多线程和多进程

python 多线程 多进程

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多线程

多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：

使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件 的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度,程序的运行速度可能加快在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，我们 可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。线程可以被抢占（中断）。在其他线程正在运行时，线程可以暂时搁置

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Python中使用线程有两种方式：函数或者用类来包装线程对象。 函数式：调用thread模块中的start_new_thread()函数来产生新线程。 使用Threading模块创建线程:直接从threading.Thread继承，然后重写__init__方法和run方法：

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线程模块

Python通过两个标准库thread和threading提供对线程的支持。thread提供了低级别的、原始的线程以及一个简单的锁。

thread 模块提供的其他方法：

threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。threading.activeCount():返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。 除了使用方法外，线程模块同样提供了Thread类来处理线程，Thread类提供了以下方法:run(): 用以表示线程活动的方法。start():启动线程活动。join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。isAlive(): 返回线程是否活动的。getName(): 返回线程名。setName(): 设置线程名。

使用Threading模块创建线程:

import threading import time Flag = 0 class myThread (threading.Thread): #继承父类threading.Thread def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter def run(self): #把要执行的代码写到run函数里面线程在创建后会直接运行run函数 print ("Starting " + self.name) print_time(self.name, self.counter, 5) print ("Exiting " + self.name) def print_time(threadName, delay, counter): while counter: if Flag: thread.exit() time.sleep(delay) print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))) counter -= 1 # 创建新线程 thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1) thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2) # 开启线程 thread1.start() thread2.start() print ("Exiting Main Thread")

线程同步——锁

import threading import time class Num: def __init__(self): self.num=0 self.lock=threading.Lock() def add(self): self.lock.acquire() #加锁，锁住相应的资源 self.num+=1 num=self.num self.lock.release() #解锁，释放该资源 return num s=Num() class thread(threading.Thread): def __init__(self,item): threading.Thread.__init__(self) self.item=item def run(self): time.sleep(2) value=s.add() print (self.item,value)#序号，值 for item in range(4): t=thread(item) t.start()#启动线程活动 t.join() # 等待至线程中止

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多进程

线程在执行过程中与进程还是有区别的。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制。

获取当前进程并创建子进程

from multiprocessing import Process import os # 子进程要执行的代码 def run_proc(name): print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())) if __name__=='__main__': print('Parent process %s.' % os.getpid()) p = Process(target=run_proc, args=('test',)) print('Child process will start.') p.start() p.join() print('Child process end.')

多进程调用

from multiprocessing import Pool import os,time,random def long_time_task(name): print('运行任务 %s (%s)...' % (name,os.getpid())) start = time.time() #开始时间戳 time.sleep(random.random()*10) #time.sleep()函数推迟调用线程的运行，可通过参数secs指秒数，表示进程挂起的时间。 end = time.time() #结束时间 print('任务 %s 运行了 %0.2f 毫秒' % (name,(end-start))) #结束时间减去开始时间 if __name__=='__main__': print('父进程是 %s' % os.getpid()) p=Pool(4) for i in range(5): p.apply_async(long_time_task,args=(i,)); #异步非阻塞生成子进程 /// print('Waiting for all subprocesses done .....') p.close() p.join() print('所有线程已运行完毕')

使用进程池

import multiprocessing import time def func(msg): #要放在子进程中执行的代码 for i in range(2):#运行次数 print (msg) time.sleep(2)#间隔时间 return "done"+msg if __name__=='__main__': pool=multiprocessing.Pool(processes=3)#每次运行的进程数 #创建一个新进程 res=[] for i in range(5): msg="hello %d"%(i) res.append(pool.apply_async(func,(msg,))) pool.close() pool.join() for r in res: print (r.get()) print ("运行结束")