python的多線程比較雞肋，優(yōu)先使用多進程

1 基礎(chǔ)知識

現(xiàn)在的 PC 都是多核的，使用多線程能充分利用 CPU 來提供程序的執(zhí)行效率。

1.1 線程

線程是一個基本的 CPU 執(zhí)行單元。它必須依托于進程存活。一個線程是一個execution context（執(zhí)行上下文），即一個 CPU 執(zhí)行時所需要的一串指令。

1.2 進程

進程是指一個程序在給定數(shù)據(jù)集合上的一次執(zhí)行過程，是系統(tǒng)進行資源分配和運行調(diào)用的獨立單位?？梢院唵蔚乩斫鉃椴僮飨到y(tǒng)中正在執(zhí)行的程序。也就說，每個應(yīng)用程序都有一個自己的進程。

每一個進程啟動時都會最先產(chǎn)生一個線程，即主線程。然后主線程會再創(chuàng)建其他的子線程

1.3 兩者的區(qū)別

• 線程必須在某個進行中執(zhí)行。
• 一個進程可包含多個線程，其中有且只有一個主線程。
• 多線程共享同個地址空間、打開的文件以及其他資源。
• 多進程共享物理內(nèi)存、磁盤、打印機以及其他資源。

2 Python 多進程

2.1 創(chuàng)建多進程

Python 要進行多進程操作，需要用到muiltprocessing庫，其中的Process類跟threading模塊的Thread類很相似。所以直接看代碼熟悉多進程。

方法1：直接使用Process

代碼如下：

from multiprocessing import Process  
def show(name):
    print("Process name is " + name)
if __name__ == "__main__": 
    proc = Process(target=show, args=('subprocess',))  
    proc.start()  
    proc.join()

方法2：繼承Process來自定義進程類，重寫run方法

代碼如下：

from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
    def __init__(self, name):
        super(MyProcess, self).__init__()
        self.name = name
    def run(self):
        print('process name :' + str(self.name))
        time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
    for i in range(3):
        p = MyProcess(i)
        p.start()
    for i in range(3):
        p.join()

2.2 多進程通信

進程之間不共享數(shù)據(jù)的。如果進程之間需要進行通信，則要用到Queue模塊或者Pipi模塊來實現(xiàn)。

Queue

Queue 是多進程安全的隊列，可以實現(xiàn)多進程之間的數(shù)據(jù)傳遞。它主要有兩個函數(shù),put和get。

put() 用以插入數(shù)據(jù)到隊列中，put 還有兩個可選參數(shù)：blocked 和 timeout。如果 blocked 為 True（默認(rèn)值），并且 timeout 為正值，該方法會阻塞 timeout 指定的時間，直到該隊列有剩余的空間。如果超時，會拋出 Queue.Full 異常。如果 blocked 為 False，但該 Queue 已滿，會立即拋出 Queue.Full 異常。

get()可以從隊列讀取并且刪除一個元素。同樣，get 有兩個可選參數(shù)：blocked 和 timeout。如果 blocked 為 True（默認(rèn)值），并且 timeout 為正值，那么在等待時間內(nèi)沒有取到任何元素，會拋出 Queue.Empty 異常。如果blocked 為 False，有兩種情況存在，如果 Queue 有一個值可用，則立即返回該值，否則，如果隊列為空，則立即拋出 Queue.Empty 異常。

具體用法如下：

from multiprocessing import Process, Queue
 def put(queue):
    queue.put('Queue 用法')
 if __name__ == '__main__':
    queue = Queue()
    pro = Process(target=put, args=(queue,))
    pro.start()
    print(queue.get())   
    pro.join()

Pipe

Pipe的本質(zhì)是進程之間的用管道數(shù)據(jù)傳遞，而不是數(shù)據(jù)共享，這和socket有點像。pipe() 返回兩個連接對象分別表示管道的兩端，每端都有send() 和recv()函數(shù)。

如果兩個進程試圖在同一時間的同一端進行讀取和寫入那么，這可能會損壞管道中的數(shù)據(jù)。

具體用法如下：

from multiprocessing import Process, Pipe
 def show(conn):
    conn.send('Pipe 用法')
    conn.close()
 if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe() 
    pro = Process(target=show, args=(child_conn,))
    pro.start()
    print(parent_conn.recv())   
    pro.join()

2.3 進程池

創(chuàng)建多個進程，我們不用傻傻地一個個去創(chuàng)建。我們可以使用Pool模塊來搞定。

Pool 常用的方法如下：

具體用法見示例代碼：

from multiprocessing import Pool
def show(num):
    print('num : ' + str(num))
if __name__=="__main__":
    pool = Pool(processes = 3)
    for i in xrange(6):
        # 維持執(zhí)行的進程總數(shù)為processes，當(dāng)一個進程執(zhí)行完畢后會添加新的進程進去
        pool.apply_async(show, args=(i, ))       
    print('======  apply_async  ======')
    pool.close()
    #調(diào)用join之前，先調(diào)用close函數(shù)，否則會出錯。執(zhí)行完close后不會有新的進程加入到pool,join函數(shù)等待所有子進程結(jié)束
    pool.join()

3 Python 多線程

3.1 GIL

其他語言，CPU 是多核時是支持多個線程同時執(zhí)行。但在 Python 中，無論是單核還是多核，同時只能由一個線程在執(zhí)行。其根源是 GIL 的存在。

GIL 的全稱是 Global Interpreter Lock(全局解釋器鎖)，來源是 Python 設(shè)計之初的考慮，為了數(shù)據(jù)安全所做的決定。某個線程想要執(zhí)行，必須先拿到 GIL，我們可以把 GIL 看作是“通行證”，并且在一個 Python 進程中，GIL 只有一個。拿不到通行證的線程，就不允許進入 CPU 執(zhí)行。

而目前 Python 的解釋器有多種，例如：

• CPython：CPython 是用C語言實現(xiàn)的 Python 解釋器。 作為官方實現(xiàn)，它是最廣泛使用的 Python 解釋器。
• PyPy：PyPy 是用RPython實現(xiàn)的解釋器。RPython 是 Python 的子集， 具有靜態(tài)類型。這個解釋器的特點是即時編譯，支持多重后端（C, CLI, JVM）。PyPy 旨在提高性能，同時保持最大兼容性（參考 CPython 的實現(xiàn)）。J
• ython：Jython 是一個將 Python 代碼編譯成 Java 字節(jié)碼的實現(xiàn)，運行在JVM (Java Virtual Machine) 上。另外，它可以像是用 Python 模塊一樣，導(dǎo)入 并使用任何Java類。IronPython：IronPython 是一個針對 .NET 框架的 Python 實現(xiàn)。它 可以用 Python 和 .NET framewor k的庫，也能將 Python 代碼暴露給 .NET 框架中的其他語言。

GIL 只在 CPython 中才有，而在 PyPy 和 Jython 中是沒有 GIL 的。
每次釋放 GIL鎖，線程進行鎖競爭、切換線程，會消耗資源。這就導(dǎo)致打印線程執(zhí)行時長，會發(fā)現(xiàn)耗時更長的原因。

3.2 創(chuàng)建多線程

Python提供兩個模塊進行多線程的操作，分別是thread和threading，

前者是比較低級的模塊，用于更底層的操作，一般應(yīng)用級別的開發(fā)不常用。

方法1：直接使用threading.Thread()

import threading
# 這個函數(shù)名可隨便定義
def run(n):
    print("current task：", n)
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=run, args=("thread 1",))
    t2 = threading.Thread(target=run, args=("thread 2",))
    t1.start()
    t2.start()

方法2：繼承threading.Thread來自定義線程類，重寫run方法

import threading
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, n):
        super(MyThread, self).__init__()  # 重構(gòu)run函數(shù)必須要寫
        self.n = n
    def run(self):
        print("current task：", n)
if __name__ == "__main__":
    t1 = MyThread("thread 1")
    t2 = MyThread("thread 2")
    t1.start()
    t2.start()

3.3 線程合并

Join函數(shù)執(zhí)行順序是逐個執(zhí)行每個線程，執(zhí)行完畢后繼續(xù)往下執(zhí)行。主線程結(jié)束后，子線程還在運行，join函數(shù)使得主線程等到子線程結(jié)束時才退出。

import threading
def count(n):
    while n > 0:
        n -= 1
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
    t2 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
    t1.start()
    t2.start()
    # 將 t1 和 t2 加入到主線程中
    t1.join()
    t2.join()

3.4 線程同步與互斥鎖

線程之間數(shù)據(jù)共享的。當(dāng)多個線程對某一個共享數(shù)據(jù)進行操作時，就需要考慮到線程安全問題。threading模塊中定義了Lock 類，提供了互斥鎖的功能來保證多線程情況下數(shù)據(jù)的正確性。

用法的基本步驟：

#創(chuàng)建鎖
mutex = threading.Lock()
#鎖定
mutex.acquire([timeout])
#釋放
mutex.release()

其中，鎖定方法acquire可以有一個超時時間的可選參數(shù)timeout。如果設(shè)定了timeout，則在超時后通過返回值可以判斷是否得到了鎖，從而可以進行一些其他的處理。

具體用法見示例代碼：

import threading
import time
num = 0
mutex = threading.Lock()
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        global num 
        time.sleep(1)
        if mutex.acquire(1):  
            num = num + 1
            msg = self.name + ': num value is ' + str(num)
            print(msg)
            mutex.release()
if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        t = MyThread()
        t.start()

3.5 可重入鎖（遞歸鎖）

為了滿足在同一線程中多次請求同一資源的需求，Python 提供了可重入鎖（RLock）。
RLock內(nèi)部維護著一個Lock和一個counter變量，counter 記錄了 acquire 的次數(shù)，從而使得資源可以被多次 require。直到一個線程所有的 acquire 都被 release，其他的線程才能獲得資源。

具體用法如下：

#創(chuàng)建 RLock
mutex = threading.RLock()
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        if mutex.acquire(1):
            print("thread " + self.name + " get mutex")
            time.sleep(1)
            mutex.acquire()
            mutex.release()
            mutex.release()

3.6 守護線程

如果希望主線程執(zhí)行完畢之后，不管子線程是否執(zhí)行完畢都隨著主線程一起結(jié)束。我們可以使用setDaemon(bool)函數(shù)，它跟join函數(shù)是相反的。它的作用是設(shè)置子線程是否隨主線程一起結(jié)束，必須在start() 之前調(diào)用，默認(rèn)為False。

3.7 定時器

如果需要規(guī)定函數(shù)在多少秒后執(zhí)行某個操作，需要用到Timer類。具體用法如下：

from threading import Timer 
def show():
    print("Pyhton")
# 指定一秒鐘之后執(zhí)行 show 函數(shù)
t = Timer(1, hello)
t.start()  

4 選擇多線程還是多進程？

在這個問題上，首先要看下你的程序是屬于哪種類型的。一般分為兩種 CPU 密集型 和 I/O 密集型。

• CPU 密集型：程序比較偏重于計算，需要經(jīng)常使用 CPU 來運算。例如科學(xué)計算的程序，機器學(xué)習(xí)的程序等。
• I/O 密集型：顧名思義就是程序需要頻繁進行輸入輸出操作。爬蟲程序就是典型的 I/O 密集型程序。
  

如果程序是屬于 CPU 密集型，建議使用多進程。而多線程就更適合應(yīng)用于 I/O 密集型程序。

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