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Python学习之旅（二十三）

2018年12月05日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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python基础知识（22）：进程和线程（ⅰ）

1、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，可以在python程序中轻松创建子进程

fork可以在mac的python上运行，但无法再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类来代表一个进程对象

#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())
    #创建进程实例
    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.

 

创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个process实例，用start()方法启动，join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步

（3）pool

用进程池的方式批量创建子进程，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，此次运行环境cup核数为1

（4）子进程

subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然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

 如果子进程还需要输入，则可以通过communicate()方法

（5）进程间通信

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()

二、多线程

多任务可以由多进程完成，也可以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

绝大多数情况下，我们只需要使用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.

由于任何进程默认就会启动一个线程，我们把该线程称为主线程，主线程又可以启动新的线程，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，子线程的名字在创建时指定，名字仅仅在打印时用来显示，完全没有其他意义，如果不起名字python就自动给线程命名为thread-1，thread-2……

lock

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

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，其它线程获得该锁以后才能改

由于锁只有一个，无论多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，所以，不会造成修改的冲突

多核cpu

python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通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

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