线程,进程和协程

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线程,进程和协程

库库的码农 2016-06-21 19:22:00 浏览398
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python线程

Threading用于特工线程相关的操作,线程是应用程序中工作最小的单元。

 1 import threading
 2 import time
 3 def run(arg):
 4     time.sleep(1)
 5     print("Hello" + str(arg))
 6 for i in range(10):
 7     t = threading.Thread(target = run,args = (i,))
 8     t.start()
 9 print("main thread stop")
10 
11 
12 
13 
14 
15 
16 
17 ###执行结果,切记线程是无序的。
18 main thread stop
19 Hello0
20 Hello3
21 Hello4
22 Hello2
23 Hello1
24 Hello8
25 Hello7
26 Hello6
27 Hello5
28 Hello9
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上述代码创建了10个“前台”,线程,然后控制器交给你了CPU,CPU根据指定算法进行调度,分片执行指令。

更多方法:

1:start  线程准备就绪,等待CPU调度。

2:setName  为线程设置名称

3:getName  获取线程名称

4: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

5: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

6: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:

 1 import threading
 2 import time
 3 
 4 gl_num = 0
 5 
 6 def show(arg):
 7     global gl_num
 8     time.sleep(1)
 9     gl_num +=1
10     print gl_num
11 
12 for i in range(10):
13     t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
14     t.start()
15 
16 print 'main thread stop'
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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()
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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。

 

1:clear:将“Flag”设置为False

2: set:将“Flag”设置为True

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()
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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()
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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

 

#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()
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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。

 

 

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()
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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:

1:apply

2: apply_async

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。
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协成

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

 
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()
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 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),
])
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import gevent
import requests
def f(url):
    print("Get:%s"%url)
    resp = requests.get(url)
    data =  resp.text
    print(url,len(data))

gevent.joinall([
    gevent.spawn(f,"https://www.python.org/"),
    gevent.spawn(f,"https://www.yahoo.com/"),
    gevent.spawn(f,"https://www.jd.com/"),


])
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