【廖雪峰老师python教程】——进程与线程

多进程 操作系统轮流让各个任务交替执行,任务1执行0.01秒,切换到任务2,任务2执行0.01秒,再切换到任务3,执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看,每个任务都是交替执行的,但是,由于CPU的执行速度实在是太快...

多进程


 

  • 操作系统轮流让各个任务交替执行,任务1执行0.01秒,切换到任务2,任务2执行0.01秒,再切换到任务3,执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看,每个任务都是交替执行的,但是,由于CPU的执行速度实在是太快了,我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
  • 对于操作系统来说,一个任务就是一个进程(Process)
  • 在一个进程内部,要同时干多件事,就需要同时运行多个“子任务”,我们把进程内的这些“子任务”称为线程(Thread)。
  • multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块
    from multiprocessing import Process
    import os
    
    # 子进程要执行的代码
    def run_proc(name):
        print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    
    if __name__=='__main__':
        print('Parent process %s.' % os.getpid())
        p = Process(target=run_proc, args=('test',))
        print('Child process will start.')
        p.start()
        p.join()#等待子进程结束,才继续往下进行
        print('Child process end.')
    Parent process 928.
    Process will start.
    Run child process test (929)...
    Process end.
  • 进程池
    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(4)
        for i in range(5):
            p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
        print('Waiting for all subprocesses done...')
        p.close()# 必须先关闭,才能停止添加进程,才能运行
        p.join()
        print('All subprocesses done.')
    Parent process 669.
    Waiting for all subprocesses done...
    Run task 0 (671)...
    Run task 1 (672)...
    Run task 2 (673)...
    Run task 3 (674)...
    Task 2 runs 0.14 seconds.
    Run task 4 (673)...
    Task 1 runs 0.27 seconds.
    Task 3 runs 0.86 seconds.
    Task 0 runs 1.41 seconds.
    Task 4 runs 1.91 seconds.
    All subprocesses done.

多线程


  • import time, threading
    
    # 新线程执行的代码:
    def loop():
        print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
        n = 0
        while n < 5:
            n = n + 1
            print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
            time.sleep(1)
        print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
    
    print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
    t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
    t.start()
    t.join()
    print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
  • 多线程和多进程最大的不同在于,多进程中,同一个变量,各自有一份拷贝存在于每个进程中,互不影响,而多线程中,所有变量都由所有线程共享,所以,任何一个变量都可以被任何一个线程修改,因此,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。【锁机制】
    balance = 0
    lock = threading.Lock()
    
    def run_thread(n):
        for i in range(100000):
            # 先要获取锁:
            lock.acquire()
            try:
                # 放心地改吧:
                change_it(n)
            finally:
                # 改完了一定要释放锁:
                lock.release()
  • 多线程编程,模型复杂,容易发生冲突,必须用锁加以隔离,同时,又要小心死锁的发生。

    Python解释器由于设计时有GIL全局锁,导致了多线程无法利用多核。多线程的并发在Python中就是一个美丽的梦

ThreadLocal


  • 在多线程环境下,每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好,因为局部变量只有线程自己能看见,不会影响其他线程,而全局变量的修改必须加锁。

    但是局部变量也有问题,就是在函数调用的时候,传递起来很麻烦:

一个ThreadLocal变量虽然是全局变量,但每个线程都只能读写自己线程的独立副本,互不干扰。ThreadLocal解决了参数在一个线程中各个函数之间互相传递的问题。

import threading

# 创建全局ThreadLocal对象:
local_school = threading.local()

def process_student():
    # 获取当前线程关联的student:
    std = local_school.student
    print('Hello, %s (in %s)' % (std, threading.current_thread().name))

def process_thread(name):
    # 绑定ThreadLocal的student:
    local_school.student = name
    process_student()

t1 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Alice',), name='Thread-A')
t2 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Bob',), name='Thread-B')
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()

 

Hello, Alice (in Thread-A)
Hello, Bob (in Thread-B)

  • 对应到Python语言,单线程的异步编程模型称为协程,有了协程的支持,就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序。

 

分布式进程


  • 在Thread和Process中,应当优选Process,因为Process更稳定,而且,Process可以分布到多台机器上,而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上
  • 后期可以学习,现在用不上

 




 

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