1.自定義進(jìn)程

自定義進(jìn)程類，繼承Process類，重寫run方法（重寫Process的run方法）。

from multiprocessing import Process
import time
import os
class MyProcess(Process):
    def __init__(self, name):  ##重寫，需要__init__,也添加了新的參數(shù)。        ##Process.__init__(self) 不可以省略，否則報(bào)錯：AttributeError:'XXXX'object has no attribute '_colsed'
        Process.__init__(self)
        self.name = name
    def run(self):
        print("子進(jìn)程(%s-%s)啟動" % (self.name, os.getpid()))
        time.sleep(3)
        print("子進(jìn)程(%s-%s)結(jié)束" % (self.name, os.getpid()))
if __name__ == '__main__':
    print("父進(jìn)程啟動")
    p = MyProcess("Ail")
    # 自動調(diào)用MyProcess的run()方法
    p.start()
    p.join()
    print("父進(jìn)程結(jié)束")

# 輸出結(jié)果
父進(jìn)程啟動
子進(jìn)程(Ail-38512)啟動
子進(jìn)程(Ail-38512)結(jié)束
父進(jìn)程結(jié)束

2.進(jìn)程與線程

多進(jìn)程適合在CPU密集型操作（CPU操作指令比較多，如科學(xué)計(jì)算、位數(shù)多的浮點(diǎn)計(jì)算）；

多線程適合在IO密集型操作（讀寫數(shù)據(jù)操作比較多的，比如爬蟲、文件上傳、下載）

線程是并發(fā)，進(jìn)程是并行：進(jìn)程之間互相獨(dú)立，是系統(tǒng)分配資源的最小單位，同一個進(jìn)程中的所有線程共享資源。

進(jìn)程：一個運(yùn)行的程序或代碼就是一個進(jìn)程，一個沒有運(yùn)行的代碼叫程序。進(jìn)程是系統(tǒng)進(jìn)行資源分配的最小單位，進(jìn)程擁有自己的內(nèi)存空間，所以，進(jìn)程間數(shù)據(jù)不共享，開銷大。

進(jìn)程是程序的一次動態(tài)執(zhí)行過程。每個進(jìn)程都擁有自己的地址空間、內(nèi)存、數(shù)據(jù)棧以及其它用于跟蹤執(zhí)行的輔助數(shù)據(jù)。操作系統(tǒng)負(fù)責(zé)其上所有進(jìn)程的執(zhí)行，操作系統(tǒng)會為這些進(jìn)程合理地分配執(zhí)行時間。

線程：調(diào)度執(zhí)行的最小單位，也叫執(zhí)行路徑，不能獨(dú)立存在，依賴進(jìn)程的存在而存在，一個進(jìn)程至少有一個線程，叫做主線程，多個線程共享內(nèi)存（數(shù)據(jù)共享和全局變量），因此提升程序的運(yùn)行效率。

線程是操作系統(tǒng)能夠進(jìn)行運(yùn)算調(diào)度的最小單位，它被包含在進(jìn)程之中，是進(jìn)程中的實(shí)際運(yùn)作單位。一條線程指的是進(jìn)程中一個單一順序的控制流，一個進(jìn)程中可以并發(fā)多個線程，每條線程并行執(zhí)行不同的任務(wù)。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。

主線程：主線程就是創(chuàng)建線程進(jìn)程中產(chǎn)生的第一個線程，也就是main函數(shù)對應(yīng)的線程。

協(xié)程：用戶態(tài)的輕量級線程，調(diào)度由用戶控制，擁有自己的寄存器上下文和棧，切換基本沒有內(nèi)核切換的開銷，切換靈活。

進(jìn)程和線程的關(guān)系

3.多線程

操作系統(tǒng)通過給不同的線程分配時間片（CPU運(yùn)行時長）來調(diào)度線程，當(dāng)CPU執(zhí)行完一個線程的時間片后就會快速切換到下一個線程，時間片很短而且切換速度很快，以至于用戶根本察覺不到。多個線程根據(jù)分配的時間片輪流被CPU執(zhí)行，如今絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)的CPU都是多核的，多個線程在操作系統(tǒng)的調(diào)度下，能夠被多個CPU并行執(zhí)行，程序的執(zhí)行速度和CPU的利用效率大大提升。絕大對數(shù)主流的編程語言都能很好地支持多線程，然而，Python由于GIL鎖無法實(shí)現(xiàn)真正的多線程。

內(nèi)存中的線程

4.Thread類方法

（1）start() --開始執(zhí)行該線程；

（2）run() --定義線程的方法（開發(fā)者可以在子類中重寫）；標(biāo)準(zhǔn)的 run() 方法會對作為 target 參數(shù)傳遞給該對象構(gòu)造器的可調(diào)用對象（如果存在）發(fā)起調(diào)用，并附帶從 args 和 kwargs 參數(shù)分別獲取的位置和關(guān)鍵字參數(shù)。

（3）join(timeout=None) --直至啟動的線程終止之前一直掛起；除非給出了timeout(單位秒)，否則一直被阻塞；因?yàn)?join() 總是返回 None ，所以要在 join() 后調(diào)用 is_alive() 才能判斷是否發(fā)生超時 -- 如果線程仍然存活，則 join() 超時。一個線程可以被 join() 很多次。如果嘗試加入當(dāng)前線程會導(dǎo)致死鎖， join() 會引起 RuntimeError 異常。如果嘗試 join() 一個尚未開始的線程，也會拋出相同的異常。

（4）is_alive() --布爾值，表示這個線程是否還存活;當(dāng) run() 方法剛開始直到 run() 方法剛結(jié)束，這個方法返回 True 。

（5）threading.current_thread()--返回當(dāng)前對應(yīng)調(diào)用者的控制線程的 Thread 對象。例如，獲取當(dāng)前線程的名字，可以是current_thread().name。

5.多線程與多進(jìn)程小Case

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import os
def work():
    print('hello,',os.getpid())
if __name__ == '__main__':
    # 在主進(jìn)程下開啟多個線程，每個線程都跟主進(jìn)程的pid一樣
    t1 = Thread(target=work)  # 開啟一個線程
    t2 = Thread(target=work)  # 開啟兩個線程
    t1.start()  ##start()--It must be called at most once per thread object.It arranges for the object's run() method to be                ## invoked in a separate thread of control.This method will raise a RuntimeError if called more than once on the                ## same thread object.
    t2.start()
    print('主線程/主進(jìn)程pid', os.getpid())
    # 開多個進(jìn)程，每個進(jìn)程都有不同的pid
    p1 = Process(target=work)
    p2 = Process(target=work)
    p1.start()
    p2.start()
    print('主線程/主進(jìn)程pid',os.getpid())

6.Thread 的生命周期

線程的狀態(tài)包括:創(chuàng)建、就緒、運(yùn)行、阻塞、結(jié)束。

(1)創(chuàng)建對象時，代表 Thread 內(nèi)部被初始化；

(2) 調(diào)用 start() 方法后，thread 會開始進(jìn)入隊(duì)列準(zhǔn)備運(yùn)行，在未獲得CPU、內(nèi)存資源前，稱為就緒狀態(tài)；輪詢獲取資源，進(jìn)入運(yùn)行狀態(tài)；如果遇到sleep，則是進(jìn)入阻塞狀態(tài)；

(3) thread 代碼正常運(yùn)行結(jié)束或者是遇到異常，線程會終止。

7.自定義線程

（1）定義一個類，繼承Thread；

（2）重寫__init__ 和 run();

（3）創(chuàng)建線程類對象；

（4）啟動線程。

import time
import threading
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        super().__init__() ###或者是Thread.__init__()
        self.num = num
    def run(self):
        print('線程名稱：', threading.current_thread().getName(), '參數(shù)：', self.num, '開始時間：', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
if __name__ == '__main__':
    print('主線程開始：',time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
    t1 = MyThread(1)
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print('主線程結(jié)束：', time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

8.線程共享數(shù)據(jù)與GIL（全局解釋器鎖）

如果是全局變量，則每個線程是共享的；

GIL鎖：可以用籃球比賽的場景來模擬，把籃球場看作是CPU，一場籃球比賽看作是一個線程，如果只有一個籃球場，多場比賽就要排隊(duì)進(jìn)行，類似于一個簡單的單核多線程的程序；如果由多塊籃球場，多場比賽同時進(jìn)行，就是一個簡單的多核多線程的程序。然而，Python有著特別的規(guī)定：每場比賽必須要在裁判的監(jiān)督之下才允許進(jìn)行，而裁判只有一個。這樣不管你有幾塊籃球場，同一時間只允許有一個場地進(jìn)行比賽，其它場地都將被閑置，其它比賽都只能等待。

9.GIL 和 Lock

GIL保證同一時間內(nèi)一個進(jìn)程可以有多個線程，但只有一個線程在執(zhí)行；鎖的目的是為了保護(hù)共享的數(shù)據(jù)，同一時間只能有一個線程來修改共享的數(shù)據(jù)。

類為threading.Lock

它有兩個基本方法， acquire() 和 release() 。

當(dāng)狀態(tài)為非鎖定時， acquire() 將狀態(tài)改為 鎖定 并立即返回。當(dāng)狀態(tài)是鎖定時， acquire() 將阻塞至其他線程調(diào)用 release() 將其改為非鎖定狀態(tài)，然后 acquire() 調(diào)用重置其為鎖定狀態(tài)并返回。

release() 只在鎖定狀態(tài)下調(diào)用； 它將狀態(tài)改為非鎖定并立即返回。如果嘗試釋放一個非鎖定的鎖，則會引發(fā) RuntimeError 異常。

Caese 如下：

from threading import Thread
from threading import Lock
import time
number = 0
def task(lock):
    global number
    lock.acquire() ##持有鎖
    for i in range(100000)      number += 1
    lock.release() ##釋放鎖
if __name__ == '__main__':
    lock=Lock()
    t1 = Thread(target=task,args=(lock,))
    t2 = Thread(target=task,args=(lock,))    t3 = Thread(target=task,args=(lock,))
    t1.start()    t2.start()    t3.start()    t1.join()    t2.join()    t3.join()        print('number:',number)

10.線程的信號量

class threading.Semaphore([values])

values是一個內(nèi)部計(jì)數(shù)，values默認(rèn)是1，如果小于0，則會拋出 ValueError 異常，可以用于控制線程數(shù)并發(fā)數(shù)。

信號量的實(shí)現(xiàn)方式:

s=Semaphore(?)

在內(nèi)部有一個counter計(jì)數(shù)器，counter的值就是同一時間可以開啟線程的個數(shù)。每當(dāng)我們s.acquire()一次，計(jì)數(shù)器就進(jìn)行減1處理，每當(dāng)我們s.release()一次，計(jì)數(shù)器就會進(jìn)行加1處理，當(dāng)計(jì)數(shù)器為0的時候，其它的線程就處于等待的狀態(tài)。

程序添加一個計(jì)數(shù)器功能（信號量），限制一個時間點(diǎn)內(nèi)的線程數(shù)量,防止程序崩潰或其它異常。

Case

import time
import threading
s=threading.Semaphore(5)    #添加一個計(jì)數(shù)器
def task():
    s.acquire()    #計(jì)數(shù)器獲得鎖
    time.sleep(2)    #程序休眠2秒
    print("The task run at ",time.ctime())
    s.release()    #計(jì)數(shù)器釋放鎖

for i in range(40):
    t1=threading.Thread(target=task,args=())    #創(chuàng)建線程
    t1.start()    #啟動線程

也可以使用with操作，替代acquire ()和release(),上面的代碼調(diào)整如下:

import time
import threading
s=threading.Semaphore(5)    #添加一個計(jì)數(shù)器
def task():    with s:   ## 類似打開文件的with操作
    ##s.acquire()    #計(jì)數(shù)器獲得鎖
      time.sleep(2)    #程序休眠2秒
      print("The task run at ",time.ctime())
    ##s.release()    #計(jì)數(shù)器釋放鎖

for i in range(40):
    t1=threading.Thread(target=task,args=())    #創(chuàng)建線程
    t1.start()    #啟動線程

建議使用with。

總結(jié)

本篇文章就到這里了，希望能夠給你帶來幫助，也希望您能夠多多關(guān)注腳本之家的更多內(nèi)容！

最新評論