务模型,可以先做1分钟语文,再切换到数学作业,做1分钟,再切换到英语,以此类推,只要切换速度足够快,这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了,以幼儿园小朋友的眼光来看,你就正在同时写5科作业。
但是,切换作业是有代价的,比如从语文切到数学,要先收拾桌子上的语文书本、钢笔(这叫保存现场),然后,打开数学课本、找出圆规直尺(这叫准备新环境),才能开始做数学作业。操作系统在切换进程或者线程时也是一样的,它需要先保存当前执行的现场环境(CPU寄存器状态、内存页等),然后,把新任务的执行环境准备好(恢复上次的寄存器状态,切换内存页等),才能开始执行。这个切换过程虽然很快,但是也需要耗费时间。如果有几千个任务同时进行,操作系统可能就主要忙着切换任务,根本没有多少时间去执行任务了,这种情况最常见的就是硬盘狂响,点窗口无反应,系统处于假死状态。
所以,多任务一旦多到一个限度,就会消耗掉系统所有的资源,结果效率急剧下降,所有任务都做不好。
下面为一个有趣的例子
import threading class Boy(threading.Thread): def __init__(self, cond, name): super(Boy, self).__init__() self.cond = cond self.name = name def run(self): self.cond.acquire() print(self.name + ": 嫁给我吧!?") self.cond.notify() # 唤醒一个挂起的线程,让hanmeimei表态 self.cond.wait() # 释放内部所占用的琐,同时线程被挂起,直至接收到通知被唤醒或超时,等待hanmeimei回答 print(self.name + ": 我单下跪,送上戒指!") self.cond.notify() self.cond.wait() print(self.name + ": Li太太,你的选择太明治了。") self.cond.release() class Girl(threading.Thread): def __init__(self, cond, name): super(Girl, self).__init__() self.cond = cond self.name = name def run(self): self.cond.acquire() self.cond.wait() # 等待Lilei求婚 print(self.name + ": 没有情调,不够浪漫,不答应") self.cond.notify() self.cond.wait() print(self.name + ": 好吧,答应你了") self.cond.notify() self.cond.release() cond = threading.Condition() boy = Boy(cond, "LiLei") girl = Girl(cond, "HanMeiMei") girl.start() boy.start()
运行结果如下:
LiLei: 嫁给我吧!? HanMeiMei: 没有情调,不够浪漫,不答应 LiLei: 我单下跪,送上戒指! HanMeiMei: 好吧,答应你了 LiLei: Li太太,你的选择太明治了。
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