python之线程、进程、协程

Python线程

Threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14	#!/usr/bin/env python # -- coding:utf-8 -- import threading import time def show(arg): time.sleep(1) print 'thread' str(arg) for i in range(10): t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) t.start() print 'main thread stop'

上述代码创建了10个“前台”线程，然后控制器就交给了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。

更多方法：

start 线程准备就绪，等待CPU调度
setName 为线程设置名称
getName 获取线程名称
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
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
run 线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法

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import threading
import time
 
 
class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num
 
    def run(self):#定义每个线程要运行的函数
 
        print("running on number:%s" %self.num)
 
        time.sleep(3)
 
if __name__ == '__main__':
 
    t1 = MyThread(1)
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()

线程锁（Lock、RLock）

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，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以，出现了线程锁 - 同一时刻允许一个线程执行操作。

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time

gl_num = 0

def show(arg):
    global gl_num
    time.sleep(1)
    gl_num  =1
    print gl_num

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
    t.start()

print 'main thread stop'

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21	#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 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()

信号量（Semaphore）

互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据，比如厕所有3个坑，那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15	import threading,time def run(n): semaphore.acquire() time.sleep(1) print("run the thread: %s" %n) semaphore.release() if __name__ == '__main__': num= 0 semaphore = threading.BoundedSemaphore(5) #最多允许5个线程同时运行 for i in range(20): t = threading.Thread(target=run,args=(i,)) t.start()

事件（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。

clear：将“Flag”设置为False
set：将“Flag”设置为True

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21	#!/usr/bin/env python # -- coding:utf-8 -- 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()

条件（Condition）

使得线程等待，只有满足某条件时，才释放n个线程

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22	import threading def run(n): con.acquire() con.wait() print("run the thread: %s" %n) con.release() if __name__ == '__main__': con = threading.Condition() for i in range(10): t = threading.Thread(target=run, args=(i,)) t.start() while True: inp = input('>>>') if inp == 'q': break con.acquire() con.notify(int(inp)) con.release()

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def condition_func():

    ret = False
    inp = input('>>>')
    if inp == '1':
        ret = True

    return ret


def run(n):
    con.acquire()
    con.wait_for(condition_func)
    print("run the thread: %s" %n)
    con.release()

if __name__ == '__main__':

    con = threading.Condition()
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=run, args=(i,))
        t.start()

Timer

定时器，指定n秒后执行某操作

1 2 3 4 5 6 7 8	from threading import Timer def hello(): print("hello, world") t = Timer(1, hello) t.start() # after 1 seconds, "hello, world" will be printed

Python 进程

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10	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()

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

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#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
 
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager
 
import time
 
li = []
 
def foo(i):
    li.append(i)
    print 'say hi',li
  
for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,))
    p.start()
     
print 'ending',li

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#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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    'c': ctypes.c_char,  'u': ctypes.c_wchar,
    'b': ctypes.c_byte,  'B': ctypes.c_ubyte,
    'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,
    'i': ctypes.c_int,   'I': ctypes.c_uint,
    'l': ctypes.c_long,  'L': ctypes.c_ulong,
    'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double

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from multiprocessing import Process, Queue

def f(i,q):
    print(i,q.get())

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()

    q.put("h1")
    q.put("h2")
    q.put("h3")

    for i in range(10):
        p = Process(target=f, args=(i,q,))
        p.start()

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。

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#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

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()

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：

apply
apply_async

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#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- 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。

协程

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

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22	#!/usr/bin/env python # -- coding:utf-8 -- 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()

gevent

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16	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), ])

遇到IO操作自动切换：

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from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent
import urllib2

def f(url):
    print('GET: %s' % url)
    resp = urllib2.urlopen(url)
    data = resp.read()
    print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))

gevent.joinall([
        gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
        gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
        gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
])

编程算法 processing python

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