Python学习之旅(二十三)
Python基础知识(22):进程和线程(Ⅰ)
1、多进程
(1)fork
Python的os
模块封装了常见的系统调用,其中就包括fork
,可以在Python程序中轻松创建子进程
fork可以在Mac的Python上运行,但无法再Windows下运行
(2)multiprocess
multiprocessing
模块就是跨平台版本的多进程模块
multiprocessing
模块提供了一个Process
类来代表一个进程对象
#process_1.py from multiprocessing import Process
import os def work(name):
print("Run child process %s(%s)..." %(name,os.getpid())) if __name__=="__main__":
print("Parent process %s." % os.getpid())
#创建进程实例
p = Process(target=work, args=("test",))
print("Child process will start...")
p.start()
p.join()
print("Child process end.") 结果:
Parent process 14628.
Child process will start...
Child process end.
创建子进程时,只需要传入一个执行函数和函数的参数,创建一个Process
实例,用start()
方法启动,join()
方法可以等待子进程结束后再继续往下运行,通常用于进程间的同步
(3)pool
用进程池的方式批量创建子进程,启动大量的子进程
#process_2.py from multiprocessing import Pool
import os, time, random def long_time_task(name):
print("Run task %s(%s)..." %(name,os.getpid()))
start=time.time()
time.sleep(random.random()*3)
end=time.time()
print("Task &s runs %0.2f seconds." %(name,(end - start))) if __name__=="__main__":
print("Parent process %s." % os.getpid())
p = Pool(2)
for i in range(3):
p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
print("Waiting for all subprocess done...")
p.close()
p.join()
print("All subprocess done") 结果:
Parent process 2096.
Waiting for all subprocess done...
All subprocess done
Pool
的默认大小是CPU的核数,此次运行环境cup核数为1
(4)子进程
subprocess
模块可以让我们非常方便地启动一个子进程,然后控制其输入和输出
#process_3.py import subprocess print("$ nslookup www.python.org")
r = subprocess.call(["nslookup", "www.python.org"])
print("Exit code:", r) 结果:
$ nslookup www.python.org
Exit code: 0
如果子进程还需要输入,则可以通过communicate()
方法
(5)进程间通信
Python的multiprocessing
模块包装了底层的机制,提供了Queue
、Pipes
等多种方式来交换数据
#process_4.py from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random def write(q):
print("Process to write: %s" %os.getpid())
for value in ["A","B","C"]:
print("Put %s to queue..." % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random()) def read(q):
print("Process to read: %s" % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print("Get %s from queue." % value) if __name__=="__mainn__":
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
pw.start()
pr.start()
pw.join()
pr.terminate()
二、多线程
多任务可以由多进程完成,也可以由一个进程内的多线程完成
进程是由若干线程组成的,一个进程至少有一个线程
Python的标准库提供了两个模块:_thread
和threading
,_thread
是低级模块,threading
是高级模块,对_thread
进行了封装
绝大多数情况下,我们只需要使用threading
这个高级模块
import time, threading def work():
n = 1
while n < 6:
print("Work %s is running..." % str(n))
n+=1 t = threading.Thread(target = work, name = "workThread")
t.start()
t.join()
print("%s ended." % threading.current_thread().name) 结果:
Work 1 is running...
Work 2 is running...
Work 3 is running...
Work 4 is running...
Work 5 is running...
MainThread ended.
由于任何进程默认就会启动一个线程,我们把该线程称为主线程,主线程又可以启动新的线程,Python的threading
模块有个current_thread()
函数,它永远返回当前线程的实例
主线程实例的名字叫MainThread
,子线程的名字在创建时指定,名字仅仅在打印时用来显示,完全没有其他意义,如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1
,Thread-2
……
LOCK
线程中,所有变量都由所有线程共享,所以,任何一个变量都可以被任何一个线程修改
线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量,把内容给改乱了
当某个进程要更改数据时,先给它上锁,其它线程不能更改。只有当锁被释放后,其它线程获得该锁以后才能改
由于锁只有一个,无论多少线程,同一时刻最多只有一个线程持有该锁,所以,不会造成修改的冲突
多核CPU
Python虽然不能利用多线程实现多核任务,但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁,互不影响
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