Python之路【第七篇】：线程、进程和协程
Python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。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time def show(arg): time.sleep( 1 ) print 'thread' + str (arg) for i in range ( 10 ): t = threading.Thread(target = show, args = (i,)) t.start() print 'main thread stop' |
上述代码创建了10个“前台”线程，然后控制器就交给了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。
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- 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 设置为后台线程或前台线程（默认）
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 - 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
- run 线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
自定义线程类
线程锁（Lock、RLock）
由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以，出现了线程锁 - 同一时刻允许一个线程执行操作。
未使用锁
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 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() |
信号量（Semaphore）
互斥锁 同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 ，比如厕所有3个坑，那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | import threading,time def run(n): semaphore.acquire() time.sleep(1) print( "run the thread: %s" %n) semaphore.release() if __name__ == '__main__' : num= 0 semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行 for i in range(20): t = threading.Thread(target=run,args=(i,)) t.start() |
事件（event）
python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。
事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。
- clear：将“Flag”设置为False
- set：将“Flag”设置为True
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading def do(event): print 'start' event.wait() print 'execute' event_obj = threading.Event() for i in range ( 10 ): t = threading.Thread(target = do, args = (event_obj,)) t.start() event_obj.clear() inp = raw_input ( 'input:' ) if inp = = 'true' : event_obj. set () |
条件（Condition）
使得线程等待，只有满足某条件时，才释放n个线程
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | import threading def run(n): con.acquire() con.wait() print( "run the thread: %s" %n) con.release() if __name__ == '__main__' : con = threading.Condition() for i in range(10): t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) t.start() while True: inp = input( '>>>' ) if inp == 'q' : break con.acquire() con.notify(int(inp)) con.release() |
View Code
Timer
定时器，指定n秒后执行某操作
| 1 2 3 4 5 6 7 8 | from threading import Timer def hello(): print( "hello, world" ) t = Timer(1, hello) t.start() # after 1 seconds, "hello, world" will be printed |
Python 进程
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | from multiprocessing import Process import threading import time def foo(i): print 'say hi' ,i for i in range ( 10 ): p = Process(target = foo,args = (i,)) p.start() |
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。
进程数据共享
进程各自持有一份数据，默认无法共享数据
进程间默认无法数据共享
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 | #方法一，Array 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() #方法二：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() |
类型对应表
Code
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
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。
进程池中有两个方法：
- apply
- apply_async
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Process,Pool import time def Foo(i): time.sleep( 2 ) return i + 100 def Bar(arg): print arg pool = Pool( 5 ) #print pool.apply(Foo,(1,)) #print pool.apply_async(func =Foo, args=(1,)).get() for i in range ( 10 ): pool.apply_async(func = Foo, args = (i,),callback = Bar) print 'end' pool.close() pool.join() #进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。 |
协程
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；
greenlet
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 | #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- 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() |
gevent
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | import gevent def foo(): print ( 'Running in foo' ) gevent.sleep( 0 ) print ( 'Explicit context switch to foo again' ) def bar(): print ( 'Explicit context to bar' ) gevent.sleep( 0 ) print ( 'Implicit context switch back to bar' ) gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ]) |
遇到IO操作自动切换：
View Code
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(3) if __name__ == '__main__': t1 = MyThread(1) t2 = MyThread(2) t1.start() t2.start()
