进程和线程的概念
进程：
进程定义：
进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成；数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源；进程控制块用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志。
举一例说明进程：
想象一位有一手好厨艺的计算机科学家正在为他的女儿烘制生日蛋糕。他有做生日蛋糕的食谱，厨房里有所需的原料:面粉、鸡蛋、糖、香草汁等。在这个比喻中，做蛋糕的食谱就是程序(即用适当形式描述的算法)计算机科学家就是处理器(cpu)，而做蛋糕的各种原料就是输入数据。进程就是厨师阅读食谱、取来各种原料以及烘制蛋糕等一系列动作的总和。现在假设计算机科学家的儿子哭着跑了进来，说他的头被一只蜜蜂蛰了。计算机科学家就记录下他照着食谱做到哪儿了(保存进程的当前状态)，然后拿出一本急救手册，按照其中的指示处理蛰伤。这里，我们看到处理机从一个进程(做蛋糕)切换到另一个高优先级的进程(实施医疗救治)，每个进程拥有各自的程序(食谱和急救手册)。当蜜蜂蛰伤处理完之后，这位计算机科学家又回来做蛋糕，从他离开时的那一步继续做下去。
线程：
线程的出现是为了降低上下文切换的消耗，提高系统的并发性，并突破一个进程只能干一样事的缺陷，使到进程内并发成为可能。
假设，一个文本程序，需要接受键盘输入，将内容显示在屏幕上，还需要保存信息到硬盘中。若只有一个进程，势必造成同一时间只能干一样事的尴尬（当保存时，就不能通过键盘输入内容）。若有多个进程，每个进程负责一个任务，进程A负责接收键盘输入的任务，进程B负责将内容显示在屏幕上的任务，进程C负责保存内容到硬盘中的任务。这里进程A，B，C间的协作涉及到了进程通信问题，而且有共同都需要拥有的东西——-文本内容，不停的切换造成性能上的损失。若有一种机制，可以使任务A，B，C共享资源，这样上下文切换所需要保存和恢复的内容就少了，同时又可以减少通信所带来的性能损耗，那就好了。是的，这种机制就是线程。
线程也叫轻量级进程，它是一个基本的CPU执行单元，也是程序执行过程中的最小单元，由线程ID、程序计数器、寄存器集合和堆栈共同组成。线程的引入减小了程序并发执行时的开销，提高了操作系统的并发性能。线程没有自己的系统资源。
进程和线程的关系：
进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。或者说进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
线程则是进程的一个实体,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。
进程和线程的关系：
(1)一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。
(2)资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。
(3)CPU分给线程，即真正在CPU上运行的是线程。
并行和并发：
并行处理（Parallel Processing）是计算机系统中能同时执行两个或更多个处理的一种计算方法。并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间。并发处理(concurrency Processing)：指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机(CPU)上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机(CPU)上运行
并发的关键是你有处理多个任务的能力，不一定要同时。并行的关键是你有同时处理多个任务的能力。所以说，并行是并发的子集
threading模块
线程对象的创建分两种：
Thread类直接创建：
import threading import time def countNum(n): # 定义某个线程要运行的函数 print("running on number:%s" %n) time.sleep(3) if __name__ == '__main__': t1 = threading.Thread(target=countNum,args=(23,)) #生成一个线程实例 t2 = threading.Thread(target=countNum,args=(34,)) t1.start() #启动线程 t2.start() print("ending!")
Thread类继承式创建：
#继承Thread式创建 import threading import time class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,num): threading.Thread.__init__(self) self.num=num def run(self): print("running on number:%s" %self.num) time.sleep(3) t1=MyThread(56) t2=MyThread(78) t1.start() t2.start() print("ending")
Thread类的实例方法
join()和setDaemon()
# join()：在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。 # setDaemon(True)： ''' 将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置，如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。 当我们在程序运行中，执行一个主线程，如果主线程又创建一个子线程，主线程和子线程 就分兵两路，分别运行，那么当主线程完成 想退出时，会检验子线程是否完成。如果子线程未完成，则主线程会等待子线程完成后再退出。但是有时候我们需要的是只要主线程 完成了，不管子线程是否完成，都要和主线程一起退出，这时就可以 用setDaemon方法啦''' import threading from time import ctime,sleep import time def Music(name): print ("Begin listening to {name}. {time}".format(name=name,time=ctime())) sleep(3) print("end listening {time}".format(time=ctime())) def Blog(title): print ("Begin recording the {title}. {time}".format(title=title,time=ctime())) sleep(5) print('end recording {time}'.format(time=ctime())) threads = [] t1 = threading.Thread(target=Music,args=('FILL ME',)) t2 = threading.Thread(target=Blog,args=('',)) threads.append(t1) threads.append(t2) if __name__ == '__main__': #t2.setDaemon(True) for t in threads: #t.setDaemon(True) #注意:一定在start之前设置 t.start() #t.join() #t1.join() #t2.join() # 考虑这三种join位置下的结果？ print ("all over %s" %ctime())
以上代码执行的结果是这样的：
如果在不同的位置加上join的话会出现不同的效果：
这样的执行效果就成了串行的执型效果，我们如果想得到预期的效果应该是这样的：
下面我们验证setDeamon的用法，setDeamon必须要用在start方法之前：
我们把t1设置成守护线程看看结果：
我们将t2设置成守护线程再看看结果：
如果t1和t2同时设置成守护线程我们看是什么效果：
其它方法
Thread实例对象的方法 # isAlive(): 返回线程是否活动的。 # getName(): 返回线程名。 # setName(): 设置线程名。 threading模块提供的一些方法： # threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 # threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。 # threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。
GIL（全局解释器锁）
原文：
定义： In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)
Python中的线程是操作系统的原生线程，Python虚拟机使用一个全局解释器锁（Global Interpreter Lock）来互斥线程对Python虚拟机的使用。为了支持多线程机制，一个基本的要求就是需要实现不同线程对共享资源访问的互斥，所以引入了GIL。
GIL：在一个线程拥有了解释器的访问权之后，其他的所有线程都必须等待它释放解释器的访问权，即使这些线程的下一条指令并不会互相影响。
在调用任何Python C API之前，要先获得GIL
GIL缺点：多处理器退化为单处理器；优点：避免大量的加锁解锁操作
GIL的早期设计
Python支持多线程，而解决多线程之间数据完整性和状态同步的最简单方法自然就是加锁。 于是有了GIL这把超级大锁，而当越来越多的代码库开发者接受了这种设定后，他们开始大量依赖这种特性（即默认python内部对象是thread-safe的，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作）。慢慢的这种实现方式被发现是蛋疼且低效的。但当大家试图去拆分和去除GIL的时候，发现大量库代码开发者已经重度依赖GIL而非常难以去除了。有多难？做个类比，像MySQL这样的“小项目”为了把Buffer Pool Mutex这把大锁拆分成各个小锁也花了从5.5到5.6再到5.7多个大版为期近5年的时间，并且仍在继续。MySQL这个背后有公司支持且有固定开发团队的产品走的如此艰难，那又更何况Python这样核心开发和代码贡献者高度社区化的团队呢？
GIL的影响
无论你启多少个线程，你有多少个cpu, Python在执行一个进程的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行。
所以，python是无法利用多核CPU实现多线程的。
这样，python对于计算密集型的任务开多线程的效率甚至不如串行(没有大量切换)，但是，对于IO密集型的任务效率还是有显著提升的。
计算密集型：
#coding:utf8 from threading import Thread import time def counter(): i = 0 for _ in range(50000000): i = i + 1 return True def main(): l=[] start_time = time.time() for i in range(2): t = Thread(target=counter) t.start() l.append(t) t.join() # for t in l: # t.join() end_time = time.time() print("Total time: {}".format(end_time - start_time)) if __name__ == '__main__': main() ''' py2.7: 串行:25.4523348808s 并发:31.4084379673s py3.5: 串行:8.62115597724914s 并发:8.99609899520874s '''
