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  • python-多进程、线程、协程

    进程线程协程分别是什么?

            进程是具有独立功能程序关于某个数据集合上的一次运行活动,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和分派的基本单位,它比进程更小的的独立运行的基本单位,线程自己基本不拥有系统资源,但它可与用属于一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源。

            协程其实可以认为是比线程更小的执行单元,协程拥有自己的寄存器上下文和栈。我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序,那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序,别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序,这就是协程。

    进程

            同一个program程序可以同时存在多个process进程;

            一个cpu一次只能执行一个 process,每一个process都是相互独立的;

            同一个process下的Thread共享process的资源,如内存、变量等,不同的进程不能共享;

    """
    进程不阻塞,会先执行主进程,再执行子进程
    进程阻塞,join()   会等待子进程执行完,再往下执行主进程
    进程守护,setDaemon(True) 主进程结束后,子进程也会随之结束;  进程阻塞和进程守护同时存在时以阻塞为主
    进程通信,Queue()  采用put和get方法
    进程数据共享 Manager()
    """
    
    from multiprocessing import Process
    import time
    #进程阻塞
    def worker(q):
        time.sleep(1)
        print(f'Process {q}')
    
    if __name__ == '__main__':
        print('Start')
        p = Process(target=worker, args=('Process-1',))
        p.start()
        #p.join()   #阻塞
        print('Finished')
    
    
    from multiprocessing import Process
    #守护进程
    
    def worker(q):
        print(f'Process {q}')
    
    if __name__ == '__main__':
        print('Start')
        p1 = Process(daemon=True,target=worker, args=('Process-1',)) #守护进程,主代码结束守护进程随之结束
        p1.start()
        print('Finished')
    
    
    from multiprocessing import Process
    import os
    #多进程阻塞
    
    def worker(q):
        print(f'Process {q}  son:{os.getpid()}  father:{os.getppid()}')
    
    if __name__ == '__main__':
        print('Start')
        p1 = Process(target=worker, args=('Process-1',))
        p2 = Process(target=worker, args=('Process-2',))
        p1.start()
        p2.start()
        print(f'Finished   son:{os.getpid()}   pycharm:{os.getppid()}')
    
    
    from multiprocessing import Process, Queue
    #进程通信
    
    def p_put(q):
        q.put('hello')
        print('put',q.qsize())
    
    def p_get(q):
        print(q.get())
        print('get',q.qsize())
    
    if __name__ == '__main__':
        q = Queue()
        p1 = Process(target=p_put, args=(q, ))
        p2 = Process(target=p_get, args=(q, ))
        p1.start()
        p2.start()
    
    
    from multiprocessing import Process,Manager
    #进程数据共享
    
    def func(mydict, mylist):
        mydict["name"] = "shuzf"  # 子进程改变dict,主进程跟着改变
        mylist.append(11)            # 子进程改变List,主进程跟着改变
    
    
    if __name__ == "__main__":
        with Manager() as MG:
            mydict = MG.dict()          # 主进程与子进程共享这个字典
            mylist = MG.list(range(2))  # 主进程与子进程共享这个List
    
            p = Process(target=func, args=(mydict, mylist))
            p.start()
            p.join()
    
            print(mylist)
            print(mydict)

    线程

      同一个 process进程可以同时存在多个thread线程

      process本身不是基本执行单位,它是thread(基本执行单位)的容器;

      同一个process下的Thread共享process的资源,如内存、变量等,不同的进程不能共享;

      在多线程(Multi threading)中,两个线程如果同时存取或改变全局变量(Golbal Variable),则可能发生同步(Synchronization)的问题。如果线程之间互抢资源,则可能产生死锁(Dead Lock)。

    """
    线程
    线程不阻塞,会先执行主线程,再执行子线程
    线程阻塞,join()  会等待子线程执行完,再往下执行主线程
    守护线程,setDaemon(True) 主线程结束后,子线程也会随之结束;  线程阻塞和守护线程同时存在时以阻塞为主
    线程锁,Lock()  RLock() Event()
    """
    from threading import Thread
    import time
    #单线程
    
    def work(q):
        time.sleep(1)
        print(f'Thread {q}')
    
    if __name__ == '__main__':
        print("Starting Main Thread")
        t=Thread(target=work,args=("Thread-1",))
        t.start()
        #t.join()
        print("Exiting Main Thread")
    
    
    
    from threading import Thread
    import time
    #守护线程
    
    def work(q):
        time.sleep(1)
        print(f'Thread {q}')
    
    if __name__ == '__main__':
        print("Starting Main Thread")
        t=Thread(target=work,args=("Thread-1",))
        t.setDaemon(True)
        t.start()
        t.join()
        print("Exiting Main Thread")
    
    
    from threading import Thread
    import time
    #多线程
    
    def work(q):
        time.sleep(1)
        print(f'Thread {q}')
    
    if __name__ == '__main__':
        print("Starting Main Thread")
        t1=Thread(target=work,args=("Thread-1",))
        t2=Thread(target=work,args=("Thread-2",))
        t1.start()
        t2.start()
        # t1.join()
        # t2.join()
        print("Exiting Main Thread")
    
    
    from threading import Thread
    #多线程方式2
    class myThread(Thread):
        def __init__(self,threadName):
            super().__init__()
            self.threadName=threadName
    
        def run(self):
            print(f'Thread runing {self.threadName}')
    
    if __name__ == "__main__":
        threads = [myThread("Thread-1"),myThread("Thread-2"),myThread("Thread-3")]
        for i in threads: i.start()     # 开起子线程
        for i in threads: i.join()      # join()子线程执行完,主线程才恢复到运行
        print ("Exiting Main Thread")
    
    
    from threading import Thread
    import threading,time
    #线程锁(互斥锁、递归锁)
    
    def work(q):
        print(f"Thread starting {q}")
        threadLock.acquire()  # 获得锁
        time.sleep(1)
        print(f'Thread runing {q}')
        threadLock.release()  # 释放锁
        print(f"Thread exiting {q}")
    
    if __name__ == '__main__':
        print("Starting Main Thread")
        t1=Thread(target=work,args=("Thread-1",))
        t2=Thread(target=work,args=("Thread-2",))
        threadLock = threading.Lock()   # 创建互斥锁(线程1进入锁后,只有释放锁才能执行线程2)
        #threadLock = threading.RLock()  # 创建递归锁(线程1进入锁后,只有释放锁才能执行线程2)
        t1.start()
        t2.start()
        t1.join()
        t2.join()
        print("Exiting Main Thread")
    
    
    
    from threading import Thread
    import threading,time
    #线程锁(信号量)
    
    def work(q):
        print(f"Thread starting {q}")
        if threadLock.acquire():  # 获得锁
            time.sleep(1)
            print(f'Thread runing {q}')
            threadLock.release()  # 释放锁
            print(f"Thread exiting {q}")
    
    if __name__ == '__main__':
        print("Starting Main Thread")
        t1=Thread(target=work,args=("Thread-1",))
        t2=Thread(target=work,args=("Thread-2",))
        t3=Thread(target=work,args=("Thread-3",))
        threadLock  = threading.BoundedSemaphore(2)  #创建信号量(该锁用于限制线程的并发量)
        t1.start()
        t2.start()
        t3.start()
        t1.join()
        t2.join()
        t3.join()
        print("Exiting Main Thread")
    
    
    import time
    from threading import Thread,Event
    #线程通信(Event)
    
    def foo(event):
        print('wait server...')
        event.wait()    #括号里可以带数字执行,数字表示等待的秒数,不带数字表示一直阻塞状态
        print('connect to server')
    def start(event):
        print('start server successful')
        time.sleep(1)
        event.set()     #默认为False,set一次表示True,所以子线程里的foo函数解除阻塞状态继续执行
    
    if __name__ == '__main__':
        event = Event()
        t1=Thread(target=foo,args=(event,))
        t2=Thread(target=start,args=(event,))
        t1.start()
        t2.start()
        t1.join()
        t2.join()
    
    
    import queue
    from threading import Thread
    #queue 线程队列
    
    def put(q):
        q.put('hello')
        print('put',q.qsize())
    
    def get(q):
        print(q.get())
        print('get',q.qsize())
    
    if __name__ == '__main__':
        q = queue.Queue()
        t1=Thread(target=put,args=(q,))
        t2=Thread(target=get,args=(q,))
        t1.start()
        t2.start()

    协程

      协程,又称微线程,英文名Coroutine。协程是一种用户态的轻量级线程。

      我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序,那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序;别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序,这就是协程。

      协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来的时候,恢复先前保存的寄存器上下文和栈。

    import grequests
    import requests
    import gevent
    import asyncio,aiohttp,time,os
    from functools import wraps #@wraps可以保证装饰器修饰的函数的name的值保持不变

    url1 = "http://www.baidu.com" url2 ="http://42.192.162.8:9001/api/time" def runTime(func): """ 修饰函数(统计函数运行时间)-无参数、有参数 @param func: 目标函数 @return: """ @wraps(func) #@wraps不改变使用装饰器原有函数的结构(如name, doc) def inner(*args, **kwargs): s = time.time() func(*args, **kwargs) print(f'--> {func.__name__} RUN TIME: <{(time.time() - s)}> ') #print('--> task (pid={}) is running '.format(os.getpid())) return inner @runTime def test_requests(num): urls = [url1 forin range(num)] req = [requests.get(url=url, timeout=5) for url in urls] print(req) @runTime def test_grequests(num): urls = [url1 forin range(num)] req = [grequests.request("GET", url, timeout=5) for url in urls] resp = grequests.map(req, size=100) #此处map的requests参数是装有实例化请求对象的列表,其返回值也是列表, size参数可以控制并发的数量 #for res in resp: print(res) #print(res.text) print(resp) async def fetch(url,sem): async with sem: async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url, timeout=5) as res: pass #print(res.status) @runTime def test_asyncio(num): sem =asyncio.Semaphore(100) #asyncio控制并发数 tasks = [fetch(url1,sem) for i in range(num)] loop = asyncio.get_event_loop() resp = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) #loop.run_until_complete将task放到loop中,进行事件循环,这里必须传入的是一个list loop.close() print(resp) def func(url): res = requests.get(url=url,timeout=5) #print(res) @runTime def test_gevent(num): tasks= [gevent.spawn(func,url1) for i in range(num)] resp = gevent.joinall(tasks) print(resp) if __name__ == "__main__": #test_requests(10) #test_grequests(10) #test_asyncio(10) test_gevent(10)

    用yield实现协程

    """
    通过调用send方法和yield互相切换,实现协程的功能
    """
    import time
    def consume():
        r=''
        while True:
            n = yield r
            if n is None: return
            print('[consumer] 消费 %s' % n)
            time.sleep(1)
            r = 'well received'
    
    def produce(c:object,n:int=0):
        c.send(None)  #启动生成器,第一次n为None
        while n < 5:
            n = n + 1
            print('[producer] 生产 %s' % n)
            r = c.send(n)  #切换到consume执行
            print('[producer] return: %s' % r)
        c.close()
    
    if __name__=='__main__':
        c = consume()
        produce(c)
     
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