簡述Python中的進(jìn)程、線程、協(xié)程

更新時(shí)間：2016年03月18日 09:31:46 作者：編程青年的崛起

這篇文章主要介紹了Python中的進(jìn)程、線程、協(xié)程的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

進(jìn)程、線程和協(xié)程之間的關(guān)系和區(qū)別也困擾我一陣子了，最近有一些心得，寫一下。

進(jìn)程擁有自己獨(dú)立的堆和棧，既不共享堆，亦不共享?xiàng)?，進(jìn)程由操作系統(tǒng)調(diào)度。

線程擁有自己獨(dú)立的棧和共享的堆，共享堆，不共享?xiàng)＃€程亦由操作系統(tǒng)調(diào)度(標(biāo)準(zhǔn)線程是的)。

協(xié)程和線程一樣共享堆，不共享?xiàng)?，協(xié)程由程序員在協(xié)程的代碼里顯示調(diào)度。

進(jìn)程和其他兩個(gè)的區(qū)別還是很明顯的。

協(xié)程和線程的區(qū)別是：協(xié)程避免了無意義的調(diào)度，由此可以提高性能，但也因此，程序員必須自己承擔(dān)調(diào)度的責(zé)任，同時(shí)，協(xié)程也失去了標(biāo)準(zhǔn)線程使用多CPU的能力。

Python線程

定義：Threading用于提供線程相關(guān)的操作，線程是應(yīng)用程序中工作的最小單元。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time
def show(arg):
time.sleep(1)
print 'thread'+str(arg)
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
t.start()
print 'main thread stop

上述代碼創(chuàng)建了10個(gè)“前臺(tái)”線程，然后控制器就交給了CPU，CPU根據(jù)指定算法進(jìn)行調(diào)度，分片執(zhí)行指令。

更多方法：

•start 線程準(zhǔn)備就緒，等待CPU調(diào)度

•setName 為線程設(shè)置名稱

•getName 獲取線程名稱

•setDaemon 設(shè)置為后臺(tái)線程或前臺(tái)線程（默認(rèn)）

如果是后臺(tái)線程，主線程執(zhí)行過程中，后臺(tái)線程也在進(jìn)行，主線程執(zhí)行完畢后，后臺(tái)線程不論成功與否，均停止

如果是前臺(tái)線程，主線程執(zhí)行過程中，前臺(tái)線程也在進(jìn)行，主線程執(zhí)行完畢后，等待前臺(tái)線程也執(zhí)行完成后，程序停止

•join 逐個(gè)執(zhí)行每個(gè)線程，執(zhí)行完畢后繼續(xù)往下執(zhí)行，該方法使得多線程變得無意義

•run 線程被cpu調(diào)度后自動(dòng)執(zhí)行線程對象的run方法

線程鎖

由于線程之間是進(jìn)行隨機(jī)調(diào)度，并且每個(gè)線程可能只執(zhí)行n條執(zhí)行之后，CPU接著執(zhí)行其他線程。所以，可能出現(xiàn)如下問題:

import threading
import time
gl_num = 0
def show(arg):
global gl_num
time.sleep(1)
gl_num +=1
print gl_num
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
t.start()

print 'main thread stop' 

import threading
import time
gl_num = 0
lock = threading.RLock()
def Func():
lock.acquire()
global gl_num
gl_num +=1
time.sleep(1)
print gl_num
lock.release()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=Func)
t.start()

event

python線程的事件用于主線程控制其他線程的執(zhí)行，事件主要提供了三個(gè)方法 set、wait、clear。

事件處理的機(jī)制：全局定義了一個(gè)“Flag”，如果“Flag”值為 False，那么當(dāng)程序執(zhí)行 event.wait 方法時(shí)就會(huì)阻塞，如果“Flag”值為True，那么event.wait 方法時(shí)便不再阻塞。

•clear：將“Flag”設(shè)置為False

•set：將“Flag”設(shè)置為True

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import threading
def do(event):
print 'start'
event.wait()
print 'execute'
event_obj = threading.Event()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
t.start()
event_obj.clear()
inp = raw_input('input:')
if inp == 'true':
event_obj.set()

Python 進(jìn)程

from multiprocessing import Process
import threading
import time
def foo(i):
print 'say hi',i
for i in range(10):
p = Process(target=foo,args=(i,))
p.start()

注意：由于進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)需要各自持有一份，所以創(chuàng)建進(jìn)程需要的非常大的開銷。

進(jìn)程數(shù)據(jù)共享

進(jìn)程各自持有一份數(shù)據(jù)，默認(rèn)無法共享數(shù)據(jù)

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager
import time
li = []
def foo(i):
li.append(i)
print 'say hi',li
for i in range(10):
p = Process(target=foo,args=(i,))
p.start()
print ('ending',li)

#方法一，Array

from multiprocessing import Process,Array
temp = Array('i', [11,22,33,44])
def Foo(i):
temp[i] = 100+i
for item in temp:
print i,'----->',item
for i in range(2):
p = Process(target=Foo,args=(i,))
p.start()

#方法二：manage.dict()共享數(shù)據(jù)

from multiprocessing import Process,Manager
manage = Manager()
dic = manage.dict()
def Foo(i):
dic[i] = 100+i
print dic.values()
for i in range(2):
p = Process(target=Foo,args=(i,))
p.start()
p.join() 
'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

當(dāng)創(chuàng)建進(jìn)程時(shí)（非使用時(shí)），共享數(shù)據(jù)會(huì)被拿到子進(jìn)程中，當(dāng)進(jìn)程中執(zhí)行完畢后，再賦值給原值。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Array, RLock
def Foo(lock,temp,i):
"""
將第0個(gè)數(shù)加100
"""
lock.acquire()
temp[0] = 100+i
for item in temp:
print i,'----->',item
lock.release()
lock = RLock()
temp = Array('i', [11, 22, 33, 44])
for i in range(20):
p = Process(target=Foo,args=(lock,temp,i,))
p.start()

進(jìn)程池

進(jìn)程池內(nèi)部維護(hù)一個(gè)進(jìn)程序列，當(dāng)使用時(shí)，則去進(jìn)程池中獲取一個(gè)進(jìn)程，如果進(jìn)程池序列中沒有可供使用的進(jìn)進(jìn)程，那么程序就會(huì)等待，直到進(jìn)程池中有可用進(jìn)程為止。

進(jìn)程池中有兩個(gè)方法：

•apply

•apply_async

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process,Pool
import time
def Foo(i):
time.sleep(2)
return i+100
def Bar(arg):
print arg
pool = Pool(5)
#print pool.apply(Foo,(1,))
#print pool.apply_async(func =Foo, args=(1,)).get()
for i in range(10):
pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar)
print 'end'
pool.close()

pool.join()#進(jìn)程池中進(jìn)程執(zhí)行完畢后再關(guān)閉，如果注釋，那么程序直接關(guān)閉

協(xié)程

線程和進(jìn)程的操作是由程序觸發(fā)系統(tǒng)接口，最后的執(zhí)行者是系統(tǒng)；協(xié)程的操作則是程序員。

協(xié)程存在的意義：對于多線程應(yīng)用，CPU通過切片的方式來切換線程間的執(zhí)行，線程切換時(shí)需要耗時(shí)（保存狀態(tài)，下次繼續(xù)）。協(xié)程，則只使用一個(gè)線程，在一個(gè)線程中規(guī)定某個(gè)代碼塊執(zhí)行順序。

協(xié)程的適用場景：當(dāng)程序中存在大量不需要CPU的操作時(shí)（IO），適用于協(xié)程；

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操作自動(dòng)切換：

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/'),
])

以上所述是小編給大家介紹的Python中的進(jìn)程、線程、協(xié)程的相關(guān)知識，希望對大家有所幫助！

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