Python多线程与多进程

一、基本概念

线程和进程是操作系统中经常考察的概念。区别和联系可以查看我之前的博客https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/14407427.html#scroller-6

进程

进程是程序在计算机上的一次执行活动。
从内核的观点看，进程的目的就是担当分配系统资源（CPU时间、内存等）的基本单位。
进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后不会对其它进程产生影响。

线程

线程是进程的一个执行流，是CPU调度和分派的基本单位，它是比进程更小的能独立运行的基本单位。
一个进程由几个线程组成，线程与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源。
线程没有独立的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉。

二、多进程

python中的多进程主要使用到 multiprocessing 这个库

使用 Process 类创建多进程也有以下 2 种方式：

•     直接创建 Process 类的实例对象，由此就可以创建一个新的进程；
•     通过继承 Process 类的子类，创建实例对象，也可以创建新的进程。注意，继承 Process 类的子类需重写父类的 run() 方法。

不仅如此，Process 类中也提供了一些常用的属性和方法，如表 1 所示。

接下来将一一对创建进程的 2 种方法做详细的讲解。

1、通过Process类创建进程

和使用 thread 类创建子线程的方式非常类似，使用 Process 类创建实例化对象，其本质是调用该类的构造方法创建新进程。Process 类的构造方法格式如下：

            def
            __init__(self,group=None,target=None,name=None,args=(),kwargs={})

其中，各个参数的含义为：

• group：该参数未进行实现，不需要传参；
• target：为新建进程指定执行任务，也就是指定一个函数；
• name：为新建进程设置名称；
• args：为 target 参数指定的参数传递非关键字参数；注意到是一个元组参数
• kwargs：为 target 参数指定的参数传递关键字参数。

下面程序演示了如何用 Process 类创建新进程。

            from multiprocessing import Process
import os

print("当前进程ID：", os.getpid())

# 定义一个函数，准备作为新进程的 target 参数def action(name, *add):
    print(name)
    for arc in add:
        print("%s --当前进程%d" % (arc, os.getpid()))

if__name__ == ‘__main__‘:
    # 定义为进程方法传入的参数
    my_tuple = ("test1",
                "test2",
                "test3")
    # 创建子进程，执行 action() 函数
    my_process = Process(target=action, args=("my_process进程", *my_tuple))
    # 启动子进程    my_process.start()
    # 主进程执行该函数
    action("主进程", *my_tuple)

需要说明的是，通过 multiprocessing.Process 来创建并启动进程时，程序必须先判断 if __name__==‘__main__‘:，否则运行该程序会引发异常。

此程序中有 2 个进程，分别为主进程和我们创建的新进程，主进程会执行整个程序，而子进程不会执行 if __name__ == ‘__main__‘ 中包含的程序，而是先执行此判断语句之外的所有可执行程序，然后再执行我们分配让它的任务（也就是通过 target 参数指定的函数）。

2、通过Process继承类创建进程

和使用 thread 子类创建线程的方式类似，除了直接使用 Process 类创建进程，还可以通过创建 Process 的子类来创建进程。
需要注意的是，在创建 Process 的子类时，需在子类内容重写 run() 方法。实际上，该方法所起到的作用，就如同第一种创建方式中 target 参数执行的函数。
另外，通过 Process 子类创建进程，和使用 Process 类一样，先创建该类的实例对象，然后调用 start() 方法启动该进程。下面程序演示如何通过 Process 子类创建一个进程。

            from multiprocessing import Process
import os

print("当前进程ID：", os.getpid())
# 定义一个函数，供主进程调用def action(name, *add):
    print(name)
    for arc in add:
        print("%s --当前进程%d" % (arc, os.getpid()))


# 自定义一个进程类class My_Process(Process):
    def__init__(self, name, *add):
        super().__init__()
        self.name = name
        self.add = add

    def run(self):
        print(self.name)
        for arc in self.add:
            print("%s --当前进程%d" % (arc, os.getpid()))
if__name__ == ‘__main__‘:
    # 定义为进程方法传入的参数
    my_tuple = ("test1",
                "test2",
                "test3")
    my_process = My_Process("my_process进程", *my_tuple)
    # 启动子进程    my_process.start()
    # 主进程执行该函数
    action("主进程", *my_tuple)

显然，该程序的运行结果与上一个程序的运行结果大致相同，它们只是创建进程的方式略有不同而已。

但更推荐使用第一种方式来创建进程，因为这种方式不仅编程简单，而且进程直接包装 target 函数，具有更清晰的逻辑结构。

三、多线程

python中实现多线程?常简单. 我们要借助Thread类来完成。多线程的创建几乎与多进程相同。

1、通过Thread类创建线程

Thread 类提供了如下的 __init__() 构造器，可以用来创建线程：

            __init__(self, group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=None, *,daemon=None)

此构造方法中，以上所有参数都是可选参数，即可以使用，也可以忽略。其中各个参数的含义如下：

• group：指定所创建的线程隶属于哪个线程组（此参数尚未实现，无需调用）；
• target：指定所创建的线程要调度的目标方法（最常用）；
• args：以元组的方式，为 target 指定的方法传递参数；
• kwargs：以字典的方式，为 target 指定的方法传递参数；
• daemon：指定所创建的线程是否为后代线程。

这些参数，初学者只需记住 target、args、kwargs 这 3 个参数的功能即可。

下面程序演示了如何使用 Thread 类的构造方法创建一个线程：

            import
             threading


            #
             定义线程要调用的方法，*add可接收多个以非关键字方式传入的参数
            def action(*add):
    for arc in add:
        # 调用 getName() 方法获取当前执行该程序的线程名print(threading.current_thread().getName() + "" + arc)

# 定义为线程方法传入的参数
my_tuple = ("test1",
            "test2",
            "test3")
# 创建线程
thread = threading.Thread(target=action, args=my_tuple)
# 启动线程thread.start()
# 为了使 thread 线程的作用更加明显，可以继续在上面程序的基础上添加如下代码，让主线程和新创建线程同时工作：for i in range(10):
    print(threading.current_thread().getName())

可以看到，新创建的 thread 线程（线程名为 Thread-1）执行了 action() 函数。

默认情况下，主线程的名字为 MainThread，用户启动的多个线程的名字依次为 Thread-1、Thread-2、Thread-3、...、Thread-n 等。

可以看到，当前程序中有 2 个线程，分别为主线程 MainThread 和子线程 Thread-1，它们以并发方式执行，即 Thread-1 执行一段时间，然后 MainThread 执行一段时间。通过轮流获得 CPU 执行一段时间的方式，程序的执行在多个线程之间切换，从而给用户一种错觉，即多个线程似乎同时在执行。

如果程序中不显式创建任何线程，则所有程序的执行，都将由主线程 MainThread 完成，程序就只能按照顺序依次执行。

2、通过继承Thread类创建线程类

通过继承 Thread 类，我们可以自定义一个线程类，从而实例化该类对象，获得子线程。
需要注意的是，在创建 Thread 类的子类时，必须重写从父类继承得到的 run() 方法。因为该方法即为要创建的子线程执行的方法，其功能如同第一种创建方法中的 action() 自定义函数。
下面程序，演示了如何通过继承 Thread 类创建并启动一个线程：

            import
             threading


            #
            创建子线程类，继承自 Thread 类
            class
             my_Thread(threading.Thread):
    
            def
            __init__
            (self,add):
        threading.Thread.
            __init__
            (self)
        self.add = add
    # 重写run()方法def run(self):
         for arc in self.add:
            #调用 getName() 方法获取当前执行该程序的线程名print(threading.current_thread().getName() +""+ arc)

#定义为 run() 方法传入的参数
my_tuple = ("test1",
            "test2",
            "test3")
#创建子线程
mythread = my_Thread(my_tuple)
#启动子线程mythread.start()
#主线程执行此循环for i in range(10):
    print(threading.current_thread().getName())

此程序中，子线程 Thread-1 执行的是 run() 方法中的代码，而 MainThread 执行的是主程序中的代码，它们以快速轮换 CPU 的方式在执行。

四、进程池和线程池

http://c.biancheng.net/view/2627.html

系统启动一个新线程的成本是比较高的，因为它涉及与操作系统的交互。在这种情形下，使用线程池可以很好地提升性能，尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时，更应该考虑使用线程池。
线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程，程序只要将一个函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待执行下一个函数。
此外，使用线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。当系统中包含有大量的并发线程时，会导致系统性能急剧下降，甚至导致Python解释器崩溃，而线程池的最大线程数参数可以控制系统中并发线程的数量不超过此数。

线程池的使用

线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor，Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池。
如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的 task 函数提交给线程池/进程池，剩下的事情就由线程池/进程池来搞定。

Exectuor 提供了如下常用方法：

• submit(fn, *args, **kwargs)：将 fn 函数提交给线程池。*args 代表传给 fn 函数的参数，*kwargs 代表以关键字参数的形式为 fn 函数传入参数。
• map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1)：该函数类似于全局函数 map(func, *iterables)，只是该函数将会启动多个线程，以异步方式立即对 iterables 执行 map 处理。
• shutdown(wait=True)：关闭线程池。

程序将 task 函数提交（submit）给线程池后，submit 方法会返回一个 Future 对象，Future 类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行，因此，线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务，所以 Python 使用 Future 来代表。

实际上，在 Java 的多线程编程中同样有 Future，此处的 Future 与 Java 的 Future 大同小异。

Future 提供了如下方法：

• cancel()：取消该 Future 代表的线程任务。如果该任务正在执行，不可取消，则该方法返回 False；否则，程序会取消该任务，并返回 True。
• cancelled()：返回 Future 代表的线程任务是否被成功取消。
• running()：如果该 Future 代表的线程任务正在执行、不可被取消，该方法返回 True。
• done()：如果该 Funture 代表的线程任务被成功取消或执行完成，则该方法返回 True。
• result(timeout=None)：获取该 Future 代表的线程任务最后返回的结果。如果 Future 代表的线程任务还未完成，该方法将会阻塞当前线程，其中 timeout 参数指定最多阻塞多少秒。
• exception(timeout=None)：获取该 Future 代表的线程任务所引发的异常。如果该任务成功完成，没有异常，则该方法返回 None。
• add_done_callback(fn)：为该 Future 代表的线程任务注册一个“回调函数”，当该任务成功完成时，程序会自动触发该 fn 函数。

在用完一个线程池后，应该调用该线程池的 shutdown() 方法，该方法将启动线程池的关闭序列。调用 shutdown() 方法后的线程池不再接收新任务，但会将以前所有的已提交任务执行完成。当线程池中的所有任务都执行完成后，该线程池中的所有线程都会死亡。

使用线程池来执行线程任务的步骤如下：

1. 调用 ThreadPoolExecutor 类的构造器创建一个线程池。
2. 定义一个普通函数作为线程任务。
3. 调用 ThreadPoolExecutor 对象的 submit() 方法来提交线程任务。
4. 当不想提交任何任务时，调用 ThreadPoolExecutor 对象的 shutdown() 方法来关闭线程池。

下面程序示范了如何使用线程池来执行线程任务：

            from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
import time

# 定义一个准备作为线程任务的函数def action(max):
    my_sum = 0
    for i in range(max):
        print(threading.current_thread().name + ‘‘ + str(i))
        my_sum += i
    return my_sum


# 创建一个包含2条线程的线程池
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 向线程池提交一个task, 50会作为action()函数的参数
future1 = pool.submit(action, 50)
# 向线程池再提交一个task, 100会作为action()函数的参数
future2 = pool.submit(action, 100)
# 判断future1代表的任务是否结束print(future1.done())
time.sleep(3)
# 判断future2代表的任务是否结束print(future2.done())
# 查看future1代表的任务返回的结果print(future1.result())
# 查看future2代表的任务返回的结果print(future2.result())
# 关闭线程池
pool.shutdown()

上面程序中，第 13 行代码创建了一个包含两个线程的线程池，接下来的两行代码只要将 action() 函数提交（submit）给线程池，该线程池就会负责启动线程来执行 action() 函数。这种启动线程的方法既优雅，又具有更高的效率。
当程序把 action() 函数提交给线程池时，submit() 方法会返回该任务所对应的 Future 对象，程序立即判断 futurel 的 done() 方法，该方法将会返回 False（表明此时该任务还未完成）。接下来主程序暂停 3 秒，然后判断 future2 的 done() 方法，如果此时该任务已经完成，那么该方法将会返回 True。
程序最后通过 Future 的 result() 方法来获取两个异步任务返回的结果。

原文：https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/14729542.html