Ответ
В контексте операционных систем, поток выполнения (thread) является фундаментальной единицей использования ЦПУ внутри процесса. Он представляет собой независимый путь выполнения кода, управляемый планировщиком операционной системы.
Основные характеристики потока:
- Сущность ОС: Поток создается и управляется ядром операционной системы.
- Часть процесса: Каждый поток существует в рамках определенного процесса. Процесс может содержать один или несколько потоков.
- Разделение ресурсов: Потоки одного процесса делят общее адресное пространство, открытые файлы, глобальные переменные и другие ресурсы процесса.
- Собственный контекст: У каждого потока есть свой программный счетчик (Program Counter), стек вызовов, набор регистров и состояние.
- Легковесность: Потоки считаются "легковесными" по сравнению с процессами, так как их создание и переключение требуют меньше ресурсов, поскольку они делят большую часть контекста процесса.
- Управление планировщиком: Планировщик ОС отвечает за распределение процессорного времени между потоками.
Почему используются потоки? Потоки используются для достижения параллелизма или конкурентности внутри одного приложения, позволяя выполнять несколько задач одновременно или псевдо-одновременно, что улучшает отзывчивость и производительность.
Контекст Python:
Хотя Python предоставляет модуль threading для работы с потоками, из-за Global Interpreter Lock (GIL) только один поток Python может выполнять байт-код Python в любой момент времени. Это означает, что в Python потоки полезны для задач, связанных с I/O-операциями (сеть, дисковый ввод/вывод), где поток может "отпустить" GIL во время ожидания, но не для CPU-интенсивных задач, требующих истинного параллелизма на нескольких ядрах.
Пример создания потока в Python:
import threading
import time
def worker(name):
"""Функция, выполняемая в отдельном потоке."""
print(f"Поток {name}: Запущен.")
time.sleep(2) # Имитация работы
print(f"Поток {name}: Завершен.")
# Создание и запуск потоков
thread1 = threading.Thread(target=worker, args=("Worker 1",))
thread2 = threading.Thread(target=worker, args=("Worker 2",))
thread1.start() # Запуск выполнения функции worker в новом потоке
thread2.start()
# Ожидание завершения потоков
thread1.join()
thread2.join()
print("Все потоки завершили работу.")