0.前言

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1.前提

基于win10專業版64位系統+64位jdk1.8+64位python3.6.5+社區版pycharm2018.1.3+unittest+selenium3.141.0。

要學好自動化測試，我們先從python語言基礎開始學習，一步一個腳印，欲速則不達哦！

2.線程和進程

1）簡介

線程：有時被稱為輕量級進程(Lightweight Process，LWP），是操作系統調度（CPU調度）執行的最小單位。在單個程序中同時運行多個線程完成不同的工作，稱為多線程。

多線程類似于同時執行多個不同程序，多線程運行有如下優點：

a.使用線程可以把占據長時間的程序中的任務放到后臺去處理;

b.用戶界面可以更加吸引人，這樣比如用戶點擊了一個按鈕去觸發某些事件的處理，可以彈出一個進度條來顯示處理的進度;

c.程序的運行速度可能加快。

進程：運行起來的程序。進程需要占用系統資源（內存，CPU）。進程是最小的系統資源分配單位，只是給線程提供執行環境。

注：一個進程可以包含一到多個線程，進程獨享資源，進程包含的線程間共享該進程資源。比如啟動一個QQ對應一個進程，你打開多個聊天窗口與不同人聊天用的就是線程，不同聊天窗口線程之間互不影響，同時共享QQ進程的資源。

這些游戲相信很多人都玩過，里面都是真實的玩家，在你的客戶端電腦上啟動游戲對應游戲里面的一個玩家角色，對于客戶端電腦來說你是一個進程，但對于服務器來說你是一個線程，每個玩家都是線程，所以玩家之間才不會相互影響。

2）基礎語法

僅以線程為例：進程語法類似。

from threading import Thread#線程模塊導包 from multiprocessing import Process#進程模塊導包t1 = Thread(target=method)#創建線程 t1.setDaemon(True)#守護線程：與jion()相反，不等子線程完成繼續執行后面的任務，與主線程一起結束 t1.start()#啟動線程 t1.join()#等待線程：主線程必須等待對應子線程結束才能繼續往下執行

注：程序運行的時候，代碼從上到下從左到右這種運行邏輯就對應進程的主線程（一個進程至少得有一個主線程程），在這個過程中如果遇到定義的其它線程，這些其它線程就叫做子線程。

3）實例

等待線程：

from time import sleep from threading import Thread def method(n):for i in range(1,n+1):print(i)sleep(1) # 為了使后面線程并發時交叉效果更明顯，故添加個等待 if __name__ == '__main__':t1 = Thread(target=method,args=(5,))t1.start()t1.join()#等待線程，主線程到達這里必須等待子線程t1完成才會繼續往下執行print("game over!") # 運行結果： 1 2 3 4 5 game over!

說明：game voer!的打印必須前面的t1線程運行完了才能執行，結果可見上方。

守護線程：

from time import sleep from threading import Thread def method(n):for i in range(1,n+1):print(i)sleep(1) # 為了使后面線程并發時交叉效果更明顯，故添加個等待 if __name__ == '__main__':t1 = Thread(target=method,args=(5,))t1.setDaemon(True)#守護線程，主線程到達這里無需等待子線程t1完成，直接繼續往下執行，主線程結束，對應的守護子線程跟著一起結束t1.start()print("game over!")

說明：game voer!的打印無需等待前面的t1線程運行完成，直接繼續往下，主線程完了，對應的守護子線程跟著一起結束，結果可見上方。

不使用線程打印兩遍1~5：

from time import sleep def method(n):for i in range(1,n+1):print(i)sleep(1)#為了使后面線程并發時交叉效果更明顯，故添加個等待 if __name__ == '__main__':method(5)method(5) #運行結果： 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

使用兩個線程分別打印一遍1~5：

from time import sleep from threading import Thread def method(n):for i in range(1,n+1):print(i)sleep(1)#為了使后面線程并發時交叉效果更明顯，故添加個等待 if __name__ == '__main__':t1 = Thread(target=method,args=(5,))t1.start()t2 = Thread(target=method,args=(5,))t2.start() #運行結果： 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5

總結：從以上兩端代碼得出結論，線程可以并發執行。

分別用進程和線程來操作同一個變量，看下結果：

from threading import Thread a = 1 def method():global aa += 1print('函數內部',a) if __name__ == '__main__':t1 = Thread(target=method)#創建一個調用method方法的子線程t1t1.start()#啟動t1線程，實質是給全局變量a加了1，變為2print('函數外部',a)t2 = Thread(target=method)#創建一個調用method方法的子線程t2t2.start()#啟動t2線程，實質是又給全局變量a加了1，變為3print('函數外部',a) # 運行結果： 函數內部 2 函數外部 2 函數內部 3 函數外部 3from multiprocessing import Process a = 1 def method():global aa += 1print('函數內部',a) if __name__ == '__main__':p1 = Process(target=method)#創建一個調用method方法的進程p1p1.start()#啟動p1進程，實質是給全局變量a加了1，變為2print('函數外部',a)p2 = Process(target=method)#創建一個調用method方法的進程p2p2.start()#啟動p2進程，實質是又給全局變量a加了1，變為3print('函數外部',a) # 運行結果： 函數外部 1 函數外部 1 函數內部 2 函數內部 2

總結：以上結果能能說明什么呢？說明進程間獨享資源（包括變量對象），線程間共享資源（包括變量對象的計算結果）。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的多线程 全局变量_python高级：6.多线程part1的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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