一篇文章带你了解Python的进程,线程和协程
作者：suoning 发布时间：2023-09-01 18:40:01
线程
Threading用于提供线程相关的操作。线程是应用程序中工作的最小单元，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。
threading 模块建立在 _thread 模块之上。thread 模块以低级、原始的方式来处理和控制线程，而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装，提供了更方便的 api 来处理线程。
import threading
import time
def worker(num):
time.sleep(1)
print(num)
return
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=worker, args=(i,), name="t.％d" ％ i)
t.start()
# 继承式调用
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self,num):
threading.Thread.__init__(self)
self.num = num
def run(self): #定义每个线程要运行的函数
print("running on number:％s" ％self.num)
time.sleep(2)
if __name__ == '__main__':
t1 = MyThread(1)
t2 = MyThread(2)
t1.start()
t2.start()
thread方法：
t.start() : 激活线程
t.getName() : 获取线程的名称
t.setName() ： 设置线程的名称
t.name: 获取或设置线程的名称
t.is_alive() ： 判断线程是否为激活状态
t.isAlive() ：判断线程是否为激活状态
t.setDaemon() 设置为后台线程或前台线程（默认：False）;通过一个布尔值设置线程是否为守护线程，必须在执行start()方法之前才可以使用。如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止；如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
t.isDaemon() ： 判断是否为守护线程
t.ident ：获取线程的标识符。线程标识符是一个非零整数，只有在调用了start()方法之后该属性才有效，否则它只返回None
t.join() ：逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义
t.run() ：线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
线程锁
threading.RLock & threading.Lock
我们使用线程对数据进行操作的时候，如果多个线程同时修改某个数据，可能会出现不可预料的结果，为了保证数据的准确性，引入了锁的概念。
import threading
import time
num = 0
lock = threading.RLock() # 实例化锁类
def work():
lock.acquire() # 加锁
global num
num += 1
time.sleep(1)
print(num)
lock.release() # 解锁
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=work)
t.start()
threading.RLock和threading.Lock 的区别
RLock允许在同一线程中被多次acquire。而Lock却不允许这种情况。 如果使用RLock，那么acquire和release必须成对出现，即调用了n次acquire，必须调用n次的release才能真正释放所占用的锁。
import threading
lock = threading.Lock()
lock.acquire()
lock.acquire() # 产生死锁
lock.release()
lock.release()
import threading
rlock = threading.RLock()
rlock.acquire()
rlock.acquire() # 在同一线程内，程序不会堵塞。
rlock.release()
rlock.release()
print("end.")
threading.Event
Event是线程间通信最间的机制之一：一个线程发送一个event信号，其他的线程则等待这个信号。用于主线程控制其他线程的执行。 Events 管理一个flag，这个flag可以使用set()设置成True或者使用clear()重置为False，wait()则用于阻塞，在flag为True之前。flag默认为False。
Event.wait([timeout]) ： 堵塞线程，直到Event对象内部标识位被设为True或超时（如果提供了参数timeout）
Event.set() ：将标识位设为Ture
Event.clear() ： 将标识伴设为False
Event.isSet() ：判断标识位是否为Ture
当线程执行的时候，如果flag为False，则线程会阻塞，当flag为True的时候，线程不会阻塞。它提供了本地和远程的并发性。
threading.Condition
Python提供的Condition对象提供了对复杂线程同步问题的支持。Condition被称为条件变量，除了提供与Lock类似的acquire和release方法外，还提供了wait和notify方法。线程首先acquire一个条件变量，然后判断一些条件。如果条件不满足则wait；如果条件满足，进行一些处理改变条件后，通过notify方法通知其他线程，其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。不断的重复这一过程，从而解决复杂的同步问题。
在典型的设计风格里，利用condition变量用锁去通许访问一些共享状态，线程在获取到它想得到的状态前，会反复调用wait()。修改状态的线程在他们状态改变时调用 notify() or notify_all()，用这种方式，线程会尽可能的获取到想要的一个等待者状态。
import threading
import time<br data-filtered="filtered">
def consumer(cond):
with cond:
print("consumer before wait")
cond.wait()
print("consumer after wait")
def producer(cond):
with cond:
print("producer before notifyAll")
cond.notifyAll()
print("producer after notifyAll")
condition = threading.Condition()
c1 = threading.Thread(name="c1", target=consumer, args=(condition,))
c2 = threading.Thread(name="c2", target=consumer, args=(condition,))
p = threading.Thread(name="p", target=producer, args=(condition,))
c1.start()
time.sleep(2)
c2.start()
time.sleep(2)
p.start()
# consumer()线程要等待producer()设置了Condition之后才能继续。
queue 队列
适用于多线程编程的先进先出数据结构，可以用来安全的传递多线程信息。
queue 方法：
q = queue.Queue(maxsize=0) # 构造一个先进显出队列，maxsize指定队列长度，为0 时，表示队列长度无限制。
q.join() # 等到队列为kong的时候，在执行别的操作q.qsize() # 返回队列的大小 （不可靠）
q.empty() # 当队列为空的时候，返回True 否则返回False （不可靠）
q.full() # 当队列满的时候，返回True，否则返回False （不可靠）
q.put(item, block=True, timeout=None) # 将item放入Queue尾部，item必须存在，可以参数block默认为True,表示当队列满时，会等待队列给出可用位置，为False时为非阻塞，此时如果队列已满，会引发queue.Full 异常。 可选参数timeout，表示 会阻塞设置的时间，过后，如果队列无法给出放入item的位置，则引发 queue.Full 异常
q.get(block=True, timeout=None) # 移除并返回队列头部的一个值，可选参数block默认为True，表示获取值的时候，如果队列为空，则阻塞，为False时，不阻塞，若此时队列为空，则引发 queue.Empty异常。 可选参数timeout，表示会阻塞设置的时候，过后，如果队列为空，则引发Empty异常。q.put_nowait(item) # 等效于 put(item,block=False)q.get_nowait() # 等效于 get(item,block=False)
生产者消费者模型
import queue
import threading
que = queue.Queue(10)
def s(i):
que.put(i)
# print("size:", que.qsize())
def x(i):
g = que.get(i)
print("get:", g)
for i in range(1, 13):
t = threading.Thread(target=s, args=(i,))
t.start()
for i in range(1, 11):
t = threading.Thread(target=x, args=(i,))
t.start()
print("size:", que.qsize())
# 输出结果：
get: 1
get: 2
get: 3
get: 4
get: 5
get: 6
get: 7
get: 8
get: 9
get: 10
size: 2
自定义线程池：
自定义线程池（一）
# 自定义线程池（一）
import queue
import threading
import time
class TreadPool:
def __init__(self, max_num=20):
self.queue = queue.Queue(max_num)
for i in range(max_num):
self.queue.put(threading.Thread)
def get_thread(self):
return self.queue.get()
def add_thread(self):
self.queue.put(threading.Thread)
def func(pool, n):
time.sleep(1)
print(n)
pool.add_thread()
p = TreadPool(10)
for i in range(1, 100):
thread = p.get_thread()
t = thread(target=func, args=(p, i,))
t.start()
自定义线程池（二）
# 线程池（二）
import queue
import threading
import contextlib
import time
StopEvent = object()
class Threadpool:
def __init__(self, max_num=10):
self.q = queue.Queue()
self.max_num = max_num
self.terminal = False
self.generate_list = [] # 以创建线程列表
self.free_list = [] # 以创建的线程空闲列表
def run(self, func, args, callback=None):
"""
线程池执行一个任务
:param func: 任务函数
:param args: 任务函数所需参数
:param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
:return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
"""
if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
self.generate_thread()
w = (func, args, callback,)
self.q.put(w)
def generate_thread(self):
"""
创建一个线程
"""
t = threading.Thread(target=self.call)
t.start()
def call(self):
"""
循环去获取任务函数并执行任务函数
"""
current_thread = threading.currentThread # 当前线程
self.generate_list.append(current_thread)
event = self.q.get()
while event != StopEvent:
func, arguments, callback = event
try:
result = func(*arguments)
status = True
except Exception as e:
status = False
result = e
if callback is not None:
try:
callback(status, result)
except Exception as e:
pass
if self.terminal:
event = StopEvent
else:
with self.worker_state(self.free_list, current_thread):
event = self.q.get()
# self.free_list.append(current_thread)
# event = self.q.get()
# self.free_list.remove(current_thread)
else:
self.generate_list.remove(current_thread)
def close(self):
"""
执行完所有的任务后，所有线程停止
"""
num = len(self.generate_list)
while num:
self.q.put(StopEvent)
num -= 1
def terminate(self):
"""
无论是否还有任务，终止线程
"""
self.terminal = True
while self.generate_list:
self.q.put(StopEvent)
self.q.empty() # 清空队列
@contextlib.contextmanager # with上下文管理
def worker_state(self, frelist, val):
"""
用于记录线程中正在等待的线程数
"""
frelist.append(val)
try:
yield
finally:
frelist.remove(val)
def work(i):
time.sleep(1)
print(i)
pool = Threadpool()
for item in range(50):
pool.run(func=work, args=(item,))
pool.close()
# pool.terminate()
进程
# 进程
from multiprocessing import Process
def work(name):
print("Hello, ％s" ％ name)
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=work, args=("nick",))
p.start()
p.join()
注意：由于进程之间的数据需要各自持有一份，所以创建进程需要的非常大的开销。
数据共享
不同进程间内存是不共享的，要想实现两个进程间的数据交换，可以用以下方法：
Shared memory
数据可以用Value或Array存储在一个共享内存地图里，如下：
from multiprocessing import Process, Value, Array
def f(n, a):
n.value = 3.1415927
for i in range(len(a)):
a[i] = -a[i]
if __name__ == '__main__':
num = Value('d', 0.0)
arr = Array('i', range(10))
p = Process(target=f, args=(num, arr))
p.start()
p.join()
print(num.value)
print(arr[:])
# 输出：
3.1415927
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
创建num和arr时，“d”和“i”参数由Array模块使用的typecodes创建：“d”表示一个双精度的浮点数，“i”表示一个有符号的整数，这些共享对象将被线程安全的处理。
类型对应表
‘c': ctypes.c_char ‘u': ctypes.c_wchar‘b': ctypes.c_byte ‘B': ctypes.c_ubyte
‘h': ctypes.c_short ‘H': ctypes.c_ushort ‘i': ctypes.c_int ‘I': ctypes.c_uint
‘l': ctypes.c_long,‘L': ctypes.c_ulong‘f': ctypes.c_float‘d': ctypes.c_double
from multiprocessing import Process,Array
temp = Array('i', [11,22,33,44])
def Foo(i):
temp[i] = 100+i
for item in temp:
print i,'----->',item
for i in range(2):
p = Process(target=Foo,args=(i,))
p.start()
Server process
由Manager()返回的manager提供list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array类型的支持。
from multiprocessing import Process, Manager
def f(d, l):
d[1] = '1'
d['2'] = 2
d[0.25] = None
l.reverse()
if __name__ == '__main__':
with Manager() as manager:
d = manager.dict()
l = manager.list(range(10))
p = Process(target=f, args=(d, l))
p.start()
p.join()
print(d)
print(l)
# 输出结果：
{0.25: None, 1: '1', '2': 2}
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
Server process manager比 shared memory 更灵活，因为它可以支持任意的对象类型。另外，一个单独的manager可以通过进程在网络上不同的计算机之间共享，不过他比shared memory要慢。
# manage.dict()共享数据
from multiprocessing import Process,Manager
manage = Manager()
dic = manage.dict()
def Foo(i):
dic[i] = 100+i
print dic.values()
for i in range(2):
p = Process(target=Foo,args=(i,))
p.start()
p.join()
当创建进程时（非使用时），共享数据会被拿到子进程中，当进程中执行完毕后，再赋值给原值。
进程锁实例
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Array, RLock
def Foo(lock,temp,i):
"""
将第0个数加100
"""
lock.acquire()
temp[0] = 100+i
for item in temp:
print i,'----->',item
lock.release()
lock = RLock()
temp = Array('i', [11, 22, 33, 44])
for i in range(20):
p = Process(target=Foo,args=(lock,temp,i,))
p.start()
进程池
进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。
方法:
apply(func[, args[, kwds]]) ：使用arg和kwds参数调用func函数，结果返回前会一直阻塞，由于这个原因，apply_async()更适合并发执行，另外，func函数仅被pool中的一个进程运行。
apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]]) ： apply()方法的一个变体，会返回一个结果对象。如果callback被指定，那么callback可以接收一个参数然后被调用，当结果准备好回调时会调用callback，调用失败时，则用error_callback替换callback。 Callbacks应被立即完成，否则处理结果的线程会被阻塞。
close() ： 阻止更多的任务提交到pool，待任务完成后，工作进程会退出。
terminate() ： 不管任务是否完成，立即停止工作进程。在对pool对象进程垃圾回收的时候，会立即调用terminate()。
join() : wait工作线程的退出，在调用join()前，必须调用close() or terminate()。这样是因为被终止的进程需要被父进程调用wait（join等价与wait），否则进程会成为僵尸进程
进程池中有两个方法：
apply
apply_async
from multiprocessing import Pool
import time
def myFun(i):
time.sleep(2)
return i+100
def end_call(arg):
print("end_call",arg)
p = Pool(5)
# print(p.map(myFun,range(10)))
for i in range(10):
p.apply_async(func=myFun,args=(i,),callback=end_call)
print("end")
p.close()
p.join()
官方示例
from multiprocessing import Pool, TimeoutError
import time
import os
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
# 创建4个进程
with Pool(processes=4) as pool:
# 打印 "[0, 1, 4,..., 81]"
print(pool.map(f, range(10)))
# 使用任意顺序输出相同的数字，
for i in pool.imap_unordered(f, range(10)):
print(i)
# 异步执行"f(20)"
res = pool.apply_async(f, (20,)) # 只运行一个进程
print(res.get(timeout=1)) # 输出 "400"
# 异步执行 "os.getpid()"
res = pool.apply_async(os.getpid, ()) # 只运行一个进程
print(res.get(timeout=1)) # 输出进程的 PID
# 运行多个异步执行可能会使用多个进程
multiple_results = [pool.apply_async(os.getpid, ()) for i in range(4)]
print([res.get(timeout=1) for res in multiple_results])
# 是一个进程睡10秒
res = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
try:
print(res.get(timeout=1))
except TimeoutError:
print("发现一个 multiprocessing.TimeoutError异常")
print("目前，池中还有其他的工作")
# 退出with块中已经停止的池
print("Now the pool is closed and no longer available")
协程
协程又叫微线程，从技术的角度来说，“协程就是你可以暂停执行的函数”。如果你把它理解成“就像生成器一样”，那么你就想对了。 线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员。
协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保存状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。
协程的适用场景：当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程。
# 安装
pip install gevent
# 导入模块
import gevent
greenlet
# greenlet
from greenlet import greenlet
def test1():
print(11)
gr2.switch()
print(22)
gr2.switch()
def test2():
print(33)
gr1.switch()
print(44)
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()
# 输出结果：
11
33
22
gevent
# gevent
import gevent
def foo():
print("Running in foo")
gevent.sleep(0)
print("Explicit context switch to foo angin")
def bar():
print("Explicit context to bar")
gevent.sleep(0)
print("Implicit context swich back to bar")
gevent.joinall([
gevent.spawn(foo),
gevent.spawn(bar),
])
# 输出结果：
Running in foo
Explicit context to bar
Explicit context switch to foo angin
Implicit context swich back to bar
遇到IO操作自动切换
# 遇到IO自动切换
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent
import requests
def f(url):
print("FET: ％s" ％ url)
resp = requests.get(url)
data = len(resp.text)
print(url, data)
gevent.joinall([
gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
来源：https://www.cnblogs.com/suoning/p/5599030.html
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