多任务处理--多线程、多进程、协程

1.多线程

1）特点：

线程的并发是利用cpu上下文的切换（是并发，不是并行）

多线程执行的顺序是无序的

多线程共享全局变量

线程是继承在进程里的，没有进程就没有线程

GIL全局解释器锁

只要在进行耗时的IO操作的时候，能释放GIL，所以只要在IO密集型的代码里，用多线程就很合适

2）多任务处理实例

import threading

global_num = 0

lock = threading.Lock()

def test1():

    global global_num

    lock.acquire() 保证在该进程执行期间其他进程无法调用num变量

    for i in range(1000000):

        global_num += 1

    lock.release()

 

def test2():

    global global_num

    lock.acquire()

    for i in range(1000000):

        global_num += 1

    lock.release()

 

t1 = threading.Thread(target=test1)

t2 = threading.Thread(target=test2)

t1.start()

t2.start()

t1.join() 保证两个子进程执行完成后再执行主进程

t2.join()

print(global_num)

 

输出结果：

2000000

2.多进程

1）特点

一个程序运行起来之后，代码+用到的资源称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单位，不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的

进程之间是相互独立的

cpu密集的时候适合用多进程

进程之间的资源不共享

2）多任务处理实例

import time

import threading

g_num = 0

def edit():

    global g_num

    for i in range(10):

        g_num += 1

def reader():

    print(g_num)

 

if __name__ == '__main__':

    p1 = multiprocessing.Process(target=edit)

    p2 = multiprocessing.Process(target=reader())

    p1.start()

    p2.start()

    p1.join()

    p2.join()

输出结果：

10

0

3）进程池

import multiprocessing

import time

from multiprocessing import Pool

 

def test1():

    for i in range(10):

        time.sleep(1)

        print('task1',i)

 

def test2():

    for i in range(10):

        time.sleep(1)

        print('task2',i)

if __name__ == '__main__':

    pool = Pool(2)允许最大同时执行的进程数

    pool.apply_async(test1)

    pool.apply_async(test2)

    pool.close()

    pool.join()

输出结果：

task1 0

task2 0

task1 1

task2 1

task1 2

task2 2

task1 3

task2 3

3.协程

1）特点

协程：也叫微线程，协程是在一个线程里面的

异步IO：遇到io请求就切换

先有进程，再有线程，才能有协程

2）多任务处理实例

import time

import gevent

from gevent import monkey

monkey.patch_all()

 

def test1(n):

    for i in range(n):

        # gevent.sleep(1)

        time.sleep(1)

        print('task1',i)

 

def test2(n):

    for i in range(n):

        # gevent.sleep(1)

        time.sleep(1)

        print('task2',i)

 

g1 = gevent.spawn(test1,10)

g2 = gevent.spawn(test2,10)

g1.join()

g2.join()

输出结果：

task1 0

task2 0

task1 1

task2 1

task1 2

task2 2

task1 3

task2 3