多进程,多线程,协程
来源:互联网 发布:php地图定位源代码 编辑:程序博客网 时间:2024/06/15 18:52
多进程,多线程,协程
多进程
- linux系统可通过
os.fork()
复制当前进程状态作为子进程。复制时子进程返回0,父进程返回子进程的pid. 子进程可通过os.getppid()
获取父进程的pid.同时os.getpid()
可获得当前进程的pid.
import os print '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)
结果:
Process (876) start...I (876) just created a child process (877).I am child process (877) and my parent is 876.
windows没有
fork()
.可以通过python提供的通用多进程模块multiprocessing
创建多进程.创建多进程需要导入
Process
模块:from multiprocess import Process
使用
p = Process(target=function, args=(parament,...)
创建子进程实例.其中
target=
传入子进程需执行的函数本身function
,args传入函数需要的参数.参数数量不固定.
之后使用p.start()
运行实例.要等待该子进程运行结束再运行之后的代码可以使用:
p.join()
以下是一个例子:
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.'
结果:
Parent process 928.Process will start.Run child process test (929)...Process end.
对于需启动大量子进程的情况,可使用
Pool
模块:from multiprocessing import Pool
使用:
p = Pool(number)
创建进程池.其中number为进程池包含子进程数量.不写默认为CPU核数.
使用:
p.apply_async(function, args=(parament,...)
运行子进程.
之后需关闭进程池:
p.close()
同时,需等待所有子进程运行结束可使用:
p.join()
以下是一个例子:
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.'
结果:
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.
进程间通讯
不同进程间可以通过
Queue
,Pipe
来通信.Pipe
用于两个进程间通信,Quene
用于多个进程间通信.在只有两个进程通信的情况下Pipe
效率高于Queue
.Pipe
导入
Pipe
模块:from multiprocessing import Pipe
创建Pipe通信的两端(返回一个双元素的list):
p = Pipe(duplex=False)
其中duplex=False
表示该Pipe只
能单向通信.默认不写该参数为双向通信.p[0]
,p[1]
可以分别作为两个子进程的参数传递给子进程函数.也可以只传递一端给子进程,另一端交给父进程.Pipe
的两端可通过p.send()
传送值,p.recv()
接收值.例子1:
from multiprocessing import Process, Pipedef f(conn): conn.send([42, None, 'hello']) conn.close()if __name__ == '__main__': parent_conn, child_conn = Pipe() p = Process(target=f, args=(child_conn,)) p.start() print parent_conn.recv() # prints "[42, None, 'hello']" p.join()
例子2:
import multiprocessing as muldef proc1(pipe): pipe.send('hello') print('proc1 rec:',pipe.recv())def proc2(pipe): print('proc2 rec:',pipe.recv()) pipe.send('hello, too')# Build a pipepipe = mul.Pipe()# Pass an end of the pipe to process 1p1 = mul.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))# Pass the other end of the pipe to process 2p2 = mul.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))p1.start()p2.start()p1.join()p2.join()
Queue
导入
Queue
模块:from multiprocessing import Queue
创建
Queue
对象:q = Queue(max)
其中max表示对象中可以存放的最大数量.q可作为全局变量使用,也可以作为参数传递给子进程.
使用q.put()
在Queue
对象中放入需传递的值,q.get()
取出值.例子1:
from multiprocessing import Process,Queuedef writer_proc(): q.put(100)def reader_proc(): print q.get()if __name__ == '__main__': q = Queue() reader = Process(target=reader_proc,args=(q,)) reader.start() writer = Process(target=writer_proc,args=(q,)) writer.start() reader.join() writer.join()
例子2:
import multiprocessingq = multiprocessing.Queue()def reader_proc(): print q.get()reader = multiprocessing.Process(target=reader_proc)reader.start()q.put(100)reader.join()
多线程
多任务除了使用多进程外还可以使用多线程来完成.单个进程中可以有多个线程,它们共享进程中的数据.
python中可使用高级模块Threading
来创建多线程.其使用方法与multiprocessing
相似.
导入Threading
模块:
import Threading
*threading 模块提供的常用方法:
threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。 (也可以使用threading.current_thread())
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。
threading模块提供的类:
Thread, Lock, Rlock, Condition, [Bounded]Semaphore, Event, Timer, local.*
构建新线程实例:
t = Threading.thread(target=function,...)
同时构建实例支持以下几种方法:
*Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={})
group: 线程组,目前还没有实现,库引用中提示必须是None;
target: 要执行的方法;
name: 线程名;
args/kwargs: 要传入方法的参数。*
实例支持以下方法:
*isAlive(): 返回线程是否在运行。正在运行指启动后、终止前。
get/setName(name): 获取/设置线程名。
is/setDaemon(bool): 获取/设置是否守护线程。初始值从创建该线程的线程继承。当没有非守护线程仍在运行时,程序将终止。
start(): 启动线程。
join([timeout]): 阻塞当前上下文环境的线程,直到调用此方法的线程终止或到达指定的timeout(可选参数)。*
使用:
t.start()
运行新线程.
如需等待线程运行结束:
t.join()
锁
由于多线程共享进程中的变量, 如果直接使用多线程修改变量的话容易出问题.所以多线程中一般会创建锁.创建锁:
lock = threading.Lock()
此时有了一个锁的实例.*锁的实例方法:
acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态,尝试获得锁定。
release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定,否则将抛出异常。*在每个线程需要修改变量前调用实例方法,尝试将修改变量的过程置于锁中,不让其他线程修改变量:
lock.acquire()
修改之后需要释放锁:
lock.release()
例子1:
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()
例子2:
# encoding: UTF-8import threadingimport timedata = 0lock = threading.Lock()def func(): global data print '%s acquire lock...' % threading.currentThread().getName() # 调用acquire([timeout])时,线程将一直阻塞, # 直到获得锁定或者直到timeout秒后(timeout参数可选)。 # 返回是否获得锁。 if lock.acquire(): print '%s get the lock.' % threading.currentThread().getName() data += 1 time.sleep(2) print '%s release lock...' % threading.currentThread().getName() # 调用release()将释放锁。 lock.release()t1 = threading.Thread(target=func)t2 = threading.Thread(target=func)t3 = threading.Thread(target=func)t1.start()t2.start()t3.start()
其他锁及线程间通信见参考资料5中.
多线程的全局变量与局部变量
多线程之间修改全局变量需要加锁. 在线程的函数中创建局部变量可以解决加锁问题, 但如果线程需要运行不同函数, 函数之间需要共享变量, 局部变量调用不是很方便.threading.local()
可以解决这个问题.localschool = threading.local()
创建实例后, 不同线程在同时使用实例时不会产生冲突.
例子:
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()
分布式进程(待完善
协程
协程是单线程在不同的函数间中断并相互切换的一种运行模式.比如在函数A运行遇到阻塞时转向运行函数B,等到函数B运行结束再回来接着运行函数A.与多线程相比协程没有锁的问题.协程可以在IO密集的程序中节省IO等待时间,提高运行效率.
yield
python的生成器yield
一定程度上支持协程.定义生成器yield
可以直接在函数定义中将return
换成yield
.在调用生成器函数时首先将生成器赋给变量,通过变量的.next()
方法调用生成器生成第一个值.再次调用.next()
方法可生成第二个值..send(value)
方法可在调用生成器时给它传递一个参数.
例子:import timedef consumer(): r = '' while True: n = yield r if not n: return print('[CONSUMER] Consuming %s...' % n) time.sleep(1) r = '200 OK'def produce(c): c.next() n = 0 while n < 5: n = n + 1 print('[PRODUCER] Producing %s...' % n) r = c.send(n) print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % r) c.close()if __name__=='__main__': c = consumer() produce(c)
结果:
[PRODUCER] Producing 1...[CONSUMER] Consuming 1...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 2...[CONSUMER] Consuming 2...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 3...[CONSUMER] Consuming 3...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 4...[CONSUMER] Consuming 4...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK[PRODUCER] Producing 5...[CONSUMER] Consuming 5...[PRODUCER] Consumer return: 200 OK
更多关于
yield
见参考资料6.gevent
gevent模块为python提供了完整的协程实现.使用需先导入模块:
import gevent
在网络通信中一般还会导入
monkey
模块以将默认socket
替换为可协程的socket
:from gevent import monkeymonkey.patch_socket()
或者将所有阻塞式调用,包括
socket
,ssl
,threading
,select
都替换为异步式:from gevent import monkeymonkey.patch_all()
这种替换调用一般放在第一行.替换后这些调用会自动处理阻塞问题.
在需使用协程时要用:
g = gevent.spawn(function,parament)
使用协程方式启动函数.参数为函数的参数.等待任务结束可以使用:
g.join()
等待所有任务结束可以使用:
gevent.joinall(spawnlist)
不过使用
monkey
模块补丁自动处理有时候不能满足要求.这时我们可以使用其他模块.
如自动处理会并发所有连接,如果需要限制并发数量的话可以使用Pool
模块.from gevent.pool import Pool
新建一个
Pool
池:p = Pool(number)
number为最高并发数在并发池中启动函数:
p.spawn(function,parament)
等待所有任务结束:
p.join()
需要直接指定跳转时用
sleep
函数:gevent.sleep(time)
其中time
表示此处至少要阻塞time秒.
参考资料:
<<多进程>>
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868323401155ceb3db1e2044f80b974b469eb06cb43000<<Python多进程并发(multiprocessing)>>
http://www.coder4.com/archives/3352<<Python标准库10 多进程初步 (multiprocessing包)>>
http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/10/12/2721484.html<<python多线程模块multiprocessing的进程间通信>>
https://blog.weizhe.net/?p=77<<Python线程指南>>
http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/06/26/1765808.html<<生成器>>
http://wiki.jikexueyuan.com/project/start-learning-python/215.html<<Gevent Introduction>>
http://www.gevent.org/intro.html#installation-and-requirements
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