python 之 线程,进程,协程

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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 之 线程,进程,协程相关的知识,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。


 1 #!/usr/bin/env python
 2 #_*_ coding:utf-8 _*_
 3 import threading
 4 import time
 5 
 6 def show(arg):
 7     time.sleep(1)
 8     print(threading + str(arg))
 9 
10 for i in range(10):
11     t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
12     t.start()
13 
14 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没有意义。
  • 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条之后,CPU接着执行其它线程,所以,可能出现如下问题:

技术分享
#!/usr/bin/env python
#_*_coding:utf-8_*_
import threading
import time

gl_num = 0

def show(arg):
    global gl_num
    time.sleep(1)
    gl_num += 1
    print gl_num

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
    t.start()

print main thread stop!
未使用锁

 

 1 #!/usr/bin/env python
 2 #_*_coding:utf-8_*_
 3 
 4 import threading
 5 import time
 6 
 7 gl_num = 0
 8 
 9 lock = threading.Rlock()
10 
11 def Func():
12     lock.acquire()
13     global gl_num
14     gl_num += 1
15     time.sleep(1)
16     print gl_num
17     lock.release()
18 
19 for i in range(10):
20     t = threading.Thread(target=Func)
21     t.start()

event

python线程的事件用于主线程控制其它线程的执行,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“Falg”值为False,那么当程序执行event.wait方法时就会阻塞,如果“Falg”值为True,那么执行event.wait方法时便不再阻塞。

  • clear: 将“Flag”设置为False
  • set: 将“Flag”设置为True
 1 #!/usr/bin/env python
 2 #_*_coding:utf-8_*_
 3 
 4 import threading
 5 
 6 def do(event):
 7     print(start)
 8     event.wait()
 9     print(execute)
10 
11 event_obj = threading.Event()
12 for i in range(10):
13     t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
14     t.start()
15 
16 event_obj.clear()
17 inp = raw_input(input:)
18 if inp == true:
19     event_obj.set()

 

 python 进程

 1 from multiprocessing import Process
 2 import threading
 3 import time
 4 
 5 def foo(i):
 6     print (Hello victor!, i)
 7 
 8 for i in range(10):
 9     p = Process(target=foo, args=(i,))
10     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。

技术分享
#!/usr/bin/env python
# _*_coding:utf-8_*_

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager
import time

li = []

def foo(i):
    li.append(i)
    print(Hello victor!, li)

for i in range(10):
    p = Process(target=foo, args=(i,))
    p.start()

print (hehe, li)
进程间默认无法数据共享
 1 # 方法一,Array
 2 from multiprocessing import Process, Array
 3 temp = Array(i, [1,2,3,4])
 4 
 5 def Foo(i):
 6     temp[i] = 10 + i
 7     for i in temp:
 8         print i, ------ ,item
 9 
10 for i in range(2):
11     p = Process(target=Foo, args=(i,))
12     p.start()
13 
14 
15 # 方法二: manage.dict()共享数据
16 from multiprocessing import Process, Manager
17 
18 manage  = Manage()
19 dic = manage.dict()
20 
21 def Foo(i):
22     dic[i] = 10 + i
23     print dic.values()
24 
25 for i in range(2):
26     p = Process(target=Foo, args=(i,))
27     p.start()
28     p.join()
技术分享
    c: ctypes.c_char,  u: ctypes.c_wchar,
    b: ctypes.c_byte,  B: ctypes.c_ubyte,
    h: ctypes.c_short, H: ctypes.c_ushort,
    i: ctypes.c_int,   I: ctypes.c_uint,
    l: ctypes.c_long,  L: ctypes.c_ulong,
    f: ctypes.c_float, d: ctypes.c_double
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。

技术分享
#!/usr/bin/env python
# _*_coding:utf-8_*_

from multiprocessing import Process, Array, RLock

def Foo(lock, temp, i):
    ‘‘‘
    将第0个数加100
    ‘‘‘
    lock.acquire()
    temp[0] = 100 + i
    for item in temp:
        print (i, -----, item)
    lock.release()

lock = RLock()
temp = Array(i, [11,22,33,44])

for i in range(20):
    p = Process(target=Foo,args=(lock, temp, i, ))
    p.start()
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
 1 #!/usr/bin/env python
 2 # _*_coding:utf-8_*_
 3 from multiprocessing import Process, Pool
 4 import time
 5 
 6 def Foo(i):
 7     time.sleep(2)
 8     return i + 100
 9 
10 def Bar(arg):
11     print (arg)
12 
13 pool = Pool(5)
14 #print pool.apply(Foo,(1,))
15 #print pool.apply.async(func = Foo, args=(1,)).get()
16 
17 for i in range(10):
18     pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)
19 
20 print (end)
21 pool.close()
22 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。

协程的使用场景:当程序中存在大量不需要CPU的操作时(IO操作),适合协程。

greenlet

 1 #!/usr/bin/env python 
 2 # _*_coding:utf-8_*_
 3 
 4 from greenlet import greenlet
 5 
 6 def test1():
 7     print 1
 8     gr2.switch()
 9     print 2
10     gr2.switch()
11 
12 def test2():
13     print 3
14     gr1.switch()
15     print 4
16 
17 gr1 = greenlet(test1)
18 gr2 = greenlet(test2)
19 gr1.switch()

gevent

 1 import gevent
 2 
 3 def foo():
 4     print (Running in foo...)
 5     gevent.sleep(0)
 6     print (Explicit context switch to foo again...)
 7 
 8 def bar():
 9     print (Explicit context to bar...)
10     gevent.sleep(0)
11     print (Implicit context switch back to bar...)
12 
13 gevent,joinall([
14     gevent.spawn(foo),
15     gevent.spawn(bar),
16 ])

遇到IO自动切换:

技术分享
from gevent import monkey
from gevent import 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.join([
        gevent.spawn(f, https://www.python.org/),
        gevent.spawn(f, https://www.yahoo.com/),
        gevent.spawn(f, https://github.com/),
])    
View Code

 

 

 

以上是关于python 之 线程,进程,协程的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python之路第一课Day9--随堂笔记之二(进程线程协程篇)

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