（转）python多进程、多线程编程

1 概念梳理：

1.1 线程

1.1.1 什么是线程

线程是操做系统可以进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运做单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中能够并发多个线程，每条线程并行执行不一样的任务。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个cpu执行时所须要的一串指令。

1.1.2 线程的工做方式

假设你正在读一本书，没有读完，你想休息一下，可是你想在回来时恢复到当时读的具体进度。有一个方法就是记下页数、行数与字数这三个数值，这些数值就是execution context。若是你的室友在你休息的时候，使用相同的方法读这本书。你和她只须要这三个数字记下来就能够在交替的时间共同阅读这本书了。

线程的工做方式与此相似。CPU会给你一个在同一时间可以作多个运算的幻觉，实际上它在每一个运算上只花了极少的时间，本质上CPU同一时刻只干了一件事。它能这样作就是由于它有每一个运算的execution context。就像你可以和你朋友共享同一本书同样，多任务也能共享同一块CPU。

1.2 进程

一个程序的执行实例就是一个进程。每个进程提供执行程序所需的全部资源。（进程本质上是资源的集合）

一个进程有一个虚拟的地址空间、可执行的代码、操做系统的接口、安全的上下文（记录启动该进程的用户和权限等等）、惟一的进程ID、环境变量、优先级类、最小和最大的工做空间（内存空间），还要有至少一个线程。

每个进程启动时都会最早产生一个线程，即主线程。而后主线程会再建立其余的子线程。

与进程相关的资源包括:

• 内存页（同一个进程中的全部线程共享同一个内存空间）
• 文件描述符(e.g. open sockets)
• 安全凭证（e.g.启动该进程的用户ID）

1.3 进程与线程区别

1.同一个进程中的线程共享同一内存空间，可是进程之间是独立的。
2.同一个进程中的全部线程的数据是共享的（进程通信），进程之间的数据是独立的。
3.对主线程的修改可能会影响其余线程的行为，可是父进程的修改（除了删除之外）不会影响其余子进程。
4.线程是一个上下文的执行指令，而进程则是与运算相关的一簇资源。
5.同一个进程的线程之间能够直接通讯，可是进程之间的交流须要借助中间代理来实现。
6.建立新的线程很容易，可是建立新的进程须要对父进程作一次复制。
7.一个线程能够操做同一进程的其余线程，可是进程只能操做其子进程。
8.线程启动速度快，进程启动速度慢（可是二者运行速度没有可比性）。

2 多线程

2.1 线程经常使用方法

方法	注释
start()	线程准备就绪，等待CPU调度
setName()	为线程设置名称
getName()	获取线程名称
setDaemon(True)	设置为守护线程
join()	逐个执行每一个线程，执行完毕后继续往下执行
run()	线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法，若是想自定义线程类，直接重写run方法就好了

2.1.1 Thread类

1.普通建立方式

import threading import time def run(n): print("task", n) time.sleep(1) print('2s') time.sleep(1) print('1s') time.sleep(1) print('0s') time.sleep(1) t1 = threading.Thread(target=run, args=("t1",)) t2 = threading.Thread(target=run, args=("t2",)) t1.start() t2.start() """ task t1 task t2 2s 2s 1s 1s 0s 0s """

2.继承threading.Thread来自定义线程类
其本质是重构Thread类中的run方法

import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, n): super(MyThread, self).__init__() # 重构run函数必需要写 self.n = n def run(self): print("task", self.n) time.sleep(1) print('2s') time.sleep(1) print('1s') time.sleep(1) print('0s') time.sleep(1) if __name__ == "__main__": t1 = MyThread("t1") t2 = MyThread("t2") t1.start() t2.start()

2.1.2 计算子线程执行的时间

注：sleep的时候是不会占用cpu的,在sleep的时候操做系统会把线程暂时挂起。

join() #等此线程执行完后，再执行其余线程或主线程 threading.current_thread() #输出当前线程

import threading import time def run(n): print("task", n,threading.current_thread()) #输出当前的线程 time.sleep(1) print('3s') time.sleep(1) print('2s') time.sleep(1) print('1s') strat_time = time.time() t_obj = [] #定义列表用于存放子线程实例 for i in range(3): t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" % i,)) t.start() t_obj.append(t) """ 由主线程生成的三个子线程 task t-0 <Thread(Thread-1, started 44828)> task t-1 <Thread(Thread-2, started 42804)> task t-2 <Thread(Thread-3, started 41384)> """ for tmp in t_obj: t.join() #为每一个子线程添加join以后，主线程就会等这些子线程执行完以后再执行。 print("cost:", time.time() - strat_time) #主线程 print(threading.current_thread()) #输出当前线程 """ <_MainThread(MainThread, started 43740)> """

2.1.3 统计当前活跃的线程数

因为主线程比子线程快不少，当主线程执行active_count()时，其余子线程都还没执行完毕，所以利用主线程统计的活跃的线程数num = sub_num(子线程数量)+1(主线程自己)

import threading import time def run(n): print("task", n) time.sleep(1) #此时子线程停1s for i in range(3): t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" % i,)) t.start() time.sleep(0.5) #主线程停0.5秒 print(threading.active_count()) #输出当前活跃的线程数 """ task t-0 task t-1 task t-2 4 """

因为主线程比子线程慢不少，当主线程执行active_count()时，其余子线程都已经执行完毕，所以利用主线程统计的活跃的线程数num = 1(主线程自己)

import threading import time def run(n): print("task", n) time.sleep(0.5) #此时子线程停0.5s for i in range(3): t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" % i,)) t.start() time.sleep(1) #主线程停1秒 print(threading.active_count()) #输出活跃的线程数 """ task t-0 task t-1 task t-2 1 """

此外咱们还能发如今python内部默认会等待最后一个进程执行完后再执行exit()，或者说python内部在此时有一个隐藏的join()。

2.2 守护进程

咱们看下面这个例子，这里使用setDaemon(True)把全部的子线程都变成了主线程的守护线程，所以当主进程结束后，子线程也会随之结束。因此当主线程结束后，整个程序就退出了。

import threading import time def run(n): print("task", n) time.sleep(1) #此时子线程停1s print('3') time.sleep(1) print('2') time.sleep(1) print('1') for i in range(3): t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" % i,)) t.setDaemon(True) #把子进程设置为守护线程，必须在start()以前设置 t.start() time.sleep(0.5) #主线程停0.5秒 print(threading.active_count()) #输出活跃的线程数 """ task t-0 task t-1 task t-2 4 Process finished with exit code 0 """

2.3 GIL

在非python环境中，单核状况下，同时只能有一个任务执行。多核时能够支持多个线程同时执行。可是在python中，不管有多少核，同时只能执行一个线程。究其缘由，这就是因为GIL的存在致使的。

GIL的全称是Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是python设计之初的考虑，为了数据安全所作的决定。某个线程想要执行，必须先拿到GIL，咱们能够把GIL看做是“通行证”，而且在一个python进程中，GIL只有一个。拿不到通行证的线程，就不容许进入CPU执行。GIL只在cpython中才有，由于cpython调用的是c语言的原生线程，因此他不能直接操做cpu，只能利用GIL保证同一时间只能有一个线程拿到数据。而在pypy和jpython中是没有GIL的。

Python多线程的工做过程：
python在使用多线程的时候，调用的是c语言的原生线程。

1. 拿到公共数据
2. 申请gil
3. python解释器调用os原生线程
4. os操做cpu执行运算
5. 当该线程执行时间到后，不管运算是否已经执行完，gil都被要求释放
6. 进而由其余进程重复上面的过程
7. 等其余进程执行完后，又会切换到以前的线程（从他记录的上下文继续执行）
   整个过程是每一个线程执行本身的运算，当执行时间到就进行切换（context switch）。

• python针对不一样类型的代码执行效率也是不一样的：

  一、CPU密集型代码(各类循环处理、计算等等)，在这种状况下，因为计算工做多，ticks计数很快就会达到阈值，而后触发GIL的释放与再竞争（多个线程来回切换固然是须要消耗资源的），因此python下的多线程对CPU密集型代码并不友好。
  二、IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等涉及文件读写的操做)，多线程可以有效提高效率(单线程下有IO操做会进行IO等待，形成没必要要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，能够不浪费CPU的资源，从而能提高程序执行效率)。因此python的多线程对IO密集型代码比较友好。

• 使用建议？

  python下想要充分利用多核CPU，就用多进程。由于每一个进程有各自独立的GIL，互不干扰，这样就能够真正意义上的并行执行，在python中，多进程的执行效率优于多线程(仅仅针对多核CPU而言)。

• GIL在python中的版本差别：

  一、在python2.x里，GIL的释放逻辑是当前线程碰见IO操做或者ticks计数达到100时进行释放。（ticks能够看做是python自身的一个计数器，专门作用于GIL，每次释放后归零，这个计数能够经过sys.setcheckinterval 来调整）。而每次释放GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。而且因为GIL锁存在，python里一个进程永远只能同时执行一个线程(拿到GIL的线程才能执行)，这就是为何在多核CPU上，python的多线程效率并不高。
  二、在python3.x中，GIL不使用ticks计数，改成使用计时器（执行时间达到阈值后，当前线程释放GIL），这样对CPU密集型程序更加友好，但依然没有解决GIL致使的同一时间只能执行一个线程的问题，因此效率依然不尽如人意。

2.4 线程锁

因为线程之间是进行随机调度，而且每一个线程可能只执行n条执行以后，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，因此，出现了线程锁，即同一时刻容许一个线程执行操做。线程锁用于锁定资源，你能够定义多个锁, 像下面的代码, 当你须要独占某一资源时，任何一个锁均可以锁这个资源，就比如你用不一样的锁均可以把相同的一个门锁住是一个道理。

因为线程之间是进行随机调度，若是有多个线程同时操做一个对象，若是没有很好地保护该对象，会形成程序结果的不可预期，咱们也称此为“线程不安全”。

#实测：在python2.七、mac os下，运行如下代码可能会产生脏数据。可是在python3中就不必定会出现下面的问题。 import threading import time def run(n): global num num += 1 num = 0 t_obj = [] for i in range(20000): t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" % i,)) t.start() t_obj.append(t) for t in t_obj: t.join() print "num:", num """ 产生脏数据后的运行结果： num: 19999 """

2.5 互斥锁（mutex）

为了方式上面状况的发生，就出现了互斥锁(Lock)

import threading
import time


def run(n):
    lock.acquire() #获取锁 global num num += 1 lock.release() #释放锁 lock = threading.Lock() #实例化一个锁对象 num = 0 t_obj = [] for i in range(20000): t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" % i,)) t.start() t_obj.append(t) for t in t_obj: t.join() print "num:", num

2.6 递归锁

RLcok类的用法和Lock类如出一辙，但它支持嵌套，，在多个锁没有释放的时候通常会使用使用RLcok类。

import threading import time gl_num = 0 lock = threading.RLock() def Func(): lock.acquire() global gl_num gl_num +=1 time.sleep(1) print gl_num lock.release() for i in range(10): t = threading.Thread(target=Func) t.start()

2.7 信号量（BoundedSemaphore类）

互斥锁同时只容许一个线程更改数据，而Semaphore是同时容许必定数量的线程更改数据 ，好比厕全部3个坑，那最多只容许3我的上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。

import threading import time def run(n): semaphore.acquire() #加锁 time.sleep(1) print("run the thread:%s\n" % n) semaphore.release() #释放 num = 0 semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) # 最多容许5个线程同时运行 for i in range(22): t = threading.Thread(target=run, args=("t-%s" % i,)) t.start() while threading.active_count() != 1: pass # print threading.active_count() else: print('-----all threads done-----')

2.8 事件（Event类）

python线程的事件用于主线程控制其余线程的执行，事件是一个简单的线程同步对象，其主要提供如下几个方法：

方法	注释
clear	将flag设置为“False”
set	将flag设置为“True”
is_set	判断是否设置了flag
wait	会一直监听flag，若是没有检测到flag就一直处于阻塞状态

事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，当flag值为“False”，那么event.wait()就会阻塞，当flag值为“True”，那么event.wait()便再也不阻塞。

#利用Event类模拟红绿灯 import threading import time event = threading.Event() def lighter(): count = 0 event.set() #初始值为绿灯 while True: if 5 < count <=10 : event.clear() # 红灯，清除标志位 print("\33[41;1mred light is on...\033[0m") elif count > 10: event.set() # 绿灯，设置标志位 count = 0 else: print("\33[42;1mgreen light is on...\033[0m") time.sleep(1) count += 1 def car(name): while True: if event.is_set(): #判断是否设置了标志位 print("[%s] running..."%name) time.sleep(1) else: print("[%s] sees red light,waiting..."%name) event.wait() print("[%s] green light is on,start going..."%name) light = threading.Thread(target=lighter,) light.start() car = threading.Thread(target=car,args=("MINI",)) car.start()

2.9 条件（Condition类）

使得线程等待，只有知足某条件时，才释放n个线程

2.10 定时器（Timer类）

定时器，指定n秒后执行某操做

from threading import Timer def hello(): print("hello, world") t = Timer(1, hello) t.start() # after 1 seconds, "hello, world" will be printed

3 多进程

在linux中，每一个进程都是由父进程提供的。每启动一个子进程就从父进程克隆一份数据，可是进程之间的数据自己是不能共享的。

from multiprocessing import Process import time def f(name): time.sleep(2) print('hello', name) if __name__ == '__main__': p = Process(target=f, args=('bob',)) p.start() p.join() 

from multiprocessing import Process import os def info(title): print(title) print('module name:', __name__) print('parent process:', os.getppid()) #获取父进程id print('process id:', os.getpid()) #获取本身的进程id print("\n\n") def f(name): info('\033[31;1mfunction f\033[0m') print('hello', name) if __name__ == '__main__': info('\033[32;1mmain process line\033[0m') p = Process(target=f, args=('bob',)) p.start() p.join()

3.1 进程间通讯

因为进程之间数据是不共享的，因此不会出现多线程GIL带来的问题。多进程之间的通讯经过Queue()或Pipe()来实现

3.1.1 Queue()

使用方法跟threading里的queue差很少

from multiprocessing import Process, Queue def f(q): q.put([42, None, 'hello']) if __name__ == '__main__': q = Queue() p = Process(target=f, args=(q,)) p.start() print(q.get()) # prints "[42, None, 'hello']" p.join()

3.1.2 Pipe()

Pipe的本质是进程之间的数据传递，而不是数据共享，这和socket有点像。pipe()返回两个链接对象分别表示管道的两端，每端都有send()和recv()方法。若是两个进程试图在同一时间的同一端进行读取和写入那么，这可能会损坏管道中的数据。

from multiprocessing import Process, Pipe def f(conn): conn.send([42, None, 'hello']) conn.close() if __name__ == '__main__': parent_conn, child_conn = Pipe() p = Process(target=f, args=(child_conn,)) p.start() print(parent_conn.recv()) # prints "[42, None, 'hello']" p.join()

3.2 Manager

经过Manager可实现进程间数据的共享。Manager()返回的manager对象会经过一个服务进程，来使其余进程经过代理的方式操做python对象。manager对象支持 list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value ,Array.

from multiprocessing import Process, Manager def f(d, l): d[1] = '1' d['2'] = 2 d[0.25] = None l.append(1) print(l) if __name__ == '__main__': with Manager() as manager: d = manager.dict() l = manager.list(range(5)) p_list = [] for i in range(10): p = Process(target=f, args=(d, l)) p.start() p_list.append(p) for res in p_list: res.join() print(d) print(l)

3.3 进程锁（进程同步）

数据输出的时候保证不一样进程的输出内容在同一块屏幕正常显示，防止数据乱序的状况。
Without using the lock output from the different processes is liable to get all mixed up.

from multiprocessing import Process, Lock def f(l, i): l.acquire() try: print('hello world', i) finally: l.release() if __name__ == '__main__': lock = Lock() for num in range(10): Process(target=f, args=(lock, num)).start()

3.4 进程池

因为进程启动的开销比较大，使用多进程的时候会致使大量内存空间被消耗。为了防止这种状况发生可使用进程池，（因为启动线程的开销比较小，因此不须要线程池这种概念，多线程只会频繁得切换cpu致使系统变慢，并不会占用过多的内存空间）

进程池中经常使用方法：
apply() 同步执行（串行）
apply_async() 异步执行（并行）
terminate() 马上关闭进程池
join() 主进程等待全部子进程执行完毕。必须在close或terminate()以后。
close() 等待全部进程结束后，才关闭进程池。

from multiprocessing import Process,Pool import time def Foo(i): time.sleep(2) return i+100 def Bar(arg): print('-->exec done:',arg) pool = Pool(5) #容许进程池同时放入5个进程 for i in range(10): pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar) #func子进程执行完后，才会执行callback，不然callback不执行（并且callback是由父进程来执行了） #pool.apply(func=Foo, args=(i,)) print('end') pool.close() pool.join() #主进程等待全部子进程执行完毕。必须在close()或terminate()以后。

进程池内部维护一个进程序列，当使用时，去进程池中获取一个进程，若是进程池序列中没有可供使用的进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。在上面的程序中产生了10个进程，可是只能有5同时被放入进程池，剩下的都被暂时挂起，并不占用内存空间，等前面的五个进程执行完后，再执行剩下5个进程。

4 补充：协程

线程和进程的操做是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统，它本质上是操做系统提供的功能。而协程的操做则是程序员指定的，在python中经过yield，人为的实现并发处理。

协程存在的意义：对于多线程应用，CPU经过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时须要耗时。协程，则只使用一个线程，分解一个线程成为多个“微线程”，在一个线程中规定某个代码块的执行顺序。

协程的适用场景：当程序中存在大量不须要CPU的操做时（IO）。
经常使用第三方模块gevent和greenlet。（本质上，gevent是对greenlet的高级封装，所以通常用它就行，这是一个至关高效的模块。）

4.1 greenlet

from greenlet import greenlet def test1(): print(12) gr2.switch() print(34) gr2.switch() def test2(): print(56) gr1.switch() print(78) gr1 = greenlet(test1) gr2 = greenlet(test2) gr1.switch()

实际上，greenlet就是经过switch方法在不一样的任务之间进行切换。

4.2 gevent

from gevent import monkey; monkey.patch_all() import gevent import requests def f(url): print('GET: %s' % url) resp = requests.get(url) data = resp.text print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url)) gevent.joinall([ gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'), gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'), gevent.spawn(f, 'https://github.com/'), ])

经过joinall将任务f和它的参数进行统一调度，实现单线程中的协程。代码封装层次很高，实际使用只须要了解它的几个主要方法便可。

原文地址http://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html