帮你搞懂Python进程,线程与协程

Posted 2021-03-04

本文参考原文-http://bjbsair.com/2020-03-22/tech-info/4425/
在操作系统中，每一个独立运行的程序，都占有 操作系统 分配的资源，这些程序中间互不干涉，都只负责运行自己的程序代码，这就是进程。

但是当操作系统频繁的创建销毁进程时，大量的系统资源被浪费在创建和销毁的过程中。而随着多核心 cpu 的出现，线程也逐渐代替了进程，成为了操作系统 可以独立运行的基本单位。

当进程不是多线程程序时，存在于进程当中的唯一线程，便是进程本身运行的代码块。

而当多线程出现在一个进程中时，则多个线程之间共享此进程的资源，并接受操作系统的调度来运行每个线程。

状态

协程

为了了解协程的概念，我们先来了解一下并发和并行。

并行

并行比较好理解，即有多个程序在同时执行，这里的程序指的是操作系统的线程。

每个 cpu 核心，只能在同一个时刻运行一组指令，意味着同一时刻，一个核心上只有一个线程在执行。

当 cpu 有四个核心时，他只可以 执行4个线程。

并发

想要了解并发，就需要知道 和 。

同步阻塞

当程序中的一个 I/O 操作，会占据比较长的时间，这时候，程序没有被挂起，且一直在等待网络数据传输，无法进行其他操作，这时候就是同步阻塞。

同步的一个概念就是，网络传输完成后也无法告知主程序操作完成，这就导致了主程序：

• 要么只能进行等待 I/O 完成
• 要么轮询去查看是否传输是否已经完成

当然，轮询时候可以进行其他的操作，这时候，就是非阻塞的状态，即 同步非阻塞。

同步非阻塞

非阻塞的概念即主程序可以进行其他的操作。

异步阻塞

有同步，就有异步。

而异步阻塞与同步阻塞相同，主程序啥也不干，就等着 I/O 操作完成。

异步非阻塞

异步非阻塞状态，便是并发的关键。

当主程序使用异步 I/O 操作时，并不会影响主程序后续的运行，而当异步 I/O 操作完成后，会主动通知主程序进行其他操作，这样就减少了轮询过程中的资源消耗，专注于其他工作。

并发

而并发就是 异步非阻塞 状态下的一种形式，当程序执行操作 a 时，使 a 的 I/O 异步操作，这时程序去执行操作 b, 在外部看来，a 和 b 时同时被执行的，然而他们只运行在在一个线程当中。

与线程、进程不同的是，协程并不是操作系统物理层面存在的一种程序。

协程是程序级别的，由程序编写者自己操控整个协程的生命周期。这样就实现了类似操作系统操作多线程一样的效果，但是省下了现成的切换中造成的资源消耗。

而通过程序来操纵协程，就造成了cpu 一直在运行，并且是多个协程一直在运行的假象，也就变成了并发。

实例

下面我们通过几个实例来说明，在 python 中的进程、线程和协程的关系。

进程实例

在 python 中我们如何编写多进程的程序呢？

答案是使用模块 multiprocessing 进行实现。

import time  
from multiprocessing import Process  

class Test(Process):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  

    def run(self):  
        while True:  
            print("process b is run")  
            time.sleep(1)

通过继承 multiprocessing 的 Process ，实现进程类，然后实现 run 方法，即可在此方法中实现进程要运行的内容。

from process_b import Test  
import time  

if __name__ == "__main__":  
    t = Test()  
    t.start()  
    while True:  
        print("process a run")  
        time.sleep(1)

调用方法也非常简单，直接使用 Test 实例化对象，然后调用对象的成员函数 start() 即可。

python3 process_a.py  
process a run  
process b is run  
process b is run  
process a run  
process a run  
process b is run  
process b is run  
process a run

线程实例

Cpython 中由于存在 GIL ，所以多线程在实际应用中也会变为单核 cpu 上的线程，排队运行。

import threading  
import time  

class ThreadTest (threading.Thread):  
    def __init__(self, name):  
        super().__init__()  
        self.name = name  

    def run(self):  
        while True:  
            print(f"i am in thread {self.name}")  
            time.sleep(1)  

if __name__ == "__main__":  
    threads = []  
    for i in range(4):  
        t = ThreadTest(i)  
        threads.append(t)  

    for t in threads:  
        t.start()  

    for t in threads:  
        t.join()

通过继承 threading.Thread 来实现线程类，然后通过实例化，生成对象，调用对象的 start() 即可启动线程。

运行结果

python3 thread_a.py  
i am in thread 0  
i am in thread 1  
i am in thread 2  
i am in thread 3  
i am in thread 1  
i am in thread 3  
i am in thread 0  
i am in thread 2  
i am in thread 1  
i am in thread 3  
i am in thread 0  
i am in thread 2  
i am in thread 1

协程

python3 将 asyncio 加入到了标准库。

import asyncio  
import time  

async def test(num):  
    await asyncio.sleep(num)  
    print(num)  

async def run():  
    tasks = [asyncio.create_task(test(num)) for num in range(4)]  
    [await t for t in tasks]  

def run_main():  
    asyncio.run(run())  

if __name__ == "__main__":  
    run_main()

运行结果

import asyncio  
import time  

async def test(num):  
    await asyncio.sleep(num)  
    print(num)  

async def run():  
    tasks = [asyncio.create_task(test(num)) for num in range(4)]  
    [await t for t in tasks]  

def run_main():  
    asyncio.run(run())  

if __name__ == "__main__":  
    run_main()

总结

以上就是本节的所有内容，主要简单地讲解了关于 进程、线程和协程 的概念和例子。