Python之路【第七篇】：线程、进程和协程

Python线程

Threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。

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#!/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'

上述代码创建了10个“前台”线程，然后控制器就交给了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。

更多方法：

  • start            线程准备就绪，等待CPU调度
  • setName      为线程设置名称
  • getName      获取线程名称
  • setDaemon   设置为后台线程或前台线程（默认）
                       如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止
                        如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
  • join              逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义
  • run              线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
 1 import threading
 2 import time
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 5 class MyThread(threading.Thread):
 6     def __init__(self,num):
 7         threading.Thread.__init__(self)
 8         self.num = num
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10     def run(self):#定义每个线程要运行的函数
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12         print("running on number:%s" %self.num)
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14         time.sleep(3)
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16 if __name__ == '__main__':
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18     t1 = MyThread(1)
19     t2 = MyThread(2)
20     t1.start()
21     t2.start()
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23 自定义线程类
自定义线程类

线程锁（Lock、RLock）

由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以，出现了线程锁 - 同一时刻允许一个线程执行操作。

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 import threading
 4 import time
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 6 gl_num = 0
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 8 def show(arg):
 9     global gl_num
10     time.sleep(1)
11     gl_num +=1
12     print gl_num
13 
14 for i in range(10):
15     t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
16     t.start()
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18 print 'main thread stop'
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20 未使用锁
未使用锁
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#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
   
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()

信号量（Semaphore）

互斥锁 同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 ，比如厕所有3个坑，那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。

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import threading,time
 
def run(n):
    semaphore.acquire()
    time.sleep(1)
    print("run the thread: %s" %n)
    semaphore.release()
 
if __name__ == '__main__':
 
    num= 0
    semaphore  = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行
    for i in range(20):
        t = threading.Thread(target=run,args=(i,))
        t.start()

事件（event）

python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

  • clear：将“Flag”设置为False
  • set：将“Flag”设置为True
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#!/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()

条件（Condition）

使得线程等待，只有满足某条件时，才释放n个线程

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import threading
 
def run(n):
    con.acquire()
    con.wait()
    print("run the thread: %s" %n)
    con.release()
 
if __name__ == '__main__':
 
    con = threading.Condition()
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
        t.start()
 
    while True:
        inp = input('>>>')
        if inp == 'q':
            break
        con.acquire()
        con.notify(int(inp))
        con.release()
 
 1 def condition_func():
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 3     ret = False
 4     inp = input('>>>')
 5     if inp == '1':
 6         ret = True
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 8     return ret
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11 def run(n):
12     con.acquire()
13     con.wait_for(condition_func)
14     print("run the thread: %s" %n)
15     con.release()
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17 if __name__ == '__main__':
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19     con = threading.Condition()
20     for i in range(10):
21         t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
22         t.start()
View Code

Timer

定时器，指定n秒后执行某操作

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from threading import Timer
 
 
def hello():
    print("hello, world")
 
t = Timer(1, hello)
t.start()  # after 1 seconds, "hello, world" will be printed

Python 进程

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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：由于进程之间的数据需要各自持有一份，所以创建进程需要的非常大的开销。

进程数据共享

进程各自持有一份数据，默认无法共享数据

 1 #!/usr/bin/env python
 2 #coding:utf-8
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 4 from multiprocessing import Process
 5 from multiprocessing import Manager
 6  
 7 import time
 8  
 9 li = []
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11 def foo(i):
12     li.append(i)
13     print 'say hi',li
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15 for i in range(10):
16     p = Process(target=foo,args=(i,))
17     p.start()
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19 print 'ending',li
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21 进程间默认无法数据共享
进程间默认无法数据共享
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#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()共享数据
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()
 
1 'c': ctypes.c_char,  'u': ctypes.c_wchar,
2     'b': ctypes.c_byte,  'B': ctypes.c_ubyte,
3     'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,
4     'i': ctypes.c_int,   'I': ctypes.c_uint,
5     'l': ctypes.c_long,  'L': ctypes.c_ulong,
6     'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double
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8 类型对应表
类型对应表
 1 from multiprocessing import Process, Queue
 2 
 3 def f(i,q):
 4     print(i,q.get())
 5 
 6 if __name__ == '__main__':
 7     q = Queue()
 8 
 9     q.put("h1")
10     q.put("h2")
11     q.put("h3")
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13     for i in range(10):
14         p = Process(target=f, args=(i,q,))
15         p.start()
16 
17 Code
Code

当创建进程时（非使用时），共享数据会被拿到子进程中，当进程中执行完毕后，再赋值给原值。

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 3 
 4 from multiprocessing import Process, Array, RLock
 5 
 6 def Foo(lock,temp,i):
 7     """
 8     将第0个数加100
 9     """
10     lock.acquire()
11     temp[0] = 100+i
12     for item in temp:
13         print i,'----->',item
14     lock.release()
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16 lock = RLock()
17 temp = Array('i', [11, 22, 33, 44])
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19 for i in range(20):
20     p = Process(target=Foo,args=(lock,temp,i,))
21     p.start()
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23 进程锁实例
进程锁实例

进程池

进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。

进程池中有两个方法：

  • apply
  • apply_async
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#!/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()#进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。

协程

线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员。

协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保存状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。

协程的适用场景：当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；

greenlet

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#!/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

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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操作自动切换：

 1 from gevent import monkey; monkey.patch_all()
 2 import gevent
 3 import urllib2
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 5 def f(url):
 6     print('GET: %s' % url)
 7     resp = urllib2.urlopen(url)
 8     data = resp.read()
 9     print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
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11 gevent.joinall([
12         gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
13         gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
14         gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
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View Code
posted @ 2018-06-05 17:18  散挑一  阅读(153)  评论(0)    收藏  举报