操作系统可以同时运行多个任务，

并行：真的多任务，只能在多核cpu上实现（任务数小于核数）

并发：假的多任务（时间片轮转，优先级调动实现）

 

线程

线程就是实现多任务的一种手段

一个程序运行起来之后一定有一个执行代码的东西，这个就是线程

 

查看线程数

import threading

import time

def test1():

　　for i in range(5):

　　　　print("--test1--%d --"  %i)

　　　　time.sleep(1)

 

def test2():
　　for i in range(10):

　　　　print("--test1--%d --" %i)

　　　　time.sleep(1)

 

def main():

　　t1 = threading.Thread(target= test1)

　　t2 = threading.Thread(target= test2)

　　t1.start()

　　t2.start()

　　while True:

　　　　print(threading.enumrate())

　　　　if len(threading.enumrate())<= 1:

　　　　　　break

　　　　time.sleep(1)

 

if __name__ = "__main__":
  　　main()

 

主线程结束，子线程也结束，一个函数结束一个线程也结束，线程创建完后谁先执行不确定，但可以采取延时的方法控制谁先执行。

当调用Thread的时候不会创建线程，

当调用Thread创建出来的实例对象的start方法的时候才会创建线程以及让这个线程开始运行

多线程共享全局变量

多线程开发容易引发资源竞争，可能引发资源竞争问题，

 

使用互斥锁解决资源竞争问题

同步的概念

当多个线程几乎同时修改某一个共享数据时，需要同步控制，

同步就是协同步调，按预定的先后次序进行，如你说完，我在说

互斥锁

某个线程要更改共享数据时，先让其处于锁定状态，其他线程不能更改，直到该线程释放该资源，状态改为非锁定

从而保证了多线程情况下数据的正确性

#创建锁,默认没有上锁

suo = threading.Lock()

#锁定(如果之前没有锁，则上锁成功，如果之前已经锁了，那么将堵塞至解锁)

suo.acquire()

#释放

suo.release()

 

多线程解决并发问题，

 

死锁

线程共享多个资源时，如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源，就会造成死锁

一旦发生就会造成应用的停止响应

1.程序设计时尽量避免死锁　　2.添加超时时间

 

银行家算法

从当前状态出发，逐个按安全序列检查各客户谁能完成其工作，然后假定其能完成工作并归还全部贷款，再进行下一个能完成工作的客户。。。

如果所有客户都能完成工作，则找到一个安全序列，银行家才是安全的。