python 进程和线程

python中的进程、线程（threading、multiprocessing、Queue、subprocess）

Python中的进程与线程

学习知识，我们不但要知其然，还是知其所以然。你做到了你就比别人NB。 我们先了解一下什么是进程和线程。

进程与线程的历史

我们都知道计算机是由硬件和软件组成的。硬件中的CPU是计算机的核心，它承担计算机的所有任务。 操作系统是运行在硬件之上的软件，是计算机的管理者，它负责资源的管理和分配、任务的调度。 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件，比如说浏览器，音乐播放器等。 每次执行程序的时候，都会完成一定的功能，比如说浏览器帮我们打开网页，为了保证其独立性，就需要一个专门的管理和控制执行程序的数据结构——进程控制块。 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。

在早期的操作系统里，计算机只有一个核心，进程执行程序的最小单位，任务调度采用时间片轮转的抢占式方式进行进程调度。每个进程都有各自的一块独立的内存，保证进程彼此间的内存地址空间的隔离。 随着计算机技术的发展，进程出现了很多弊端，一是进程的创建、撤销和切换的开销比较大，二是由于对称多处理机（对称多处理机（SymmetricalMulti-Processing）又叫SMP，是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU)，各CPU之间共享内存子系统以及总线结构）的出现，可以满足多个运行单位，而多进程并行开销过大。 这个时候就引入了线程的概念。 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，只拥有在运行时必不可少的资源。但线程可以与同属与同一进程的其他线程共享进程所拥有的其他资源。

进程与线程之间的关系

线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。

threading模块

threading 模块建立在 _thread 模块之上。thread 模块以低级、原始的方式来处理和控制线程，而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装，提供了更方便的 api 来处理线程。

import threading
import time

def worker(num):
"""
thread worker function
:return:
"""
time.sleep(1)
print("Thread %d" % num)
return

for i in range(20):
t = threading.Thread(target=worker,args=(i,)，name=“t.%d” % i)
t.start()

thread方法说明

t.start() : 激活线程，

t.getName() : 获取线程的名称

t.setName() ： 设置线程的名称

t.name : 获取或设置线程的名称

t.is_alive() ： 判断线程是否为激活状态

t.isAlive() ：判断线程是否为激活状态

t.setDaemon() 设置为后台线程或前台线程（默认：False）;通过一个布尔值设置线程是否为守护线程，必须在执行start()方法之后才可以使用。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

t.isDaemon() ： 判断是否为守护线程

t.ident ：获取线程的标识符。线程标识符是一个非零整数，只有在调用了start()方法之后该属性才有效，否则它只返回None。

t.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

t.run() ：线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法

线程锁threading.RLock和threading.Lock

我们使用线程对数据进行操作的时候，如果多个线程同时修改某个数据，可能会出现不可预料的结果，为了保证数据的准确性，引入了锁的概念。

例：假设列表A的所有元素就为0，当一个线程从前向后打印列表的所有元素，另外一个线程则从后向前修改列表的元素为1,那么输出的时候，列表的元素就会一部分为0，一部分为1,这就导致了数据的不一致。锁的出现解决了这个问题。

from multiprocessing import Pool
import time
def myFun(i):
time.sleep(2)
return i+100

def end_call(arg):
print("end_call",arg)

p = Pool(5)

# print(p.map(myFun,range(10)))

for i in range(10):
p.apply_async(func=myFun,args=(i,),callback=end_call)

print("end")
p.close()
p.join()

View Code
一个进程池对象可以控制工作进程池的哪些工作可以被提交，它支持超时和回调的异步结果，有一个类似map的实现。

processes ：使用的工作进程的数量，如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。

initializer： 如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。

maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个心的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。

context: 用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context

注意：Pool对象的方法只可以被创建pool的进程所调用。

New in version 3.2: maxtasksperchild

New in version 3.4: context

进程池的方法

apply(func[, args[, kwds]]) ：使用arg和kwds参数调用func函数，结果返回前会一直阻塞，由于这个原因，apply_async()更适合并发执行，另外，func函数仅被pool中的一个进程运行。

apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]]) ： apply()方法的一个变体，会返回一个结果对象。如果callback被指定，那么callback可以接收一个参数然后被调用，当结果准备好回调时会调用callback，调用失败时，则用error_callback替换callback。 Callbacks应被立即完成，否则处理结果的线程会被阻塞。

close() ： 阻止更多的任务提交到pool，待任务完成后，工作进程会退出。

terminate() ： 不管任务是否完成，立即停止工作进程。在对pool对象进程垃圾回收的时候，会立即调用terminate()。

join() : wait工作线程的退出，在调用join()前，必须调用close() or terminate()。这样是因为被终止的进程需要被父进程调用wait（join等价与wait），否则进程会成为僵尸进程。

map(func, iterable[, chunksize])¶

map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])¶

imap(func, iterable[, chunksize])¶

imap_unordered(func, iterable[, chunksize])

starmap(func, iterable[, chunksize])¶

starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_back]]])

协程

协程又叫微线程，从技术的角度来说，“协程就是你可以暂停执行的函数”。如果你把它理解成“就像生成器一样”，那么你就想对了。 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；

Python3.5的 async/await 新特性

async/await 是对 3.3版本引入 yeild from 的扩展.

定义协程：

@types.coroutine   # 和 asyncio.coroutine 一样
def ping_server(ip):
# ping code here...

async def ping_server(ip):
# ping code here...

注意：使用 async def 定义的协程函数，不能包含任何形式的 yield 语句，只有return 和await 可以从协程中返回值。 await只能用于 async def 中，await 接受的对象必须是 awaitable 对象， awaitable 对象要么是一个协程；要么是一个定义了__await__()方法的对象，且__await__()必须返回一个不是协程的迭代器。