python高级编程(一)--多线程编程
来源:互联网 发布:js为二维数组赋值 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 15:04
一、 多线程
概念:简单地说操作系统可以同时执行多个不用程序。例如:一边用浏览器上网,一边在听音乐,一边在用笔记软件记笔记。
并发:指的是任务数多余cpu核数,通过操作系统的各种任务调度算法,实现用多个任务“一起”执行(实际上总有一些任务不在执行,因为切换任务的熟度相当快,看上去一起执行而已)
并行:指的是任务数小于等于CPU核数,即任务真的是一起执行的。
二、线程
概念:线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位。
threading–单线程执行:
import timedef saySorry(): print("亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?") # 时间停顿1秒 time.sleep(1)if __name__ == "__main__": for i in range(5): saySorry()
- threading–多线程执行:
import threadingimport timedef saySorry(): print("亲爱的,我错了,我能吃饭了吗?") time.sleep(1)if __name__ == "__main__": for i in range(5): t = threading.Threading(target=saySorry) # 启动线程,即让线程开始执行 t.start()
单线程与多线程比较
- 单线程要比多线程花费时间多
- 在创建完线程,需要调用start()方法来启动
查看线程数量
import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread): def run(self): for i in range(3): time.sleep(1) # name 属性中保存的是当前线程的名字 msg = "I'm" +self.name + '@' +str(i) print(msg)if __name__ == "__main__": t = MyThread() t.start()# 通过带下标索引enumerate()方法length = len(threading.enumerate())print("当前运行的线程数为:%d"%length)
- 线程执行代码的封装:
思考:定义一个新的子类class,只有继承threading.Thead就可以,然后重写run方法。
import threadingimport timeclass MyThread(threading.Thread): def run(self): for i in range(3): time.sleep(1) msg = "I'm" +self.name + '@' +str(i) #name 属性中保存的是当前线程的名字 print(msg)if __name__ == "__main__": t = MyThread() t.start()
说明:threading.Thread类有一个run方法,用户定义线程的功能函数,可以在自己的线程类中覆盖该方法。而创建自己的线程实例后,通过Thread类的start方法,可以启动该线程,当该线程获得执行的机会时,就会调用run方法执行线程。
线程的状态
多线程的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时,线程将被阻塞,到sleep结束后,线程进入就绪状态,等待调度。而线程调度将自行选择一个线程执行。
状态:
(1) New 创建线程
(2) Runnable 就绪,等待调度
(3) Running 运行。
(4) Blocked 阻塞。阻塞可能在Wait Locked Sleeping
(5) Dead 消亡
线程中执行到阻塞,可能有三种情况:
- 同步:线程中获取同步锁,但是资源已经被其他线程锁定时,进入Locked状态,直到该资源可获取(获取的顺序由Lock队列控制)
- 睡眠:线程运行sleep()或join()方法后,线程进入Sleeping状态。区别在于sleep等待固定的时间,而join是等待子线程执行完。当然join也可以指定一个“超时时间”。从语义上来说,如果两个线程a,b, 在a中调用b.join(),相当于合并(join)成一个线程。最常见的情况是在主线程中join所有的子线程。
- 等待:线程中执行wait()方法后,线程进入Waiting状态,等待其他线程的通知(notify)。
线程类型
线程有着不同的状态,也有不同的类型:- 主线程
- 子线程
- 守护线程(后台线程)
- 前台线程
多线程–共享全局变量问题
from threading import Threadimport timeg_num = 100def work1(): global g_num for i in range(3): g_num += 1 print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)def work2(): global g_num print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)print("---线程创建之前g_num is %d---"%g_num)t1 = Thread(target=work1)t1.start()#延时一会,保证t1线程中的事情做完time.sleep(1)t2 = Thread(target=work2)t2.start()
运行结果:
---线程创建之前g_num is 100---
----in work1, g_num is 103---
----in work2, g_num is 103---
共享全局变量问题说明:
- 在一个进程内的所有线程共享全局变量,很方便在多个线程间共享数据。
- 缺点就是,线程是对全局变量随意更改可能造成多线程之间对全局变量的混乱(即线程非安全)
- 如果多个线程它同时对同一个全局变量操作,会出现资源竞争问题,从而数据结果会不正确。
解决方案:
可以通过线程同步来进行解决线程同时修改全局变量的方式,在线程对全局变量进行修改时,都要先上锁,处理完后再解锁,在上锁的整个过程中不允许其他线程访问,就保证了数据的正确性。
三、 同步与互斥锁
1、 同步
- 如果多个线程共同对某个数据修改,则可能出现不可预料的结果,为了保证数据的正确性,需要对多个线程进行同步。
- 使用Tread对象的Lock和Rlock可以实现简单的线程同步,这两个对象都有acquire方法和release方法。对于那些需要每次只允许一个线程操作的数据,可以将其操作放到acquire和release方法之间。
2、 互斥锁
- 互斥锁为资源引入一个状态:锁定/非锁定
- 互斥锁的作用:保证每次只有一个线程进行写入操作,从而保证了多线程情况下数据的正确性。
- threading 模块中定义了Loack类,可以方便处理锁定:
import threadingimport timeclass MyThread1(threading.Thread): def run(self): if mutexA.acquire(): print(self.name+'----do1---up----') time.sleep(1) if mutexB.acquire(): print(self.name+'----do1---down----') mutexB.release() mutexA.release()class MyThread2(threading.Thread): def run(self): if mutexB.acquire(): print(self.name+'----do2---up----') time.sleep(1) if mutexA.acquire(): print(self.name+'----do2---down----') mutexA.release() mutexB.release()mutexA = threading.Lock()mutexB = threading.Lock()if __name__ == '__main__': t1 = MyThread1() t2 = MyThread2() t1.start() t2.start()# 创建锁mutex = threading.Lock()# 锁定# acquire 获得,取得,学到,捕获。mutex.acquire([blocking]) # 释放mutex.release()
说明:锁定方法acquirc 可以有一个blocking参数
- 如果设定blocking为True,则当前线程会阻塞,直到获取到这个锁为止(如果没有指定,那么默认为True)
- 如果设定blocking 为False,则当前线程不会阻塞。
上锁解锁的过程
- 当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时,锁就进入“locked” 状态。
- 每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁,该线程就会变为“blocked”状态,称为“阻塞”,直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后,锁进入“unlocked”状态。
- 线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁,并使得该线程进入运行(running)状态。
锁的好处:
- 确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行
锁的坏处:
- 阻止了多线程并发执行,包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行,效率就大大地下降了
- 由于可以存在多个锁,不同的线程持有不同的锁,并试图获取对方持有的锁时,可能会造成死锁
死锁
定义:在线程间共享多个资源的时候,如果两个线程分别占有一部分资源并且同时等待对方的资源,就会造成死锁。
例子:
import threadingimport timeclass MyThread1(threading.Thread): def run(self): if mutexA.acquire(): print(self.name+'----do1---up----') time.sleep(1) if mutexB.acquire(): print(self.name+'----do1---down----') mutexB.release() mutexA.release()class MyThread2(threading.Thread): def run(self): if mutexB.acquire(): print(self.name+'----do2---up----') time.sleep(1) if mutexA.acquire(): print(self.name+'----do2---down----') mutexA.release() mutexB.release()mutexA = threading.Lock()mutexB = threading.Lock()if __name__ == '__main__': t1 = MyThread1() t2 = MyThread2() t1.start() t2.start()
- 避免死锁
- 程序设计时要尽量避免死锁(银行家算法)
- 添加超时时间等。
四、进程
定义:一个程序运行起来后,代码和用到的资源称之为进程。它是操作系统分配资源的基本单元。
1 、进程的状态
图分析:
就绪态:运行的条件都已经慢去,正去等待cpu执行。
执行态:cpu正在执行其功能
等待态:等待某些条件满足,例如一个程序sleep了,此时就处于等待态。
2、进程的创建
进程的创建实现例子:
from multiprocessing import Processimport timedef run_proc(): """子进程要执行的代码""" while True: print("----2----") time.sleep(1)if __name__=='__main__': p = Process(target=run_proc) #创建一个进程 p.start() #创建一个Process 实例,用start()方式启动。 while True: print("----1----") time.sleep(1)
- multiprocessing模块说明:multiprocessing模块是多跨平台版本的多进程模块,提供了一个Process类来代表一个进程对象,这个对象可以理解为是一个独立的进程,可以执行另外的事情。
- Process语法结构
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])- target:如果传递了函数的引用,可以任务这个子进程就执行这里的代码
- args:给target指定的函数传递的参数,以元组的方式传递
- kwargs:给target指定的函数传递命名参数
- name:给进程设定一个名字,可以不设定
- group:指定进程组,大多数情况下用不到
- Process创建的实例对象的常用方法:
- start():启动子进程实例(创建子进程)
- is_alive():判断进程子进程是否还在活着
- join([timeout]):是否等待子进程执行结束,或等待多少秒
- terminate():不管任务是否完成,立即终止子进程
- Process创建的实例对象的常用属性:
- name:当前进程的别名,默认为Process-N,N为从1开始递增的整数
- pid:当前进程的pid(进程号)
3、 线程与进程的区别
- 定义的不同
- 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
- 线程是进程的一个实体,是CPU调度的基本单位。它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源.
区别:
- 一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程.
- 线程的划分尺度小于进程(资源比进程少),使得多线程程序的并发性高。
- 进程在执行过程中拥有独立的内存单元,而多个线程共享内 存,从而极大地提高了程序的运行效率
- 线线程不能够独立执行,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;而进程正相反。
五、进程间通信–Queue
可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递,Queue本身是一个消息列队程序,首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理:
from multiprocessing import Queueq = Queue(3) # 初始化一个Queue对象,最多可接收三条put消息q.put("消息1")q.put("消息2")print(q.full()) # Falseq.put("消息3")print(q.full()) # True# 因为消息队列已满下面的try 都会抛出异常, 第一个try 会等待2秒后再抛出异常,第二个Try会立刻抛出异常try: q.put("消息4",True,2)except: print("消息队列已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())try: q.put_nowait("消息4")except: print("消息队列已满,现有消息数量:%s"%q.qsize())# 推荐的方式,先判断消息队列是否已满,再写入if not q.full(): q.put_nowait("消息4")# 读取消息时,先判断消息队列是否为空,再读取if not q.empty(): for i in range(q.qsize()): print(q.get_nowait())
运行结果:
FalseTrue消息列队已满,现有消息数量:3消息列队已满,现有消息数量:3消息1消息2消息3
- 说明:
初始化Queue()对象时(例如:q=Queue()),若括号中没有指定最大可接收的消息数量,或数量为负值,那么就代表可接受的消息数量没有上限(直到内存的尽头); - Queue.qsize():返回当前队列包含的消息数量;
- Queue.empty():如果队列为空,返回True,反之False ;
- Queue.full():如果队列满了,返回True,反之False;
- Queue.get([block[, timeout]]):获取队列中的一条消息,然后将其从列队中移除,block默认值为True;
1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止,
如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没读取到任何消息,则抛出”Queue.Empty”异常;
2)如果block值为False,消息列队如果为空,则会立刻抛出”Queue.Empty”异常; - Queue.get_nowait():相当Queue.get(False);
- Queue.put(item,[block[, timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为True;
1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停在写入状态),直到从消息列队腾出空间为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没空间,则抛出”Queue.Full”异常;
2)如果block值为False,消息列队如果没有空间可写入,则会立刻抛出”Queue.Full”异常; - Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item, False);
- Queue.put(item,[block[, timeout]]):将item消息写入队列,block默认值为True;
1)如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停在写入状态),直到从消息列队腾出空间为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没空间,则抛出”Queue.Full”异常;
2)如果block值为False,消息列队如果没有空间可写入,则会立刻抛出”Queue.Full”异常; - Queue.put_nowait(item):相当Queue.put(item, False);
1、Queue实例
在父进程中创建两个子进程,一个往Queue里写数据,一个从Queue里读数据
from multiprocessing import Process, Queueimport os, time, random# 写数据进程执行的代码:def write(q): for value in ['A', 'B', 'C']: print('Put %s to queue...' % value) q.put(value) time.sleep(random.random())# 读数据进程执行的代码:def read(q): while True: if not q.empty(): value = q.get(True) print('Get %s from queue.' % value) time.sleep(random.random()) else: breakif __name__=='__main__': # 父进程创建Queue,并传给各个子进程: q = Queue() pw = Process(target=write, args=(q,)) pr = Process(target=read, args=(q,)) # 启动子进程pw,写入: pw.start() # 等待pw结束: pw.join() # 启动子进程pr,读取: pr.start() pr.join() # pr进程里是死循环,无法等待其结束,只能强行终止: print('') print('所有数据都写入并且读完')
六、 进程池Pool
针对大量的目标,手动创建进程的工作量巨大,此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
Pool过程说明:
初始化Pool时,可以指定一个最大进程数,当有新的请求提交到Pool中时,如果池还没有满,那么就会创建一个新的进程用来执行该请求;但如果池中的进程数已经达到指定的最大值,那么该请求就会等待,直到池中有进程结束,才会用之前的进程来执行新的任务,请看下面的实例:
from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef 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3for 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-----")
运行结果:
----start----0开始执行,进程号为214661开始执行,进程号为214682开始执行,进程号为214670 执行完毕,耗时1.013开始执行,进程号为214662 执行完毕,耗时1.244开始执行,进程号为214673 执行完毕,耗时0.565开始执行,进程号为214661 执行完毕,耗时1.686开始执行,进程号为214684 执行完毕,耗时0.677开始执行,进程号为214675 执行完毕,耗时0.838开始执行,进程号为214666 执行完毕,耗时0.759开始执行,进程号为214687 执行完毕,耗时1.038 执行完毕,耗时1.059 执行完毕,耗时1.69-----end-----
- multiprocessing.Pool常用函数解析:
- apply_async(func[, args[, kwds]]) :使用非阻塞方式调用func(并行执行,堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程),args为传递给func的参数列表,kwds为传递给func的关键字参数列表;
- close():关闭Pool,使其不再接受新的任务;
- terminate():不管任务是否完成,立即终止;
- join():主进程阻塞,等待子进程的退出, 必须在close或terminate之后使用;
七、进程池中的Queue
要使用Pool创建进程,就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue(),而不是multiprocesing.Queue(),否则会得到一条如下的错误信息:
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
进程池中的进程通信:
# 修改import中的Queue为Managerfrom multiprocessing import Manager,Poolimport os,time,randomdef reader(q): print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in range(q.qsize()): print("reader从Queue获取到消息:%s" % q.get(True))def writer(q): print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in "itcast": q.put(i)if __name__=="__main__": print("(%s) start" % os.getpid()) q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue po = Pool() # 使用阻塞模式创建进程,这样就不需要在reader中使用死循环了,可以让writer完全执行完成后,再用reader去读取 po.apply_async(writer, (q,)) time.sleep(1) # 先让上面的任务向Queue存入数据,然后再让下面的任务开始从中取数据 po.apply_async(reader, (q,)) po.close() po.join() print("(%s) End" % os.getpid())
运行结果:
(11095) startwriter启动(11097),父进程为(11095)reader启动(11098),父进程为(11095)reader从Queue获取到消息:ireader从Queue获取到消息:treader从Queue获取到消息:creader从Queue获取到消息:areader从Queue获取到消息:sreader从Queue获取到消息:t(11095) End
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