Python学习之旅（二十三）

Python基础知识（22）：进程和线程（Ⅰ）

一、多进程

（1）fork

Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，能够在Python程序中轻松建立子进程

fork能够在Mac的Python上运行，但没法再Windows下运行

（2）multiprocess

multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块

multiprocessing模块提供了一个Process类来表明一个进程对象

#process_1.py

from multiprocessing import Process
import os

def work(name):
    print("Run child process %s(%s)..." %(name,os.getpid()))

if __name__=="__main__":
    print("Parent process %s." % os.getpid())
    #建立进程实例
    p = Process(target=work, args=("test",))
    print("Child process will start...")
    p.start()
    p.join()
    print("Child process end.")

结果：
Parent process 14628.
Child process will start...
Child process end.

 

建立子进程时，只须要传入一个执行函数和函数的参数，建立一个Process实例，用start()方法启动，join()方法能够等待子进程结束后再继续往下运行，一般用于进程间的同步

（3）pool

用进程池的方式批量建立子进程，启动大量的子进程

#process_2.py

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
    print("Run task %s(%s)..." %(name,os.getpid()))
    start=time.time()
    time.sleep(random.random()*3)
    end=time.time()
    print("Task &s runs %0.2f seconds." %(name,(end - start)))

if __name__=="__main__":
    print("Parent process %s." % os.getpid())
    p = Pool(2)
    for i in range(3):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print("Waiting for all subprocess done...")
    p.close()
    p.join()
    print("All subprocess done")

结果：
Parent process 2096.
Waiting for all subprocess done...
All subprocess done

Pool的默认大小是CPU的核数，这次运行环境cup核数为1

（4）子进程

subprocess模块可让咱们很是方便地启动一个子进程，而后控制其输入和输出

#process_3.py

import subprocess

print("$ nslookup www.python.org")
r = subprocess.call(["nslookup", "www.python.org"])
print("Exit code:", r)


结果：
$ nslookup www.python.org
Exit code: 0

 若是子进程还须要输入，则能够经过communicate()方法

（5）进程间通讯

Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据

#process_4.py

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

def write(q):
    print("Process to write: %s" %os.getpid())
    for value in ["A","B","C"]:
        print("Put %s to queue..." % value)
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())

def read(q):
    print("Process to read: %s" % os.getpid())
    while True:
        value = q.get(True)
        print("Get %s from queue." % value)

if __name__=="__mainn__":
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    pw.start()
    pr.start()
    pw.join()
    pr.terminate()

2、多线程

多任务能够由多进程完成，也能够由一个进程内的多线程完成

进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程

Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装

绝大多数状况下，咱们只须要使用threading这个高级模块

import time, threading

def work():
    n = 1
    while n < 6:
        print("Work %s is running..." % str(n))
        n+=1

t = threading.Thread(target = work, name = "workThread")
t.start()
t.join()
print("%s ended." % threading.current_thread().name)


结果：
Work 1 is running...
Work 2 is running...
Work 3 is running...
Work 4 is running...
Work 5 is running...
MainThread ended.

因为任何进程默认就会启动一个线程，咱们把该线程称为主线程，主线程又能够启动新的线程，Python的threading模块有个current_thread()函数，它永远返回当前线程的实例

主线程实例的名字叫MainThread，子线程的名字在建立时指定，名字仅仅在打印时用来显示，彻底没有其余意义，若是不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2……

LOCK

线程中，全部变量都由全部线程共享，因此，任何一个变量均可以被任何一个线程修改

线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了

当某个进程要更改数据时，先给它上锁，其它线程不能更改。只有当锁被释放后，其它线程得到该锁之后才能改

因为锁只有一个，不管多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，因此，不会形成修改的冲突

多核CPU

Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但能够经过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响