python进程线程协程以及几种自定义线程池
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了python进程线程协程以及几种自定义线程池相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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。
#!/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
线程锁
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，CPU接着执行其他线程。所以，可能出现如下问题：
未使用锁#!/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()
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
#!/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()
Python 进程
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
进程间默认无法数据共享#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()
类型对应表当创建进程时（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。
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
#!/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
#!/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
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：
from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent
import urllib2
def f(url):
print(\'GET: %s\' % url)
resp = urllib2.urlopen(url)
data = resp.read()
print(\'%d bytes received from %s.\' % (len(data), url))
gevent.joinall([
gevent.spawn(f, \'https://www.python.org/\'),
gevent.spawn(f, \'https://www.yahoo.com/\'),
gevent.spawn(f, \'https://github.com/\'),
])
线程池：
方案简介：
方案一：简单版本的线程池，每次都要创建线程池；
方案二：支持传函数、传参、传回调函数、立即终止所有线程、最大优点：线程的循环利用，节省时间和资源 ★★★★★
方案三：现有模块，直接调用即可，不支持回调函数
方案一：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import Queue import threading class ThreadPool(object): def __init__(self, max_num=20): self.queue = Queue.Queue(max_num) for i in xrange(max_num): self.queue.put(threading.Thread) def get_thread(self): return self.queue.get() def add_thread(self): self.queue.put(threading.Thread) """ pool = ThreadPool(10) def func(arg, p): print arg import time time.sleep(2) p.add_thread() for i in xrange(30): thread = pool.get_thread() t = thread(target=func, args=(i, pool)) t.start() """
方案二：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import queue
import threading
import contextlib
import time
StopEvent = object()
class ThreadPool(object):
def __init__(self, max_num):
self.q = queue.Queue()
self.max_num = max_num
self.terminal = False
self.generate_list = []
self.free_list = []
def run(self, func, args, callback=None):
"""
线程池执行一个任务
:param func: 任务函数
:param args: 任务函数所需参数
:param callback: 任务执行失败或成功后执行的回调函数，回调函数有两个参数1、任务函数执行状态；2、任务函数返回值（默认为None，即：不执行回调函数）
:return: 如果线程池已经终止，则返回True否则None
"""
if len(self.free_list) == 0 and len(self.generate_list) < self.max_num:
self.generate_thread()
w = (func, args, callback,)
self.q.put(w)
def generate_thread(self):
"""
创建一个线程
"""
t = threading.Thread(target=self.call)
t.start()
def call(self):
"""
循环去获取任务函数并执行任务函数
"""
current_thread = threading.currentThread
self.generate_list.append(current_thread)
event = self.q.get()
while event != StopEvent:
func, arguments, callback = event
try:
result = func(*arguments)
status = True
except Exception as e:
status = False
result = e
if callback is not None:
try:
callback(status, result)
except Exception as e:
pass
if self.terminal: # False
event = StopEvent
else:
with self.worker_state(self.free_list,current_thread):
event = self.q.get()
else:
self.generate_list.remove(current_thread)
@contextlib.contextmanager
def worker_state(self,x,v):
x.append(v)
try:
yield
finally:
x.remove(v)
def close(self):
num = len(self.generate_list)
while num:
self.q.put(StopEvent)
num -= 1
# 终止线程（清空队列）
def terminate(self):
self.terminal = True
while self.generate_list:
self.q.put(StopEvent)
self.q.empty()
import time
def work(i):
time.sleep(1)
print(i)
pool = ThreadPool(10)
for item in range(50):
pool.run(func=work, args=(item,))
# pool.terminate() #立即终止所有线程
方案三、
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
def f1(a):
time.sleep(2)
print(a)
return 1
pool=ThreadPoolExecutor(5)
for i in range(30):
a=pool.submit(f1,i)
# x=a.result()#获取返回值,如果有，会阻塞
以上是关于python进程线程协程以及几种自定义线程池的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章