#!/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

上述代碼創(chuàng)建了10個“前臺”線程，然后控制器就交給了CPU，CPU根據(jù)指定算法進行調(diào)度，分片執(zhí)行指令。

更多方法：

•start 線程準備就緒，等待CPU調(diào)度

•setName 為線程設(shè)置名稱

•getName 獲取線程名稱

•setDaemon 設(shè)置為后臺線程或前臺線程（默認）

如果是后臺線程，主線程執(zhí)行過程中，后臺線程也在進行，主線程執(zhí)行完畢后，后臺線程不論成功與否，均停止

如果是前臺線程，主線程執(zhí)行過程中，前臺線程也在進行，主線程執(zhí)行完畢后，等待前臺線程也執(zhí)行完成后，程序停止

•join 逐個執(zhí)行每個線程，執(zhí)行完畢后繼續(xù)往下執(zhí)行，該方法使得多線程變得無意義

•run 線程被cpu調(diào)度后自動執(zhí)行線程對象的run方法

線程鎖

由于線程之間是進行隨機調(diào)度，并且每個線程可能只執(zhí)行n條執(zhí)行之后，CPU接著執(zhí)行其他線程。所以，可能出現(xiàn)如下問題:

import threading
import time
gl_num = 0
def show(arg):
global gl_num
time.sleep(1)
gl_num +=1
print gl_num
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
t.start()

print 'main thread stop' 

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()

event

python線程的事件用于主線程控制其他線程的執(zhí)行，事件主要提供了三個方法 set、wait、clear。

事件處理的機制：全局定義了一個“Flag”，如果“Flag”值為 False，那么當程序執(zhí)行 event.wait 方法時就會阻塞，如果“Flag”值為True，那么event.wait 方法時便不再阻塞。

•clear：將“Flag”設(shè)置為False

•set：將“Flag”設(shè)置為True

#!/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()

Python 進程

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：由于進程之間的數(shù)據(jù)需要各自持有一份，所以創(chuàng)建進程需要的非常大的開銷。

進程數(shù)據(jù)共享

進程各自持有一份數(shù)據(jù)，默認無法共享數(shù)據(jù)

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager
import time
li = []
def foo(i):
li.append(i)
print 'say hi',li
for i in range(10):
p = Process(target=foo,args=(i,))
p.start()
print ('ending',li)

#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()共享數(shù)據(jù)

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() 
'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

當創(chuàng)建進程時（非使用時），共享數(shù)據(jù)會被拿到子進程中，當進程中執(zhí)行完畢后，再賦值給原值。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Array, RLock
def Foo(lock,temp,i):
"""
將第0個數(shù)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()

進程池

進程池內(nèi)部維護一個進程序列，當使用時，則去進程池中獲取一個進程，如果進程池序列中沒有可供使用的進進程，那么程序就會等待，直到進程池中有可用進程為止。

進程池中有兩個方法：

•apply

•apply_async

#!/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()#進程池中進程執(zhí)行完畢后再關(guān)閉，如果注釋，那么程序直接關(guān)閉

協(xié)程

線程和進程的操作是由程序觸發(fā)系統(tǒng)接口，最后的執(zhí)行者是系統(tǒng)；協(xié)程的操作則是程序員。

協(xié)程存在的意義：對于多線程應(yīng)用，CPU通過切片的方式來切換線程間的執(zhí)行，線程切換時需要耗時（保存狀態(tài)，下次繼續(xù)）。協(xié)程，則只使用一個線程，在一個線程中規(guī)定某個代碼塊執(zhí)行順序。

協(xié)程的適用場景：當程序中存在大量不需要CPU的操作時（IO），適用于協(xié)程；

greenlet

#!/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

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操作自動切換：

from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent
import urllib2
def f(url):
print('GET: %s' % url)
resp = urllib2.urlopen(url)
data = resp.read()
print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
gevent.joinall([
gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
])

以上所述是小編給大家介紹的Python中的進程、線程、協(xié)程的相關(guān)知識，希望對大家有所幫助！

您可能感興趣的文章: