Python复习笔记（七）线程和进程

1. 多任务

• 并行：真的多任务
• 并发：假的多任务

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2. 多任务-线程

Python的 Thread模块是比较底层的模块，Python的 Threading模块 是对Thread做了一些包装，可以更加方便的被使用

2.1 使用threading模块

线程执行

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Mar  4 11:27:41 2019

@author: Douzi
"""

import threading
import time

def sing():
    for i in range(5):
        print("sing...." + str(i))
        time.sleep(1)

def dance():
    for i in range(5):
        print("dance...." + str(i))
        time.sleep(1)

def main():
    t1 = threading.Thread(target=sing)
    t2 = threading.Thread(target=dance)
    t1.start()
    t2.start()

if __name__=="__main__":
    main()

2.2 查看当前线程数量

• 当调用Thread的时候，不会创建 线程

• 当 调用 Thread创建出来的实例对象的 start方法地时候才会创建线程以及让这个线程开始运行

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Mar  4 18:48:16 2019

@author: Douzi
"""

import threading
import time

def sing():
    for i in range(5):
        print("......sing...%d..." % i)
        time.sleep(1)

# 当调用Thread的时候，不会创建 线程
# 当调用Thread创建出来的实例对象的 start方法地时候才会创建线程
# 以及让这个线程开始运行
def main():

    # 打印当前线程信息
    print(threading.enumerate())
    t1 = threading.Thread(target=sing)

    # 在调用Thread之后打印
    print(threading.enumerate())
    t1.start()    # 子线程开始

    # 在调用start之后打印
    print(threading.enumerate())

if __name__=="__main__":
    main()

---

3. 线程-注意点

3.1 线程执行代码的封装

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Mar  4 20:16:16 2019

@author: Douzi
"""

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(3):
            time.sleep(1)
            msg = "I'm "+self.name+' @ '+str(i)
            print(msg)
            self.login()

    def login(self):
        print("login.......")

    def register(self):
        print("register........")            

if __name__=="__main__":
    t = MyThread()
    t.start()

3.2 多线程共享全局变量

• 在一个函数中， 对 全局变量进行修改 的时候，到底是否需要使用global进行说明，要看 是否对全局变量的执行指向进行了修改

• 如果修改了执行，即让全局变量指向一个新的地方，那么必须使用global。

• 如果，仅仅是修改了 指向的空间的数据，此时不必用 global

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Mar  4 21:01:53 2019

@author: Douzi
"""

import threading
import time

# 定义一个全局变量
g_num = 100

def test1():
    global g_num
    g_num += 1
    print("......in test1 g_num=%d=....." % g_num)

def test2():
    print(".......in test2 g_num=%d=...." % g_num)

def main():
    t1 = threading.Thread(target=test1)
    t2 = threading.Thread(target=test2)

    t1.start()
    time.sleep(1)    

    t2.start()
    time.sleep(1)    

    print("......in main Thread g_num = %d...." % g_num)

if __name__=="__main__":
    main()

3.3 多线程共享全局变量-args参数

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Mar  4 21:10:36 2019

@author: Douzi
"""

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Mar  4 21:01:53 2019

@author: Douzi
"""

import threading
import time

# 定义一个全局变量
g_num = 100

def test1(temp):
    temp.append(33)
    print("......in test1 g_num=%s=....." % str(temp))

def test2(temp):
    print(".......in test2 g_num=%s=...." % str(temp))

g_nums = [11, 22]

def main():
    # target指定将来 这个线程去哪个函数执行代码
    # args指定将来调用 函数的时候 传递什么数据过去
    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(g_nums,))
    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(g_nums,))

    t1.start()
    time.sleep(1)    

    t2.start()
    time.sleep(1)    

    print("......in main Thread g_nums = %s...." % str(g_nums))

if __name__=="__main__":
    main()

3.4 多线程-共享全局变量问题

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Mar  4 21:01:53 2019

@author: Douzi
"""

import threading
import time

# 定义一个全局变量
g_num = 0

def test1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print("......in test1 g_num=%d=....." % g_num)

def test2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        g_num += 1
    print(".......in test2 g_num=%d=...." % g_num)

def main():
    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(1000000,))
    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(1000000,))

    t1.start()
    t2.start()

    # 等待上面2个线程执行完毕.....

    time.sleep(5)    

    print("......in main Thread g_num = %d...." % g_num)

if __name__=="__main__":
    main()

3.5 互斥锁

当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制。

某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”

import threading

# 创建锁
mutex = threading.Lock()

# 锁定
mutex.acquice()

# 释放
mutex.release()

注意：

• 如果这个锁之前是没有上锁的，那么acquire不会阻塞
• 如果在调用acquire对这个锁上锁之前，他已经被其他线程上了锁，那么此时acquire会阻塞，直到这个锁被解锁为止。

3.6 使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100w次的操作

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Mar  4 22:01:29 2019

@author: Douzi
"""

"""使用互斥锁完成2个线程对同一个全局变量各加100w次的操作"""

import threading
import time

g_num = 0

def test1(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        # 上锁
        mutex.acquire()
        g_num += 1
        # 解锁
        mutex.release()

    print("----test1---g_num=%d" % g_num)

def test2(num):
    global g_num
    for i in range(num):
        mutex.acquire()
        g_num += 1
        mutex.release()

    print("----test2---g_num=%d" % g_num)

# 创建一个互斥锁，默认是没有上锁的
mutex = threading.Lock()

def main():
    t1 = threading.Thread(target=test1, args=(100,))
    t2 = threading.Thread(target=test2, args=(100,))

    t1.start()
    t2.start()

    # 等待上面的2个线程执行完毕....
    time.sleep(2)

    print("-----in main Thread g_num = %d" % g_num)    

if __name__=="__main__":
    main()

3.7 死锁、银行家算法

略

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4. 案例：多任务版udp聊天器

说明

• 编写一个2个线程的程序
• 线程1用来接收数据然后显示
• 线程2用来检测数据然后通过udp发送数据

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Mar  7 10:42:01 2019

@author: Douzi
"""

import socket
import threading

def recv_Message(udp_socket):
    """接收数据显示"""
    # 接收数据
    while True:
        recv_data = udp_socket.recvfrom(1024)
        print(recv_data)

def send_Message(udp_socket, dest_ip, dest_port):
    # 发送数据
    while True:
        send_data = input("输入要发送的数据:")
        udp_socket.sendto(send_data.encode("utf-8"), (dest_ip, dest_port))

def main():
    """完成udp聊天器的整体控制"""

    # 1. 创建套接字
    udp_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    # 2. 绑定本地信息
    udp_socket.bind(("172.20.10.5", 7891))

    # 172.20.10.5,
    # 3. 输入对方ip
    dest_ip = input("输入对方ip:")
    dest_port = input("输入对方port:")    

    # 4. 创建两个线程，去执行相应的功能
    t_recv = threading.Thread(target=recv_Message, args=(udp_socket,))
    t_send = threading.Thread(target=send_Message, args=(udp_socket,dest_ip, dest_port))

    t_recv.start()
    t_send.start()

if __name__=="__main__":
    main()

---

5. 多任务-进程

import multiprocessing
import time            

def test1():
    while True:
        print("1.........")
        time.sleep(1)

def test2():
    while True:
        print("2.........")
        time.sleep(1)

def main():
    p1 = multiprocessing.Process(target=test1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=test2)
    p1.start()
    p2.start()

if __name__=="__main__":
    main()

---

6. 进程和线程对比

• 线程不能独立执行，必须依存在进程中

优缺点：

• 线程和进程在使用上各有优缺点：线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程相反

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7. 通过队列完成进程间通信

from multiprocessing import Queue

q = Queue(3)  # 初始化一个Queue对象
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full())  # False
q.put("消息3")
print(q.full())  # True

# 因为消息队列已满，下面try会抛出异常，第一个try会等待2秒后抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
    q.put("消息4", True, 2)
except:
    print("消息列队已满，现有消息数量:%s" % q.qsize())

try:
    q.put_nowait("消息4")
except:
    print("消息队列已满，现有:%s" % q.qsize())

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Mar  8 16:42:07 2019

@author: Douzi
"""

import multiprocessing

def download_from_web(q):
    # 模拟从网上下载的数据
    data = [11, 22, 33, 44]

    for tmp in data:
        q.put(tmp)

    print("...下载器已经下载完了数据并且存入到队列中....")

def analysis_data(q):
    # 数据处理
    # 从队列中获取数据
    waitting_analysis_data = list()
    while True:
        data = q.get()
        waitting_analysis_data.append(data)
        if q.empty():
            break

    # 模拟数据处理
    print(waitting_analysis_data)

def main():
    # 1.创建一个队列
    q = multiprocessing.Queue()

    # 2.创建多个进程，将队列的引用当作实参进行传递到里面
    p1 = multiprocessing.Process(target=download_from_web, args=(q,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=analysis_data, args=(q,))
    p1.start()
    p2.start()

if __name__=="__main__":
    main()

...下载器已经下载完了数据并且存入到队列中....
[11, 22, 33, 44]

---

8. 进程池Pool

当要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态生成多个进程，但如果是上百个目标，手动创建进程的工作量巨大，此时可以用到Pool方法。

初始化Pool时，可以指定一个最大的进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；如果池达到指定的最大值，那么请求就会等待，直到池中有进程结束，池会用之前的进程执行新的任务，看下面实例：

#!/user/bin/python3
from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def worker(msg):
    t_start = time.time()
    print("%s开始执行, 进程号为%d" % (msg, os.getpid()))
    # random.random()随机生成0~1之间的浮点数
    time.sleep(random.random()*2)
    t_stop = time.time()
    print(msg, "执行完毕,耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))

po = Pool(3)  # 定义一个进程池,最大进程数3
for i in range(0, 10):
    # Pool().apply_async(要调用的目标, (传递给目标的参数元祖,))
    # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
    po.apply_async(worker, (i,))

print("----start-----")
po.close()   # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join()    # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end------")

注意：如果 要保证进程池里的进程先结束，主进程再结束，需要加上 po.join()等待进程池中所有子进程执行完成（必须放在po.close()之后）

----start-----
0开始执行, 进程号为26270
1开始执行, 进程号为26271
2开始执行, 进程号为26272
0 执行完毕,耗时0.24
3开始执行, 进程号为26270
2 执行完毕,耗时0.65
4开始执行, 进程号为26272
3 执行完毕,耗时0.42
5开始执行, 进程号为26270
5 执行完毕,耗时0.43
6开始执行, 进程号为26270
1 执行完毕,耗时1.14
7开始执行, 进程号为26271
6 执行完毕,耗时0.37
8开始执行, 进程号为26270
8 执行完毕,耗时0.28
9开始执行, 进程号为26270
7 执行完毕,耗时0.82
4 执行完毕,耗时1.35
9 执行完毕,耗时1.59
-----end------

---

9. 文件夹copy器(多任务)

import multiprocessing
import os

def copy_file(file_name, old_folder_name, new_folder_name):
    """完成文件的复制"""
    print("=======模拟copy文件: 从%s--->到%s 文件名是:%s" % (old_folder_name, new_folder_name, file_name))
    with open(old_folder_name + "/" + file_name, "rb") as old_f:
        content = old_f.read()

    with open(new_folder_name + "/" + file_name, "wb") as new_f:
        new_f.write(content)

def main():
    # 1.获取用户要copy的文件
    old_folder_name = input("请输入要copy的文件夹名字:")

    # 2. 创建一个新的文件夹
    try:
        new_folder_name = old_folder_name+"[复件]"
        os.mkdir(new_folder_name)
    except:
        pass
    # 3. 获取文件夹的所有待copy的文件名字 listdir()
    file_names = os.listdir(old_folder_name)
    print(file_names)
    # 4. 创建进程池
    pools = multiprocessing.Pool(5)

    # 5. 向进程池中 添加copy文件的任务
    for file_name in file_names:
        pools.apply_async(copy_file, args=(file_name, old_folder_name, new_folder_name))

    # 复制源文件夹中的文件，到新文件夹重点文件去(进程池)
    pools.close()
    pools.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

=======模拟copy文件: 从test--->到test[复件] 文件名是:uuid.py
=======模拟copy文件: 从test--->到test[复件] 文件名是:smtpd.py
=======模拟copy文件: 从test--->到test[复件] 文件名是:copyreg.py
=======模拟copy文件: 从test--->到test[复件] 文件名是:random.py
=======模拟copy文件: 从test--->到test[复件] 文件名是:decimal.py
=======模拟copy文件: 从test--->到test[复件] 文件名是:tty.py
=======模拟copy文件: 从test--->到test[复件] 文件名是:csv.py(略)

10. 文件夹copy器v2_显示进度(进程间通信)

from multiprocessing import Manager, Pool
import os, time, random

def copy_file(queue, file_name, old_folder_name, new_folder_name):
    """完成文件的复制"""
    # print("=======模拟copy文件: 从%s--->到%s 文件名是:%s" % (old_folder_name, new_folder_name, file_name))
    f_read = open(old_folder_name + "/" + file_name, "rb")

    f_write = open(new_folder_name + "/" + file_name, "wb")
    while True:
        time.sleep(0.001)
        content = f_read.read(1024)
        if content:
            f_write.write(content)
        else:
            break
    f_read.close()
    f_write.close()

    # 发送已经拷贝完毕的文件名字
    queue.put(file_name)

def main():
    # 1.获取用户要copy的文件
    old_folder_name = input("请输入要copy的文件夹名字:")

    # 2. 创建一个新的文件夹
    try:
        new_folder_name = old_folder_name+"[复件]"
        os.mkdir(new_folder_name)
    except:
        pass
    # 3. 获取文件夹的所有待copy的文件名字 listdir()
    file_names = os.listdir(old_folder_name)
    # print(file_names)

    # 创建Queue
    queue = Manager().Queue()

    # 4. 创建进程池
    pools = Pool(5)

    # 5. 向进程池中 添加copy文件的任务
    for file_name in file_names:
        pools.apply_async(copy_file, args=(queue, file_name, old_folder_name, new_folder_name))

    # 主进程显示进度
    pools.close()
    # pools.join()

    all_file_num = len(file_names)
    while True:
        file_name = queue.get()       # 子进程放一个名字，这里取一个名字，取不到则会等待。实现进程间通信
        if file_name in file_names:
            file_names.remove(file_name)

        copy_rate = (all_file_num - len(file_names))*100 / all_file_num
        print("\r%.2f%%...(%s)" % (copy_rate, file_name) + " "*50, end="")
        if copy_rate >= 100:
            break
    print()

if __name__ == '__main__':
    main()

请输入要copy的文件夹名字:test
100.00%...(shelve.py)