学习Python第五天

北京时间2015年2月1日。

昨天休息了一天，让大脑放松一下，今天继续。

今天是学习python的第五天了。学一下错误，调试和测试。顺便搞一搞进程和线程。压力不小啊。fighting!

在程序运行的过程中，我们可能会遇到各种各样的错误，有些错误是程序本身的问题，我们称之为bug,还有一类错误是完全无法在程序运行过程中预测的，比如写文件的时候磁盘满了。。。或者从网络抓取数据时，网络断了。。。这类错误我们称之为异常。在程序中通常是必须处理的，否则，程序会因为各种问题终止并退出。

python内置了一套异常处理机制，来帮助我们进行错误处理。

此外，我们也需要跟踪程序的执行，查看变量的值是否正确，这个过程称为调试。python的pdb可以让我们以单步方式执行代码。

最后，我们要为程序编写测试。

错误处理：

在程序运行的过程中，如果发生了错误，可以事先约定返回一个错误代码，这样，就可以知道是否有错，以及出错的原因。但是这种方法并不方便，一旦出错，需要一级一级上报，直到某个函数可以处理该错误。

所有高级语言通常都内置了一套try...except...finally...的错误处理机制,python也不例外

当我们认为某些代码可能会出错时，就可以用try来运行这段代码。如果执行出错，则后续的代码不会继续执行，而是直接跳转到except语句块，执行错误处理代码，执行完成后，如果有finally语句块，则执行finally并结束

def main():try:print 'try...'r = 10/0print 'result', rexcept ZeroDivisionError, e:   print 'except:' , efinally:print 'finally...'print 'end'if __name__=="__main__":main()

上面的代码中，我们只捕获了一种类型想错误，不同类型的错误应该由不同类型的except语句来捕获

此外，如果没有错误发生，可以在except语句块后面加一个else，当没有错误发生时，会自动执行else语句：

try:    print 'try...'    r = 10 / int('a')    print 'result:', rexcept ValueError, e:    print 'ValueError:', eexcept ZeroDivisionError, e:    print 'ZeroDivisionError:', eelse:    print 'no error!'finally:    print 'finally...'print 'END'

Python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。比如：

try:    foo()except StandardError, e:    print 'StandardError'except ValueError, e:    print 'ValueError'
Try

第二个except永远也捕获不到ValueError，因为ValueError是StandardError的子类，如果有，也被第一个except给捕获了。

Python所有的错误都是从BaseException类派生的，常见的错误类型和继承关系看这里：

https://docs.python.org/2/library/exceptions.html#exception-hierarchy

使用try...except捕获错误还有一个巨大的好处，就是可以跨越多层调用，比如函数main()调用foo()，foo()调用bar()，结果bar()出错了，这时，只要main()捕获到了，就可以处理：

def foo(s):    return 10 / int(s)def bar(s):    return foo(s) * 2def main():    try:        bar('0')    except StandardError, e:        print 'Error!'    finally:        print 'finally...'
Try

也就是说，不需要在每个可能出错的地方去捕获错误，只要在合适的层次去捕获错误就可以了。这样一来，就大大减少了写try...except...finally的麻烦。

调用堆栈

如果错误没有被捕获，它就会一直往上抛，最后被Python解释器捕获，打印一个错误信息，然后程序退出。来看看err.py：

# err.py:def foo(s):    return 10 / int(s)def bar(s):    return foo(s) * 2def main():    bar('0')main()

执行，结果如下：

$ python err.pyTraceback (most recent call last):  File "err.py", line 11, in <module>    main()  File "err.py", line 9, in main    bar('0')  File "err.py", line 6, in bar    return foo(s) * 2  File "err.py", line 3, in foo    return 10 / int(s)ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

出错并不可怕，可怕的是不知道哪里出错了。解读错误信息是定位错误的关键。我们从上往下可以看到整个错误的调用函数链：

错误信息第1行：

Traceback (most recent call last):

告诉我们这是错误的跟踪信息。

第2行：

  File "err.py", line 11, in <module>    main()

调用main()出错了，在代码文件err.py的第11行代码，但原因是第9行：

  File "err.py", line 9, in main    bar('0')

调用bar('0')出错了，在代码文件err.py的第9行代码，但原因是第6行：

  File "err.py", line 6, in bar    return foo(s) * 2

原因是return foo(s) * 2这个语句出错了，但这还不是最终原因，继续往下看：

  File "err.py", line 3, in foo    return 10 / int(s)

原因是return 10 / int(s)这个语句出错了，这是错误产生的源头，因为下面打印了：

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

根据错误类型ZeroDivisionError，我们判断，int(s)本身并没有出错，但是int(s)返回0，在计算10 / 0时出错，至此，找到错误源头。

记录错误

如果不捕获错误，自然可以让Python解释器来打印出错误堆栈，但程序也被结束了。既然我们能捕获错误，就可以把错误堆栈打印出来，然后分析错误原因，同时，让程序继续执行下去。

Python内置的logging模块可以非常容易地记录错误信息：

# err.pyimport loggingdef foo(s):    return 10 / int(s)def bar(s):    return foo(s) * 2def main():    try:        bar('0')    except StandardError, e:        logging.exception(e)main()print 'END'

同样是出错，但程序打印完错误信息后会继续执行，并正常退出：

$ python err.pyERROR:root:integer division or modulo by zeroTraceback (most recent call last):  File "err.py", line 12, in main    bar('0')  File "err.py", line 8, in bar    return foo(s) * 2  File "err.py", line 5, in foo    return 10 / int(s)ZeroDivisionError: integer division or modulo by zeroEND

通过配置，logging还可以把错误记录到日志文件里，方便事后排查。

抛出错误

因为错误是class，捕获一个错误就是捕获到该class的一个实例。因此，错误并不是凭空产生的，而是有意创建并抛出的。Python的内置函数会抛出很多类型的错误，我们自己编写的函数也可以抛出错误。

如果要抛出错误，首先根据需要，可以定义一个错误的class，选择好继承关系，然后，用raise语句抛出一个错误的实例：

# err.pyclass FooError(StandardError):    passdef foo(s):    n = int(s)    if n==0:        raise FooError('invalid value: %s' % s)    return 10 / n

执行，可以最后跟踪到我们自己定义的错误：

$ python err.pyTraceback (most recent call last):  ...__main__.FooError: invalid value: 0

只有在必要的时候才定义我们自己的错误类型。如果可以选择Python已有的内置的错误类型（比如ValueError，TypeError），尽量使用Python内置的错误类型。

最后，我们来看另一种错误处理的方式：

# err.pydef foo(s):    n = int(s)    return 10 / ndef bar(s):    try:        return foo(s) * 2    except StandardError, e:        print 'Error!'        raisedef main():    bar('0')main()

在bar()函数中，我们明明已经捕获了错误，但是，打印一个Error!后，又把错误通过raise语句抛出去了，这不有病么？

其实这种错误处理方式不但没病，而且相当常见。捕获错误目的只是记录一下，便于后续追踪。但是，由于当前函数不知道应该怎么处理该错误，所以，最恰当的方式是继续往上抛，让顶层调用者去处理。

raise语句如果不带参数，就会把当前错误原样抛出。此外，在except中raise一个Error，还可以把一种类型的错误转化成另一种类型：

try:    10 / 0except ZeroDivisionError:    raise ValueError('input error!')

只要是合理的转换逻辑就可以，但是，决不应该把一个IOError转换成毫不相干的ValueError。

调试：

凡是用print来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：

# err.pydef foo(s):    n = int(s)    assert n != 0, 'n is zero!'    return 10 / ndef main():    foo('0')

assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，后面的代码就会出错。

如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：

$ python err.pyTraceback (most recent call last):  ...AssertionError: n is zero!

程序中如果到处充斥着assert，和print相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：

$ python -O err.pyTraceback (most recent call last):  ...ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看（good for you）。

logging

把print替换为logging是第3种方式，和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件：

# err.pyimport loggings = '0'n = int(s)logging.info('n = %d' % n)print 10 / n

logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。怎么回事？

别急，在import logging之后添加一行配置再试试：

import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO)

看到输出了：

$ python err.pyINFO:root:n = 0Traceback (most recent call last):  File "err.py", line 8, in <module>    print 10 / nZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

这就是logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。

logging的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。

pdb

第4种方式是启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。我们先准备好程序：

# err.pys = '0'n = int(s)print 10 / n

然后启动：

$ python -m pdb err.py> /Users/michael/Github/sicp/err.py(2)<module>()-> s = '0'

以参数-m pdb启动后，pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码：

(Pdb) l  1     # err.py  2  -> s = '0'  3     n = int(s)  4     print 10 / n[EOF]

输入命令n可以单步执行代码：

(Pdb) n> /Users/michael/Github/sicp/err.py(3)<module>()-> n = int(s)(Pdb) n> /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<module>()-> print 10 / n

任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量：

(Pdb) p s'0'(Pdb) p n0

输入命令q结束调试，退出程序：

(Pdb) nZeroDivisionError: 'integer division or modulo by zero'> /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<module>()-> print 10 / n(Pdb) q

这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的，但实在是太麻烦了，如果有一千行代码，要运行到第999行得敲多少命令啊。还好，我们还有另一种调试方法。

pdb.set_trace()

这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要import pdb，然后，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点：

# err.pyimport pdbs = '0'n = int(s)pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停print 10 / n

运行代码，程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境，可以用命令p查看变量，或者用命令c继续运行：

$ python err.py > /Users/michael/Github/sicp/err.py(7)<module>()-> print 10 / n(Pdb) p n0(Pdb) cTraceback (most recent call last):  File "err.py", line 7, in <module>    print 10 / nZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多，但也高不到哪去。

IDE

如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有PyCharm：

http://www.jetbrains.com/pycharm/

另外，Eclipse加上pydev插件也可以调试Python程序。

测试：

如果你听说过“测试驱动开发”（TDD：Test-Driven Development），单元测试就不陌生。

单元测试是用来对一个模块、一个函数或者一个类来进行正确性检验的测试工作。

比如对函数abs()，我们可以编写出以下几个测试用例：

1. 输入正数，比如1、1.2、0.99，期待返回值与输入相同；

2. 输入负数，比如-1、-1.2、-0.99，期待返回值与输入相反；

3. 输入0，期待返回0；

4. 输入非数值类型，比如None、[]、{}，期待抛出TypeError。

把上面的测试用例放到一个测试模块里，就是一个完整的单元测试。

如果单元测试通过，说明我们测试的这个函数能够正常工作。如果单元测试不通过，要么函数有bug，要么测试条件输入不正确，总之，需要修复使单元测试能够通过。

单元测试通过后有什么意义呢？如果我们对abs()函数代码做了修改，只需要再跑一遍单元测试，如果通过，说明我们的修改不会对abs()函数原有的行为造成影响，如果测试不通过，说明我们的修改与原有行为不一致，要么修改代码，要么修改测试。

这种以测试为驱动的开发模式最大的好处就是确保一个程序模块的行为符合我们设计的测试用例。在将来修改的时候，可以极大程度地保证该模块行为仍然是正确的。

我们来编写一个Dict类，这个类的行为和dict一致，但是可以通过属性来访问，用起来就像下面这样：

>>> d = Dict(a=1, b=2)>>> d['a']1>>> d.a1

mydict.py代码如下：

class Dict(dict):    def __init__(self, **kw):        super(Dict, self).__init__(**kw)    def __getattr__(self, key):        try:            return self[key]        except KeyError:            raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)    def __setattr__(self, key, value):        self[key] = value

为了编写单元测试，我们需要引入Python自带的unittest模块，编写mydict_test.py如下：

import unittestfrom mydict import Dictclass TestDict(unittest.TestCase):    def test_init(self):        d = Dict(a=1, b='test')        self.assertEquals(d.a, 1)        self.assertEquals(d.b, 'test')        self.assertTrue(isinstance(d, dict))    def test_key(self):        d = Dict()        d['key'] = 'value'        self.assertEquals(d.key, 'value')    def test_attr(self):        d = Dict()        d.key = 'value'        self.assertTrue('key' in d)        self.assertEquals(d['key'], 'value')    def test_keyerror(self):        d = Dict()        with self.assertRaises(KeyError):            value = d['empty']    def test_attrerror(self):        d = Dict()        with self.assertRaises(AttributeError):            value = d.empty

编写单元测试时，我们需要编写一个测试类，从unittest.TestCase继承。

以test开头的方法就是测试方法，不以test开头的方法不被认为是测试方法，测试的时候不会被执行。

对每一类测试都需要编写一个test_xxx()方法。由于unittest.TestCase提供了很多内置的条件判断，我们只需要调用这些方法就可以断言输出是否是我们所期望的。最常用的断言就是assertEquals()：

self.assertEquals(abs(-1), 1) # 断言函数返回的结果与1相等

另一种重要的断言就是期待抛出指定类型的Error，比如通过d['empty']访问不存在的key时，断言会抛出KeyError：

with self.assertRaises(KeyError):    value = d['empty']

而通过d.empty访问不存在的key时，我们期待抛出AttributeError：

with self.assertRaises(AttributeError):    value = d.empty

运行单元测试

一旦编写好单元测试，我们就可以运行单元测试。最简单的运行方式是在mydict_test.py的最后加上两行代码：

if __name__ == '__main__':    unittest.main()

这样就可以把mydict_test.py当做正常的python脚本运行：

$ python mydict_test.py

另一种更常见的方法是在命令行通过参数-m unittest直接运行单元测试：

$ python -m unittest mydict_test.....----------------------------------------------------------------------Ran 5 tests in 0.000sOK

这是推荐的做法，因为这样可以一次批量运行很多单元测试，并且，有很多工具可以自动来运行这些单元测试。

setUp与tearDown

可以在单元测试中编写两个特殊的setUp()和tearDown()方法。这两个方法会分别在每调用一个测试方法的前后分别被执行。

setUp()和tearDown()方法有什么用呢？设想你的测试需要启动一个数据库，这时，就可以在setUp()方法中连接数据库，在tearDown()方法中关闭数据库，这样，不必在每个测试方法中重复相同的代码：

class TestDict(unittest.TestCase):    def setUp(self):        print 'setUp...'    def tearDown(self):        print 'tearDown...'

可以再次运行测试看看每个测试方法调用前后是否会打印出setUp...和tearDown...。

文档测试：

如果你经常阅读Python的官方文档，可以看到很多文档都有示例代码。比如re模块就带了很多示例代码：

>>> import re>>> m = re.search('(?<=abc)def', 'abcdef')>>> m.group(0)'def'

可以把这些示例代码在Python的交互式环境下输入并执行，结果与文档中的示例代码显示的一致。

这些代码与其他说明可以写在注释中，然后，由一些工具来自动生成文档。既然这些代码本身就可以粘贴出来直接运行，那么，可不可以自动执行写在注释中的这些代码呢？

答案是肯定的。

当我们编写注释时，如果写上这样的注释：

def abs(n):    '''    Function to get absolute value of number.    Example:    >>> abs(1)    1    >>> abs(-1)    1    >>> abs(0)    0    '''    return n if n >= 0 else (-n)

无疑更明确地告诉函数的调用者该函数的期望输入和输出。

并且，Python内置的“文档测试”（doctest）模块可以直接提取注释中的代码并执行测试。

doctest严格按照Python交互式命令行的输入和输出来判断测试结果是否正确。只有测试异常的时候，可以用...表示中间一大段烦人的输出。

让我们用doctest来测试上次编写的Dict类：

class Dict(dict):    '''    Simple dict but also support access as x.y style.    >>> d1 = Dict()    >>> d1['x'] = 100    >>> d1.x    100    >>> d1.y = 200    >>> d1['y']    200    >>> d2 = Dict(a=1, b=2, c='3')    >>> d2.c    '3'    >>> d2['empty']    Traceback (most recent call last):        ...    KeyError: 'empty'    >>> d2.empty    Traceback (most recent call last):        ...    AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'empty'    '''    def __init__(self, **kw):        super(Dict, self).__init__(**kw)    def __getattr__(self, key):        try:            return self[key]        except KeyError:            raise AttributeError(r"'Dict' object has no attribute '%s'" % key)    def __setattr__(self, key, value):        self[key] = valueif __name__=='__main__':    import doctest    doctest.testmod()

运行python mydict.py：

$ python mydict.py

什么输出也没有。这说明我们编写的doctest运行都是正确的。如果程序有问题，比如把__getattr__()方法注释掉，再运行就会报错：

$ python mydict.py**********************************************************************File "mydict.py", line 7, in __main__.DictFailed example:    d1.xException raised:    Traceback (most recent call last):      ...    AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'x'**********************************************************************File "mydict.py", line 13, in __main__.DictFailed example:    d2.cException raised:    Traceback (most recent call last):      ...     AttributeError: 'Dict' object has no attribute 'c'**********************************************************************

注意到最后两行代码。当模块正常导入时，doctest不会被执行。只有在命令行运行时，才执行doctest。所以，不必担心doctest会在非测试环境下执行。

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进程和线程

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对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本就启动了一个记事本进程，打开两个记事本就启动了两个记事本进程，打开一个Word就启动了一个Word进程。

有些进程还不止同时干一件事，比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）。

由于每个进程至少要干一件事，所以，一个进程至少有一个线程。当然，像Word这种复杂的进程可以有多个线程，多个线程可以同时执行，多线程的执行方式和多进程是一样的，也是由操作系统在多个线程之间快速切换，让每个线程都短暂地交替运行，看起来就像同时执行一样。当然，真正地同时执行多线程需要多核CPU才可能实现。

我们前面编写的所有的Python程序，都是执行单任务的进程，也就是只有一个线程。如果我们要同时执行多个任务怎么办？

有两种解决方案：

一种是启动多个进程，每个进程虽然只有一个线程，但多个进程可以一块执行多个任务。

还有一种方法是启动一个进程，在一个进程内启动多个线程，这样，多个线程也可以一块执行多个任务。

当然还有第三种方法，就是启动多个进程，每个进程再启动多个线程，这样同时执行的任务就更多了，当然这种模型更复杂，实际很少采用。

总结一下就是，多任务的实现有3种方式：

• 多进程模式；
• 多线程模式；
• 多进程+多线程模式。

要让Python程序实现多进程（multiprocessing），我们先了解操作系统的相关知识。

Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。

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：

# multiprocessing.pyimport osprint 'Process (%s) start...' % os.getpid()pid = os.fork()if pid==0:    print 'I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid())else:    print 'I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid)

运行结果如下：

Process (876) start...I (876) just created a child process (877).I am child process (877) and my parent is 876.

由于Windows没有fork调用，上面的代码在Windows上无法运行。由于Mac系统是基于BSD（Unix的一种）内核，所以，在Mac下运行是没有问题的，推荐大家用Mac学Python！

有了fork调用，一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务，常见的Apache服务器就是由父进程监听端口，每当有新的http请求时，就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing

如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？

由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。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，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：

from multiprocessing import Processimport 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 'Process will start.'    p.start()    p.join()    print 'Process end.'

执行结果如下：

Parent process 928.Process will start.Run child process test (929)...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，这样创建进程比fork()还要简单。

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。

Pool

如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：

from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef 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()    for i in range(5):        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))    print 'Waiting for all subprocesses done...'    p.close()    p.join()    print 'All subprocesses done.'

执行结果如下：

Parent process 669.Waiting for all subprocesses done...Run task 0 (671)...Run task 1 (672)...Run task 2 (673)...Run task 3 (674)...Task 2 runs 0.14 seconds.Run task 4 (673)...Task 1 runs 0.27 seconds.Task 3 runs 0.86 seconds.Task 0 runs 1.41 seconds.Task 4 runs 1.91 seconds.All subprocesses done.

代码解读：

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，而task 4要等待前面某个task完成后才执行，这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，因此，最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成：

p = Pool(5)

就可以同时跑5个进程。

由于Pool的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。

进程间通信

Process之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。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。

我们以Queue为例，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:        value = q.get(True)        print 'Get %s from queue.' % valueif __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()    # 启动子进程pr，读取:    pr.start()    # 等待pw结束:    pw.join()    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:    pr.terminate()

运行结果如下：

Put A to queue...Get A from queue.Put B to queue...Get B from queue.Put C to queue...Get C from queue.

在Unix/Linux下，multiprocessing模块封装了fork()调用，使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用，因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果，父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去，所有，如果multiprocessing在Windows下调用失败了，要先考虑是不是pickle失败了。

小结

在Unix/Linux下，可以使用fork()调用实现多进程。

要实现跨平台的多进程，可以使用multiprocessing模块。

进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。

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。

我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。

由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。

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。

启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行：

import time, threading# 新线程执行的代码:def loop():    print 'thread %s is running...' % threading.current_thread().name    n = 0    while n < 5:        n = n + 1        print 'thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n)        time.sleep(1)    print 'thread %s ended.' % threading.current_thread().nameprint 'thread %s is running...' % threading.current_thread().namet = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')t.start()t.join()print 'thread %s ended.' % threading.current_thread().name

执行结果如下：

thread MainThread is running...thread LoopThread is running...thread LoopThread >>> 1thread LoopThread >>> 2thread LoopThread >>> 3thread LoopThread >>> 4thread LoopThread >>> 5thread LoopThread ended.thread 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，我们用LoopThread命名子线程。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

多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，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，因此，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。

来看看多个线程同时操作一个变量怎么把内容给改乱了：

import time, threading# 假定这是你的银行存款:balance = 0def change_it(n):    # 先存后取，结果应该为0:    global balance    balance = balance + n    balance = balance - ndef run_thread(n):    for i in range(100000):        change_it(n)t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))t1.start()t2.start()t1.join()t2.join()print balance

我们定义了一个共享变量balance，初始值为0，并且启动两个线程，先存后取，理论上结果应该为0，但是，由于线程的调度是由操作系统决定的，当t1、t2交替执行时，只要循环次数足够多，balance的结果就不一定是0了。

原因是因为高级语言的一条语句在CPU执行时是若干条语句，即使一个简单的计算：

balance = balance + n

也分两步：

1. 计算balance + n，存入临时变量中；
2. 将临时变量的值赋给balance。

也就是可以看成：

x = balance + nbalance = x

由于x是局部变量，两个线程各自都有自己的x，当代码正常执行时：

初始值 balance = 0t1: x1 = balance + 5 # x1 = 0 + 5 = 5t1: balance = x1     # balance = 5t1: x1 = balance - 5 # x1 = 5 - 5 = 0t1: balance = x1     # balance = 0t2: x2 = balance + 8 # x2 = 0 + 8 = 8t2: balance = x2     # balance = 8t2: x2 = balance - 8 # x2 = 8 - 8 = 0t2: balance = x2     # balance = 0结果 balance = 0

但是t1和t2是交替运行的，如果操作系统以下面的顺序执行t1、t2：

初始值 balance = 0t1: x1 = balance + 5  # x1 = 0 + 5 = 5t2: x2 = balance + 8  # x2 = 0 + 8 = 8t2: balance = x2      # balance = 8t1: balance = x1      # balance = 5t1: x1 = balance - 5  # x1 = 5 - 5 = 0t1: balance = x1      # balance = 0t2: x2 = balance - 5  # x2 = 0 - 5 = -5t2: balance = x2      # balance = -5结果 balance = -5

究其原因，是因为修改balance需要多条语句，而执行这几条语句时，线程可能中断，从而导致多个线程把同一个对象的内容改乱了。

两个线程同时一存一取，就可能导致余额不对，你肯定不希望你的银行存款莫名其妙地变成了负数，所以，我们必须确保一个线程在修改balance的时候，别的线程一定不能改。

如果我们要确保balance计算正确，就要给change_it()上一把锁，当某个线程开始执行change_it()时，我们说，该线程因为获得了锁，因此其他线程不能同时执行change_it()，只能等待，直到锁被释放后，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。创建一个锁就是通过threading.Lock()来实现：

balance = 0lock = threading.Lock()def run_thread(n):    for i in range(100000):        # 先要获取锁:        lock.acquire()        try:            # 放心地改吧:            change_it(n)        finally:            # 改完了一定要释放锁:            lock.release()

当多个线程同时执行lock.acquire()时，只有一个线程能成功地获取锁，然后继续执行代码，其他线程就继续等待直到获得锁为止。

获得锁的线程用完后一定要释放锁，否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去，成为死线程。所以我们用try...finally来确保锁一定会被释放。

锁的好处就是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，坏处当然也很多，首先是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。其次，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，导致多个线程全部挂起，既不能执行，也无法结束，只能靠操作系统强制终止。

多核CPU

如果你不幸拥有一个多核CPU，你肯定在想，多核应该可以同时执行多个线程。

如果写一个死循环的话，会出现什么情况呢？

打开Mac OS X的Activity Monitor，或者Windows的Task Manager，都可以监控某个进程的CPU使用率。

我们可以监控到一个死循环线程会100%占用一个CPU。

如果有两个死循环线程，在多核CPU中，可以监控到会占用200%的CPU，也就是占用两个CPU核心。

要想把N核CPU的核心全部跑满，就必须启动N个死循环线程。

试试用Python写个死循环：

import threading, multiprocessingdef loop():    x = 0    while True:        x = x ^ 1for i in range(multiprocessing.cpu_count()):    t = threading.Thread(target=loop)    t.start()

启动与CPU核心数量相同的N个线程，在4核CPU上可以监控到CPU占用率仅有160%，也就是使用不到两核。

即使启动100个线程，使用率也就170%左右，仍然不到两核。

但是用C、C++或Java来改写相同的死循环，直接可以把全部核心跑满，4核就跑到400%，8核就跑到800%，为什么Python不行呢？

因为Python的线程虽然是真正的线程，但解释器执行代码时，有一个GIL锁：Global Interpreter Lock，任何Python线程执行前，必须先获得GIL锁，然后，每执行100条字节码，解释器就自动释放GIL锁，让别的线程有机会执行。这个GIL全局锁实际上把所有线程的执行代码都给上了锁，所以，多线程在Python中只能交替执行，即使100个线程跑在100核CPU上，也只能用到1个核。

GIL是Python解释器设计的历史遗留问题，通常我们用的解释器是官方实现的CPython，要真正利用多核，除非重写一个不带GIL的解释器。

所以，在Python中，可以使用多线程，但不要指望能有效利用多核。如果一定要通过多线程利用多核，那只能通过C扩展来实现，不过这样就失去了Python简单易用的特点。

不过，也不用过于担心，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。

小结

多线程编程，模型复杂，容易发生冲突，必须用锁加以隔离，同时，又要小心死锁的发生。

Python解释器由于设计时有GIL全局锁，导致了多线程无法利用多核。多线程的并发在Python中就是一个美丽的梦。

ThreadLocal

在多线程环境下，每个线程都有自己的数据。一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。

但是局部变量也有问题，就是在函数调用的时候，传递起来很麻烦：

def process_student(name):    std = Student(name)    # std是局部变量，但是每个函数都要用它，因此必须传进去：    do_task_1(std)    do_task_2(std)def do_task_1(std):    do_subtask_1(std)    do_subtask_2(std)def do_task_2(std):    do_subtask_2(std)    do_subtask_2(std)

每个函数一层一层调用都这么传参数那还得了？用全局变量？也不行，因为每个线程处理不同的Student对象，不能共享。

如果用一个全局dict存放所有的Student对象，然后以thread自身作为key获得线程对应的Student对象如何？

global_dict = {}def std_thread(name):    std = Student(name)    # 把std放到全局变量global_dict中：    global_dict[threading.current_thread()] = std    do_task_1()    do_task_2()def do_task_1():    # 不传入std，而是根据当前线程查找：    std = global_dict[threading.current_thread()]    ...def do_task_2():    # 任何函数都可以查找出当前线程的std变量：    std = global_dict[threading.current_thread()]    ...

这种方式理论上是可行的，它最大的优点是消除了std对象在每层函数中的传递问题，但是，每个函数获取std的代码有点丑。

有没有更简单的方式？

ThreadLocal应运而生，不用查找dict，ThreadLocal帮你自动做这件事：

import threading# 创建全局ThreadLocal对象:local_school = threading.local()def process_student():    print 'Hello, %s (in %s)' % (local_school.student, threading.current_thread().name)def process_thread(name):    # 绑定ThreadLocal的student:    local_school.student = name    process_student()t1 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Alice',), name='Thread-A')t2 = threading.Thread(target= process_thread, args=('Bob',), name='Thread-B')t1.start()t2.start()

t1.join()t2.join()

执行结果：

Hello, Alice (in Thread-A)Hello, Bob (in Thread-B)

全局变量local_school就是一个ThreadLocal对象，每个Thread对它都可以读写student属性，但互不影响。你可以把local_school看成全局变量，但每个属性如local_school.student都是线程的局部变量，可以任意读写而互不干扰，也不用管理锁的问题，ThreadLocal内部会处理。

可以理解为全局变量local_school是一个dict，不但可以用local_school.student，还可以绑定其他变量，如local_school.teacher等等。

ThreadLocal最常用的地方就是为每个线程绑定一个数据库连接，HTTP请求，用户身份信息等，这样一个线程的所有调用到的处理函数都可以非常方便地访问这些资源。

我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。

首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。

如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。

如果用多线程实现Master-Worker，主线程就是Master，其他线程就是Worker。

多进程模式最大的优点就是稳定性高，因为一个子进程崩溃了，不会影响主进程和其他子进程。（当然主进程挂了所有进程就全挂了，但是Master进程只负责分配任务，挂掉的概率低）著名的Apache最早就是采用多进程模式。

多进程模式的缺点是创建进程的代价大，在Unix/Linux系统下，用fork调用还行，在Windows下创建进程开销巨大。另外，操作系统能同时运行的进程数也是有限的，在内存和CPU的限制下，如果有几千个进程同时运行，操作系统连调度都会成问题。

多线程模式通常比多进程快一点，但是也快不到哪去，而且，多线程模式致命的缺点就是任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃，因为所有线程共享进程的内存。在Windows上，如果一个线程执行的代码出了问题，你经常可以看到这样的提示：“该程序执行了非法操作，即将关闭”，其实往往是某个线程出了问题，但是操作系统会强制结束整个进程。

在Windows下，多线程的效率比多进程要高，所以微软的IIS服务器默认采用多线程模式。由于多线程存在稳定性的问题，IIS的稳定性就不如Apache。为了缓解这个问题，IIS和Apache现在又有多进程+多线程的混合模式，真是把问题越搞越复杂。

线程切换

无论是多进程还是多线程，只要数量一多，效率肯定上不去，为什么呢？

我们打个比方，假设你不幸正在准备中考，每天晚上需要做语文、数学、英语、物理、化学这5科的作业，每项作业耗时1小时。

如果你先花1小时做语文作业，做完了，再花1小时做数学作业，这样，依次全部做完，一共花5小时，这种方式称为单任务模型，或者批处理任务模型。

假设你打算切换到多任务模型，可以先做1分钟语文，再切换到数学作业，做1分钟，再切换到英语，以此类推，只要切换速度足够快，这种方式就和单核CPU执行多任务是一样的了，以幼儿园小朋友的眼光来看，你就正在同时写5科作业。

但是，切换作业是有代价的，比如从语文切到数学，要先收拾桌子上的语文书本、钢笔（这叫保存现场），然后，打开数学课本、找出圆规直尺（这叫准备新环境），才能开始做数学作业。操作系统在切换进程或者线程时也是一样的，它需要先保存当前执行的现场环境（CPU寄存器状态、内存页等），然后，把新任务的执行环境准备好（恢复上次的寄存器状态，切换内存页等），才能开始执行。这个切换过程虽然很快，但是也需要耗费时间。如果有几千个任务同时进行，操作系统可能就主要忙着切换任务，根本没有多少时间去执行任务了，这种情况最常见的就是硬盘狂响，点窗口无反应，系统处于假死状态。

所以，多任务一旦多到一个限度，就会消耗掉系统所有的资源，结果效率急剧下降，所有任务都做不好。

计算密集型 vs. IO密集型

是否采用多任务的第二个考虑是任务的类型。我们可以把任务分为计算密集型和IO密集型。

计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数。

计算密集型任务由于主要消耗CPU资源，因此，代码运行效率至关重要。Python这样的脚本语言运行效率很低，完全不适合计算密集型任务。对于计算密集型任务，最好用C语言编写。

第二种任务的类型是IO密集型，涉及到网络、磁盘IO的任务都是IO密集型任务，这类任务的特点是CPU消耗很少，任务的大部分时间都在等待IO操作完成（因为IO的速度远远低于CPU和内存的速度）。对于IO密集型任务，任务越多，CPU效率越高，但也有一个限度。常见的大部分任务都是IO密集型任务，比如Web应用。

IO密集型任务执行期间，99%的时间都花在IO上，花在CPU上的时间很少，因此，用运行速度极快的C语言替换用Python这样运行速度极低的脚本语言，完全无法提升运行效率。对于IO密集型任务，最合适的语言就是开发效率最高（代码量最少）的语言，脚本语言是首选，C语言最差。

异步IO

考虑到CPU和IO之间巨大的速度差异，一个任务在执行的过程中大部分时间都在等待IO操作，单进程单线程模型会导致别的任务无法并行执行，因此，我们才需要多进程模型或者多线程模型来支持多任务并发执行。

现代操作系统对IO操作已经做了巨大的改进，最大的特点就是支持异步IO。如果充分利用操作系统提供的异步IO支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型，Nginx就是支持异步IO的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。由于系统总的进程数量十分有限，因此操作系统调度非常高效。用异步IO编程模型来实现多任务是一个主要的趋势。

对应到Python语言，单进程的异步编程模型称为协程，有了协程的支持，就可以基于事件驱动编写高效的多任务程序。我们会在后面讨论如何编写协程。

在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

举个例子：如果我们已经有一个通过Queue通信的多进程程序在同一台机器上运行，现在，由于处理任务的进程任务繁重，希望把发送任务的进程和处理任务的进程分布到两台机器上。怎么用分布式进程实现？

原有的Queue可以继续使用，但是，通过managers模块把Queue通过网络暴露出去，就可以让其他机器的进程访问Queue了。

我们先看服务进程，服务进程负责启动Queue，把Queue注册到网络上，然后往Queue里面写入任务：

# taskmanager.pyimport random, time, Queuefrom multiprocessing.managers import BaseManager# 发送任务的队列:task_queue = Queue.Queue()# 接收结果的队列:result_queue = Queue.Queue()# 从BaseManager继承的QueueManager:class QueueManager(BaseManager):    pass# 把两个Queue都注册到网络上, callable参数关联了Queue对象:QueueManager.register('get_task_queue', callable=lambda: task_queue)QueueManager.register('get_result_queue', callable=lambda: result_queue)# 绑定端口5000, 设置验证码'abc':manager = QueueManager(address=('', 5000), authkey='abc')# 启动Queue:manager.start()# 获得通过网络访问的Queue对象:task = manager.get_task_queue()result = manager.get_result_queue()# 放几个任务进去:for i in range(10):    n = random.randint(0, 10000)    print('Put task %d...' % n)    task.put(n)# 从result队列读取结果:print('Try get results...')for i in range(10):    r = result.get(timeout=10)    print('Result: %s' % r)# 关闭:manager.shutdown()

请注意，当我们在一台机器上写多进程程序时，创建的Queue可以直接拿来用，但是，在分布式多进程环境下，添加任务到Queue不可以直接对原始的task_queue进行操作，那样就绕过了QueueManager的封装，必须通过manager.get_task_queue()获得的Queue接口添加。

然后，在另一台机器上启动任务进程（本机上启动也可以）：

# taskworker.pyimport time, sys, Queuefrom multiprocessing.managers import BaseManager# 创建类似的QueueManager:class QueueManager(BaseManager):    pass# 由于这个QueueManager只从网络上获取Queue，所以注册时只提供名字:QueueManager.register('get_task_queue')QueueManager.register('get_result_queue')# 连接到服务器，也就是运行taskmanager.py的机器:server_addr = '127.0.0.1'print('Connect to server %s...' % server_addr)# 端口和验证码注意保持与taskmanager.py设置的完全一致:m = QueueManager(address=(server_addr, 5000), authkey='abc')# 从网络连接:m.connect()# 获取Queue的对象:task = m.get_task_queue()result = m.get_result_queue()# 从task队列取任务,并把结果写入result队列:for i in range(10):    try:        n = task.get(timeout=1)        print('run task %d * %d...' % (n, n))        r = '%d * %d = %d' % (n, n, n*n)        time.sleep(1)        result.put(r)    except Queue.Empty:        print('task queue is empty.')# 处理结束:print('worker exit.')

任务进程要通过网络连接到服务进程，所以要指定服务进程的IP。

现在，可以试试分布式进程的工作效果了。先启动taskmanager.py服务进程：

$ python taskmanager.py Put task 3411...Put task 1605...Put task 1398...Put task 4729...Put task 5300...Put task 7471...Put task 68...Put task 4219...Put task 339...Put task 7866...Try get results...

taskmanager进程发送完任务后，开始等待result队列的结果。现在启动taskworker.py进程：

$ python taskworker.py 127.0.0.1Connect to server 127.0.0.1...run task 3411 * 3411...run task 1605 * 1605...run task 1398 * 1398...run task 4729 * 4729...run task 5300 * 5300...run task 7471 * 7471...run task 68 * 68...run task 4219 * 4219...run task 339 * 339...run task 7866 * 7866...worker exit.

taskworker进程结束，在taskmanager进程中会继续打印出结果：

Result: 3411 * 3411 = 11634921Result: 1605 * 1605 = 2576025Result: 1398 * 1398 = 1954404Result: 4729 * 4729 = 22363441Result: 5300 * 5300 = 28090000Result: 7471 * 7471 = 55815841Result: 68 * 68 = 4624Result: 4219 * 4219 = 17799961Result: 339 * 339 = 114921Result: 7866 * 7866 = 61873956

这个简单的Manager/Worker模型有什么用？其实这就是一个简单但真正的分布式计算，把代码稍加改造，启动多个worker，就可以把任务分布到几台甚至几十台机器上，比如把计算n*n的代码换成发送邮件，就实现了邮件队列的异步发送。

Queue对象存储在哪？注意到taskworker.py中根本没有创建Queue的代码，所以，Queue对象存储在taskmanager.py进程中：

而Queue之所以能通过网络访问，就是通过QueueManager实现的。由于QueueManager管理的不止一个Queue，所以，要给每个Queue的网络调用接口起个名字，比如get_task_queue。

authkey有什么用？这是为了保证两台机器正常通信，不被其他机器恶意干扰。如果taskworker.py的authkey和taskmanager.py的authkey不一致，肯定连接不上。

小结

Python的分布式进程接口简单，封装良好，适合需要把繁重任务分布到多台机器的环境下。

注意Queue的作用是用来传递任务和接收结果，每个任务的描述数据量要尽量小。比如发送一个处理日志文件的任务，就不要发送几百兆的日志文件本身，而是发送日志文件存放的完整路径，由Worker进程再去共享的磁盘上读取文件。