一、进程

1、多任务原理

多任务是指操作系统同时可以运行多个任务。

实现多任务的方式：

1、多进程模式

2、多线程模式

3、协程模式

4、多进程 多线程模式

2、进程

对于操作系统而言，一个任务就是一个进程；

进程是系统中程序执行和资源分配的基本单元，每个进程都有自己的数据段、代码段、堆栈段。

下面是一小段程序，一个单任务的例子。在其中，有两个输出语句分别在在两个不同的循环当中，单任务的执行方式，也就是最初学习时，当一个循环没有结束的时候，无法执行到下面的程序当中。如果想要让两个循环可以同时在执行，就是在实现多任务，当然不是说同时输出，而是两个循环都在执行着。

1 from time import sleep 2 # 只能执行到那一个循环，执行不了run，所以叫单任务 3 def run(): 4 while True: 5 print("&&&&&&&&&&&&&&&") 6 sleep(1.2) 7 8 if __name__ == "__main__": 9 while True: 10 print("**********") 11 sleep(1) 12 run()

接下来启用多任务，通过进程来实现。

multiprocessing库：跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来代表一个进程对象（fork仅适用于Linux）。

3、父子进程的先后顺序

上面的多进程的例子中输出了那么多，我们使用的时候究竟是先执行哪个后执行哪个呢？根据我们的一般思维来说，我们写的主函数其实就是父进程，在主函数中间，要调用的也就是子进程。

1 from multiprocessing import Process 2 from time import sleep 3 import os 4 5 def run(): 6 print("启动子进程") 7 print("子进程结束") 8 sleep(3) 9 10 if __name__ == "__main__": 11 print("父进程启动") 12 p = Process(target=run) 13 p.start() 14 15 # 父进程的结束不能影响子进程，让进程等待子进程结束再执行父进程 16 p.join() 17 18 print("父进程结束")

进程和线程协程的区别（进程线程和协程）(1)

4、全局变量在多个进程中不能共享

在多进程的程序当中定义的全局变量在多个进程中是不能共享的，篇幅较长在这里就不举例子了，可以自己试一下。这个也是和稍后要说的线程的一个区别，在线程中，变量是可以共享的，也因此衍生出一些问题，稍后再说。

5、启动多个进程

在正常工作使用的时候，当然不止有有个一个两个进程，毕竟这一两个也起不到想要的效果。那么就需要采用更多的进程，这时候需要通过进程池来实现，就是在进程池中放好你要建立的进程，然后执行的时候，把他们都启动起来，就可以同时进行了，在一定的环境下可以大大的提高效率。当然这个也和起初提到的有关，如果你的CPU是单核的，那么多进程也只是起到了让几个任务同时在执行着，并没有提高效率，而且启动进程的时候还要花费一些时间，因此在多核CPU当中更能发挥优势。

在multiprocessing中有个Pool方法，可以实现进程池。在利用进程池时可以设置要启动几个进程，一般情况下，它默认和你电脑的CPU核数一致，也可以自己设置，如果设置的进程数多于CPU核数，那多出来的进程会轮流调度到每个核心上执行。下面是启动多个进程的过程。

1 from multiprocessing import Pool 2 import os 3 import time 4 import random 5 6 7 def run(name): 8 print("子进程%s启动--%s" % (name, os.getpid())) 9 start = time.time() 10 time.sleep(random.choice([1,2,3,4,5])) 11 end = time.time() 12 print("子进程%s结束--%s--耗时%.2f" % (name, os.getpid(), end-start)) 13 14 if __name__ == "__main__": 15 print("启动父进程") 16 17 # 创建多个进程 18 # Pool 进程池 :括号里的数表示可以同时执行的进程数量 19 # Pool()默认大小是CPU核心数 20 pp = Pool(4) 21 for i in range(5): 22 # 创建进程，放入进程池，统一管理 23 pp.apply_async(run, args=(i,)) 24 25 # 在调用join之前必须先调用close，调用close之后就不能再继续添加新的进程了 26 pp.close() 27 # 进程池对象调用join还等待进程池中所有的子进程结束 28 pp.join() 29 30 print("结束父进程")

6、文件拷贝（单进程与多进程对比）

（1）单进程实现

进程和线程协程的区别（进程线程和协程）(2)

View Code

（2）多进程实现

进程和线程协程的区别（进程线程和协程）(3)

View Code

上面两个程序是两种方法实现同一个目标的程序，可以将其中的文件路径更换为你自己的路径，可以看到最后计算出的耗时是多少。也许有人发现并不是多进程的效率就高，说的的确没错，因为创建进程也要花费时间，没准启动进程的时间远多让这一个核心运行所有核心用的时间要多。这个例子也只是演示一下如何使用，在大数据的任务下会有更深刻的体验。

7、进程对象

我们知道Python是一个面向对象的语言。而且Python中万物皆对象，进程也可以封装成对象，来方便以后自己使用，只要把他封装的足够丰富，提供清晰的接口，以后使用时会快捷很多，这个就根据自己的需求自己可以试一下，不写了。

8、进程间通信

上面提到过进程间的变量是不能共享的，那么如果有需要该怎么办？通过队列的方式进行传递。在父进程中创建队列，然后把队列传到每个子进程当中，他们就可以共同对其进行操作。

1 from multiprocessing import Process, Queue 2 import os 3 import time 4 5 6 def write(q): 7 print("启动写子进程%s" % (os.getpid())) 8 for chr in ['A', 'B', 'C', 'D']: 9 q.put(chr) 10 time.sleep(1) 11 print("结束写子进程%s" % (os.getpid())) 12 13 def read(q): 14 print("启动读子进程%s" % (os.getpid())) 15 while True: 16 value = q.get() 17 print("value = " value) 18 print("结束读子进程%s" % (os.getpid())) 19 20 if __name__ == "__main__": 21 # 父进程创建队列，并传递给子进程 22 q = Queue() 23 pw = Process(target=write, args=(q,)) 24 pr = Process(target=read, args=(q,)) 25 26 pw.start() 27 pr.start() 28 # 写进程结束 29 pw.join() 30 # pr进程里是个死循环，无法等待期结束，只能强行结束 31 pr.terminate() 32 print("父进程结束")

回到顶部

二、线程

1、线程

模块：

1、_Thread模块 低级模块（更接近底层）

2、threading模块 高级模块，对_thread进行了封装

2、启动一个线程

同样，先给一个多线程的例子，其中，仍然使用run函数作为其中的一个子线程，主函数为父线程。通过threading的Thread方法创建线程并开启，join来等待子线程。

1 import threading 2 import time 3 4 5 def run(): 6 print("子线程(%s)启动" % (threading.current_thread().name)) 7 8 # 实现线程的功能 9 time.sleep(1) 10 print("打印") 11 time.sleep(2) 12 13 print("子线程(%s)结束" % (threading.current_thread().name)) 14 15 16 if __name__ == "__main__": 17 # 任何进程都默认会启动一个线程，称为主线程，主线程可以启动新的子线程 18 # current_thread()：返回线程的实例 19 print("主线程(%s)启动" % (threading.current_thread().name)) 20 21 # 创建子线程 22 t = threading.Thread(target=run, name="runThread") 23 t.start() 24 25 # 等待线程结束 26 t.join() 27 28 print("主线程(%s)结束" % (threading.current_thread().name))

3、线程间数据共享

多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在每个进程中，互不影响。

而多线程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，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时修改一个变量，容易把内容改乱了。

1 import threading 2 3 4 num = 10 5 6 def run(n): 7 global num 8 for i in range(10000000): 9 num = num n 10 num = num - n 11 12 if __name__ == "__main__": 13 t1 = threading.Thread(target=run, args=(6,)) 14 t2 = threading.Thread(target=run, args=(9,)) 15 16 t1.start() 17 t2.start() 18 t1.join() 19 t2.join() 20 21 print("num = ",num)

4、线程锁

在第三小点中已经提到了，多线程的一个缺点就是数据是共享的，如果有两个线程正同时在修改这个数据，就会出现混乱，它自己也不知道该听谁的了，尤其是在运算比较复杂，次数较多的时候，这种错误的机会会更大。

当然，解决办法也是有的，那就是利用线程锁。加锁的意思就是在其中一个线程正在对数据进行操作时，让其他线程不得介入。这个加锁和释放锁是由人来确定的。

  • 确保了这段代码只能由一个线程从头到尾的完整执行
  • 阻止了多线程的并发执行，要比不加锁时候效率低。包含锁的代码段只能以单线程模式执行
  • 由于可以存在多个锁，不同线程持有不同的锁，并试图获取其他的锁，可能造成死锁导致多个线程挂起，只能靠操作系统强制终止

1 def run(n): 2 global num 3 for i in range(10000000): 4 lock.acquire() 5 try: 6 num = num n 7 num = num - n 8 finally: 9 # 修改完释放锁 10 lock.release() 11 12 if __name__ == "__main__": 13 t1 = threading.Thread(target=run, args=(6,)) 14 t2 = threading.Thread(target=run, args=(9,)) 15 16 t1.start() 17 t2.start() 18 t1.join() 19 t2.join() 20 21 print("num = ",num)

上面这段程序是循环多次num n-n n-n的过程，变量n分别设为6和9是在两个不同的线程当中，程序中已经加了锁，你可以先去掉试一下，当循环次数较小的时候也许还能正确，但次数一旦取的较高就会出现混乱。

加锁是在循环体当中，依次执行加减法，定义中说到确保一个线程从头到尾的完整执行，也就是在计算途中，不会有其他的线程打扰。你可以想一下，如果一个线程执行完加法，正在执行减法，另一个线程进来了，它要先进行加法时的初始sum值该是多少呢，线程二不一定在线程一的什么时候进来，万一刚进来时候，线程一恰好给sum赋值了，而线程二仍然用的是正准备进来时候的sum值，那从这里开始岂不已经分道扬镳了。所以，运算的次数越多，结果会越离谱。

这个说完了，还有一个小小的改进。你是否记得读写文件时候书写的一种简便形式，通过with来实现，可以避免我们忘记关闭文件，自动帮我们关闭。当然还有一些其他地方也用到了这个方法。这里也同样适用。

1 # 与上面代码功能相同,with lock可以自动上锁与解锁 2 with lock: 3 num = num n 4 num = num - n

5、ThreadLocal

  • 创建一个全局的ThreadLocal对象
  • 每个线程有独立的存储空间
  • 每个线程对ThreadLocal对象都可以读写，但是互不影响

根据名字也可以看出，也就是在本地建个连接，所有的操作在本地进行，每个线程之间没有数据的影响。

1 import threading 2 3 4 num = 0 5 local = threading.local() 6 7 def run(x, n): 8 x = x n 9 x = x - n 10 11 def func(n): 12 # 每个线程都有local.x 13 local.x = num 14 for i in range(10000000): 15 run(local.x, n) 16 print("%s-%d" % (threading.current_thread().name, local.x)) 17 18 19 if __name__ == "__main__": 20 t1 = threading.Thread(target=func, args=(6,)) 21 t2 = threading.Thread(target=func, args=(9,)) 22 23 t1.start() 24 t2.start() 25 t1.join() 26 t2.join() 27 28 print("num = ",num)

6、控制线程数量

1 ''' 2 控制线程数量是指控制线程同时触发的数量，可以拿下来这段代码运行一下，下面启动了5个线程，但是他们会两个两个的进行 在此我向大家推荐一个架构学习交流圈：609164807 帮助突破瓶颈 提升思维能力 3 ''' 4 import threading 5 import time 6 7 # 控制并发执行线程的数量 8 sem = threading.Semaphore(2) 9 10 def run(): 11 with sem: 12 for i in range(10): 13 print("%s---%d" % (threading.current_thread().name, i)) 14 time.sleep(1) 15 16 17 if __name__ == "__main__": 18 for i in range(5): 19 threading.Thread(target=run).start()

上面的程序是有多个线程，但是每次限制同时执行的线程，通俗点说就是限制并发线程的上限；除此之外，也可以限制线程数量的下限，也就是至少达到多少个线程才能触发。

1 import threading 2 import time 3 4 5 # 凑够一定数量的线程才会执行，否则一直等着 6 bar = threading.Barrier(4) 7 8 def run(): 9 print("%s--start" % (threading.current_thread().name)) 10 time.sleep(1) 11 bar.wait() 12 print("%s--end" % (threading.current_thread().name)) 13 14 15 if __name__ == "__main__": 16 for i in range(5): 17 threading.Thread(target=run).start()

7、定时线程

1 import threading 2 3 4 def run(): 5 print("***********************") 6 7 # 延时执行线程 8 t = threading.Timer(5, run) 9 t.start() 10 11 t.join() 12 print("父线程结束")

8、线程通信

1 import threading 2 import time 3 4 5 def func(): 6 # 事件对象 7 event = threading.Event() 8 def run(): 9 for i in range(5): 10 # 阻塞，等待事件的触发 11 event.wait() 12 # 重置阻塞，使后面继续阻塞 13 event.clear() 14 print("**************") 15 t = threading.Thread(target=run).start() 16 return event 17 18 e = func() 19 20 # 触发事件 21 for i in range(5): 22 time.sleep(2) 23 e.set()

9、一个小栗子

这个例子是用了生产者和消费者来模拟，要进行数据通信，还引入了队列。先来理解一下。

1 import threading 2 import queue 3 import time 4 import random 5 6 7 # 生产者 8 def product(id, q): 9 while True: 10 num = random.randint(0, 10000) 11 q.put(num) 12 print("生产者%d生产了%d数据放入了队列" % (id, num)) 13 time.sleep(3) 14 # 任务完成 15 q.task_done() 16 17 # 消费者 18 def customer(id, q): 19 while True: 20 item = q.get() 21 if item is None: 22 break 23 print("消费者%d消费了%d数据" % (id, item)) 24 time.sleep(2) 25 # 任务完成 26 q.task_done() 27 28 29 if __name__ == "__main__": 30 # 消息队列 31 q = queue.Queue() 32 33 # 启动生产者 34 for i in range(4): 35 threading.Thread(target=product, args=(i, q)).start() 36 37 # 启动消费者 38 for i in range(3): 39 threading.Thread(target=customer, args=(i, q)).start()

10、线程调度

1 import threading 2 import time 3 4 5 # 线程条件变量 6 cond = threading.Condition() 7 8 9 def run(): 10 with cond: 11 for i in range(0, 10, 2): 12 print(threading.current_thread().name, i) 13 time.sleep(1) 14 cond.wait() # 阻塞 15 cond.notify() # 告诉另一个线程可以执行 16 17 18 def run2(): 19 with cond: 20 for i in range(1, 10, 2): 21 print(threading.current_thread().name, i) 22 time.sleep(1) 23 cond.notify() 24 cond.wait() 25 26 27 threading.Thread(target=run).start() 28 threading.Thread(target=run2).start()

三、协程

1、协程

  • 子程序/子函数：在所有语言中都是层级调用，比如A调用B，在B执行的工程中又可以调用C，C执行完毕返回，B执行完毕返回最后是A执行完毕。是通过栈实现的，一个线程就是一个子程序，子程序调用总是一个入口，一次返回，调用的顺序是明确的
  • 协程：看上去也是子程序，但执行过程中，在子程序的内部可中断，然后转而执行别的子程序，不是函数调用，有点类似CPU中断

1 # 这是一个子程序的调用 2 def C(): 3 print("C--start") 4 print("C--end") 5 6 def B(): 7 print("B--start") 8 C() 9 print("B--end") 10 11 def A(): 12 print("A--start") 13 B() 14 print("A--end") 15 16 A()

  • 协程与子程序调用的结果类似，但不是通过在函数中调用另一个函数
  • 在此我向大家推荐一个架构学习交流圈：609164807 帮助突破瓶颈 提升思维能力
  • 协程执行起来有点像线程，但协程的特点在于是一个线程
  • 与线程相比的优点：协程的执行效率极高，因为只有一个线程，也不存在同时写变量的冲突，在协程中共享资源不加锁，只需要判断状态

2、协程的原理

1 # python对协程的支持是通过generator实现的 2 def run(): 3 print(1) 4 yield 10 5 print(2) 6 yield 20 7 print(3) 8 yield 30 9 10 # 协程的最简单风格，控制函数的阶段执行，节约线程或者进程的切换 11 # 返回值是一个生成器 12 m = run() 13 print(next(m)) 14 print(next(m)) 15 print(next(m))

3、数据传输

1 # python对协程的支持是通过generator实现的 2 def run(): 3 print(1) 4 yield 10 5 print(2) 6 yield 20 7 print(3) 8 yield 30 9 10 # 协程的最简单风格，控制函数的阶段执行，节约线程或者进程的切换 11 # 返回值是一个生成器 12 m = run() 13 print(next(m)) 14 print(next(m)) 15 print(next(m))

4、小栗子

1 def product(c): 2 c.send(None) 3 for i in range(5): 4 print("生产者产生数据%d" % (i)) 5 r = c.send(str(i)) 6 print("消费者消费了数据%s" % (r)) 7 c.close() 8 9 10 def customer(): 11 data = "" 12 while True: 13 n = yield data 14 if not n: 15 return 16 print("消费者消费了%s" % (n)) 17 data = "200" 18 19 20 c = customer() 21 product(c)

,