并发 --- 5 线程的其余方法 线程队列 线程池 协程

一.线程的其余方法

　　1.   theading.current_thread()   当前线程对象

　　2.   .getName()    获取线程名

　　3.   .ident()   获取线程id

　　4.    threading.enumerate()   当前正在运行的线程对象的一个列表

　　5.    threading.active_count()   当前正在运行的线程数量

 

二.线程队列

　　1.先进先出队列    queue.Queue()

 

　　2.先进后出队列    queue.LifoQueue()

　　（和用法相同）

　　3.优先级队列    queue.priorityQueue()

　　Put的数据是一个元组,元组的第一个参数是优先级数字,

　　数字越小优先级越高,越先被get到被取出来,第二个参数

　　是put进去的值,若是说优先级相同,那么值别忘了应该是

　　相同的数据类型,字典不行

 

三.线程池

　　1.from concurrent_futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

　　　　引入模块

　　2.  p = ThreadPoolExecutor(4)

　　　　默认的线程个数是cpu个数的5倍

　　3.  p = ProcessPoolExecutor(4)

　　　　默认的进程个数是cpu的个数

　　4.  p.map(f1,可迭代对象)

　　　　异步执行

　　5.  res = p.submit(f1,11,12)  

　　　　异步提交任务  参数但是多个

　　6.  res.result()

　　　　(和.get方法同样，若是没有结果会等待，阻塞程序)

　　7.  shutdown()   

　　　　(和close+join用法同样，锁定线程池，等待线程池中的

　　　　任务所有执行完毕)

 　　8.线程池的回调函数

 

四.协程

　　协程是一种用户态的轻量级线程，即协程是由用户程序本身控制调度的。

　　1.生成器类型协程（实现了‘切换+保存状态’，但没有提高效率）

 

　　2.greenlet模块类型协程（实现了‘切换+保存状态’，但没有提高效率）

 

　　3.gevent模块类型的协程

　　即实现了‘切换+保存状态’，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) #异步提交了f1任务
g2 = gevent.spawn(f2) #异步提交了f2任务
# g1.join()
# g2.join()
gevent.joinall([g1,g2])
print('主程序任务')