Python自动化运维之16、线程、进程、协程、queue队列

一、线程

1、什么是线程

　　线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。

一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务

2、基本使用

(1)创建线程的两种方式

直接调用（常用）

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time

def f1(arg):   # 定义每个线程要执行的函数
    time.sleep(0.1)
    print(arg,threading.current_thread())    # threading.current_thread()详细的线程信息

for i in range(10):    # 创建10个线程并发执行函数
    t = threading.Thread(target=f1,args=('python',))   # args是函数的参数,元组最后一个必须要逗号,
    t.start()   # 启动线程

print(t.getName())  # 可以获取主线程的名字

继承调用

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):   # 继承threading.Thread类
    def __init__(self,func,args):
        self.func = func
        self.args = args
        super(MyThread,self).__init__()  # 执行父类的构造方法

    def run(self):   # run()方法,是cpu调度线程会使用的方法,必须是run()方法
        self.func(self.args)

def f2(arg):
    time.sleep(0.1)
    print(arg,threading.current_thread())

for i in range(10):   # 创建10个线程
    obj = MyThread(f2,123)
    obj.start()

(2)更多方法　　

自己还可以为线程自定义名字，通过 t = threading.Thread(target=f1, args=(i,), name='mythread{}'.format(i)) 中的name参数，除此之外，Thread还有一下一些方法

t.join(n)       表示主线程等待子线程多少时间，n表示主线程等待子线程的超时时间，如果在n时间内子线程未完成，主线程不在等待，执行后面的代码
t.run()         线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法(一般我们无需设置，除非自己定义类调用)
t.start()       线程准备就绪，等待CPU调度
t.getName()     获取线程的名称
t.setName()     设置线程的名称 
t.name          获取或设置线程的名称
t.is_alive()    判断线程是否为激活状态
t.isAlive()     判断线程是否为激活状态
t.isDaemon()    判断是否为守护线程
t.setDaemon     设置True或False(默认)
                   True表示主线程不等待子线程全部完成就执行后面的代码
                   False默认值，标识主线程等待子线程全部执行完后继续执行后面的代码

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time

def f1(arg):
    time.sleep(5)
    print(arg)

t = threading.Thread(target=f1,args=('python',))
t.setDaemon(True) # 默认是False,设置为true表示主线程不等子线程
t.start()  
t.join(2)  # 表示主线程到此，等待子线程执行完毕，2表示主线程最多等待2秒

print('end') # 默认主线程在等待子线程结束
print('end')
print('end')

3、线程锁（Lock、RLock）　　

　　由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，当多个线程同时修改同一条数据时可能会出现脏数据，所以，出现了线程锁 - 同一时刻允许一个线程执行操作。这里使用Rlock，而不使用Lock，因为Lock如果多次获取锁的时候会出错，而RLock允许在同一线程中被多次acquire，但是需要用n次的release才能真正释放所占用的琐，一个线程获取了锁在释放之前，其他线程只有等待。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time

NUM = 10

def func(l):
    global NUM
    # 上锁
    l.acquire()
    NUM -=1
    time.sleep(0.1)
    print(NUM,threading.current_thread())
    # 开锁
    l.release()

# lock = threading.Lock()
lock = threading.RLock()  # 递归锁

for j in range(10):
    t = threading.Thread(target=func,args=(lock,))
    t.start()

4、信号量（Semaphore）

　　互斥锁同时只允许一个线程更改数据，而Semaphore是同时允许一定数量的线程更改数据 ，比如厕所有3个坑，那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time

NUM = 30

def func(i,l):
    global NUM
    # 上锁
    l.acquire()
    NUM -=1
    time.sleep(1)
    print(NUM,i,threading.current_thread())
    # 开锁
    l.release()

lock = threading.BoundedSemaphore(5)  # 设置信号量5,表示同时5个线程同时执行

for i in range(30):
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,lock,))
    t.start()

5、事件（event）

　　python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。

事件处理的机制：全局定义了一个"Flag"，如果"Flag"值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果"Flag"值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

• clear：将"Flag"设置为False
• set：  将"Flag"设置为True
• wait: 检测当前"Flag",如果"Flag"值为 False，那么当线程执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果"Flag"值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

下面是一个红绿灯的例子，主线程做交通指挥灯，生成几个线程做车辆，车辆行驶按红灯停，绿灯行的规则。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading

def func(i,e):
    print(i)
    e.wait()  # 检测是什么灯，如果是True红灯，停；绿灯False行，默认是红灯
    print(i+100)


event = threading.Event()

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,event,))
    t.start()

event.clear()  # 主动设置成红灯，默认是红灯，此句可以不写
inp = input('>>>')
if inp == '1':
    event.set()  # 设置成绿灯，就会执行func()函数中print(i+100)语句

6、条件（Condition）

使得线程等待，只有满足某条件时，才释放n个线程

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import threading

def func(i,con):
    print(i)
    con.acquire()  # 固定写法acquire,wait
    con.wait()
    print(i+100)
    con.release()

c = threading.Condition()  # 设置条件

for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,c,))
    t.start()


while True:
    inp = input('>>>')
    if inp == 'q':
        break
    c.acquire() # 这里是固定写法,acquire,notify,release
    c.notify(int(inp))
    c.release()

第二种

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading

def condition():
    ret = False
    r = input('>>>')
    if r == 'true':
        ret = True
    else:
        ret = False
    return ret

def func(i,con):
    print(i)
    con.acquire()
    con.wait_for(condition)  # 和上一个例子的差别在这里
    print(i+100)
    con.release()

c = threading.Condition()
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=func,args=(i,c,))
    t.start()

6、Timer

定时器，指定n秒后执行某操作

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from threading import Timer

def hello():
    print("hello python")

t = Timer(1,hello)
t.start()　

7、线程池，点击这里　　

二、进程　　

　　线程的上一级就是进程，进程可包含很多线程，进程和线程的区别是进程间的数据不共享，多进程也可以用来处理多任务，不过多进程很消耗资源，计算型的任务最好交给多进程来处理，IO密集型最好交给多线程来处理，此外进程的数量应该和cpu的核心数保持一致。　　

1、线程与进程的区别

1、线程共享创建它的进程的地址空间,进程有自己的地址空间。
2、线程是直接可以访问线程之间的数据;进程需要复制父进程的数据才能访问。
3、线程可以直接与其他线程的通信过程,进程必须使用进程间通信和同胞交流过程。
4、新创建一个线程很容易;新创建一个进程需要复制父进程。
5、主线程可以控制相当大的线程在同一进程中;进程只能控制子进程。
6、主线程变更(取消、优先级变化等)可能会影响进程的其他线程的行为;父进程的变化不会影响子进程。

2、基本使用

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process

def foo(i):
    print('say hi',i)

for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,))
    #p.daemon = True  # 和线程t.setdaemon是一样的
    p.start()
    #p.join()

注意：由于进程之间的数据需要各自持有一份，所以创建进程需要的非常大的开销。其他使用方法和线程threading.Thread是一样的　　

3、进程数据共享

进程各自持有一份数据，默认无法共享数据；queues,Array,Manager.dict,pipe这些方法都能实现数据共享

(1)特殊队列queues()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
import multiprocessing

def foo(i,arg):
    arg.put(i)
    print('say hi',i,arg.qsize())

li = queues.Queue(20,ctx=multiprocessing)

for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,li,))
    p.start()

(2)数组Array()

数组和列表很像，但是数组中的元素在内存中的地址是一段连续的空间地址，而列表中的元素则不是一段连续的的地址，是通过链表的形式找到下一个元素

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Array

def foo(i,arg):
    arg[i] = i+100
    for item in arg:
        print(item)

li = Array('i',10)  # 指定数组时需要指定类型
for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,li,))
    p.start()

    'c': ctypes.c_char,  'u': ctypes.c_wchar,
    'b': ctypes.c_byte,  'B': ctypes.c_ubyte,
    'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,
    'i': ctypes.c_int,   'I': ctypes.c_uint,
    'l': ctypes.c_long,  'L': ctypes.c_ulong,
    'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double

(3)Manager.dict()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager

def foo(i,arg):
    arg[i] = i +100
    print(arg.values())

obj = Manager()
li = obj.dict()
for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,li,))
    p.start()
    p.join()

(4)pipe()

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn):
    conn.send([42, None, 'hello'])
    conn.close()

parent_conn, child_conn = Pipe()
p = Process(target=f, args=(child_conn,))
p.start()
print(parent_conn.recv())   # 父进程可以收到子进程的共享信息prints "[42, None, 'hello']" 
p.join()

4、进程池

进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。

进程池中有两个方法：

• apply
• apply_async

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing import Pool
import time

def f1(arg):
    time.sleep(1)
    print(arg)

pool = Pool(5)

for i in range(30):  # 定义30个任务
    #pool.apply(func=f1,args=(i,))  # 所有进程串行执行没有多大意义
    pool.apply_async(func=f1,args=(i,)) # 异步并行执行

pool.close() #等待所有的任务执行完毕
#time.sleep(1)
#pool.terminate()  # 立即终止子进程的任务，主进程继续执行
pool.join() # 执行pool.join时必须先执行pool.close或者pool.terminate
            # 进程池中进程执行完毕后在关闭，如果注释，那么程序直接关闭close,terminate也无效
print('end')

三、协程

　　线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员。

协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保存状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。

协程的适用场景：当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；由greenlet,gevent实现,gevent是调用greenlet进行封装；需要安装pip install greenlet;pip install gevent;

greenlet　　

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
 
 
from greenlet import greenlet
 
 
def test1():
    print 12
    gr2.switch()
    print 34
    gr2.switch()
 
 
def test2():
    print 56
    gr1.switch()
    print 78
 
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()

gevent

import gevent
 
def foo():
    print('Running in foo')
    gevent.sleep(0)
    print('Explicit context switch to foo again')
 
def bar():
    print('Explicit context to bar')
    gevent.sleep(0)
    print('Implicit context switch back to bar')
 
gevent.joinall([
    gevent.spawn(foo),
    gevent.spawn(bar),
])

遇到IO操作自动切换：此操作在python2.x中执行的，urllib2不支持python3.x

from gevent import monkey; monkey.patch_all()
import gevent
import urllib2

def f(url):
    print('GET: %s' % url)
    resp = urllib2.urlopen(url)
    data = resp.read()
    print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))

gevent.joinall([
        gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
        gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
        gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
])

四、queue队列　　

queue有哪些队列？　

• queue.Queue(maxsize) 先进先出队列
• queue.LifoQueue(maxsize) 后进先出
• queue.PriorityQueue(maxsize) 优先级队列
• queue.deque(maxsize) 双向队列

先进先出

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import queue

q = queue.Queue(5)  # 默认maxsize=0无限接收，最大支持的个数
print(q.empty())    # 查看队列是否为空
q.put(11)           # put防数据，是否阻塞默认是阻塞block=True,timeout超时时间
q.put(22)
q.put(33,block=False,timeout=2)
print(q.full())     # 查看队列是否已经放满
print(q.qsize())    # 队列中多少元素
print(q.maxsize)    # 队列最大支持的个数
print(q.get(block=False,timeout=2))  # get取数据，是否阻塞默认是阻塞block=True,timeout超时时间
print("*" * 10)

print(q.get())
q.task_done()       # join配合task_done,队列中有任务就会阻塞进程，当队列中的任务执行完毕之后，不在阻塞
print(q.get())
q.task_done()
q.join()            # 队列中还有元素的话，程序就不会结束程序，只有元素被取完配合task_done执行，程序才会结束

后进先出

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import queue

q = queue.LifoQueue()
q.put(123)
q.put(456)
print(q.get())

优先级队列　

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import queue

q = queue.PriorityQueue()
q.put((1,'python1'))
q.put((5,'python'))
q.put((3,'python3'))
print(q.get())

双向队列　　

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import queue

q = queue.deque()
q.append(123)
q.append(333)
q.appendleft(456)
print(q.pop())
print(q.popleft())

更多请查看官方文档

生产者消费者模型

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-

import queue
import threading
import time
q = queue.Queue()

def productor(arg):
    while True:
        q.put(str(arg))
        print('%s 号窗口有票' %str(arg))
        time.sleep(1)

for i in range(3):
    t = threading.Thread(target=productor,args=(i,))
    t.start()


def consumer(arg):
    while True:
        print('第 %s 人取 %s 号窗口票' %(str(arg),q.get()))
        time.sleep(1)

for j in range(300):
    t = threading.Thread(target=consumer,args=(j,))
    t.start()