Ⅰ 进程间通信（管道）

【一】引入

• 借助于消息队列，进程可以将消息放入队列中，然后由另一个进程从队列中取出。
• 这种通信方式是非阻塞的，即发送进程不需要等待接收进程的响应即可继续执行。
• multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的
• 进程间通信（IPC）方式二：管道（不推荐使用，了解即可）

【二】介绍

【1】管道类介绍

# Pipe
from multiprocessing import Pipe

（1）创建管道对象

left_pipe, right_pipe = Pipe()  # 默认参数 是 dumplex : 默认双通道的管道

（2）主要的方法

1. 接收数据

# 先将另一端关闭 ---> 一端取数据
left_pipe.close()
right_pipe.recv()

2. 发送数据

left_pipe.close()
right_pipe.send()

【2】创建管道的类

• Pipe([duplex])

• • 在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象
  • 强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道

【3】参数介绍

• dumplex

• • 默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。

【4】主要方法

• conn1.recv()

  • 接收conn2.send(obj)发送的对象。
    • 如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。
    • 如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。
  • conn1.send(obj)
  • 通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象

  【5】次要方法

  • conn1.close()
    • 关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法
  • conn1.fileno()
    • 返回连接使用的整数文件描述符
  • conn1.poll([timeout])
    • 如果连接上的数据可用，返回True。
    • timeout指定等待的最长时限。
    • 如果省略此参数，方法将立即返回结果。
    • 如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。
  • conn1.recv_bytes([maxlength])
    • 接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。
    • maxlength指定要接收的最大字节数。
    • 如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。
    • 如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。
  • conn.send_bytes(buffer [, offset [, size]])
    • 通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。
    • 结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收
  • conn1.recv_bytes_into(buffer [, offset]):
    • 接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。
• • offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。
  • 返回值是收到的字节数。
  • 如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。
  • 基于管道实现进程间通信（与队列的方式是类似的，队列就是管道加锁实现的）

【三】代码实现

• 基于管道实现进程间通信

from multiprocessing import Pipe, Process

def producer(pipe_conn, name):
    # 【1】获取两个管道对象 左侧管道对象 右侧管道对象
    left_connection, right_connection = pipe_conn
    # 【2】放数据
    # 先关闭一侧
    right_connection.close()  # 关闭右侧
    # 再通过左侧管道传数据
    for i in range(5):
        data = f'producer{name}生产了{i}'
        print(data)
        left_connection.send(data)
        # 传递完数据之后一定要关闭打开的通道
    left_connection.close()



def consumer(pipe_conn, name):
    left_connection, right_connection = pipe_conn

    left_connection.close()
    # 通过右管道取数据
    while True:
        data = right_connection.recv()
        print(f'consumer{name}消费了{data}')
        if not data:
            break
    right_connection.close()



def main():
    # 【一】创建管道对象
    pipe = Pipe()
    # 【二】创建消费者对象和生产者对象
    producer_one = Process(
        target=producer,
        args=(pipe, f'producer1')
    )
    producer_one.start()

    # 创建消费者
    consumer_one = Process(
        target=consumer,
        args=(pipe, f'customer1')
    )
    consumer_one.daemon = True
    consumer_one.start()
    producer_one.join()

# 管道需要创建一个管道对象
# 管道对象里面有左右两个管道对象
# 传数据的时候要关闭一侧，从另一侧传数据进去
# 取数据的时候也要关闭一侧，从另一端取数据

if __name__ == '__main__':
    main()

# producerproducer1生产了0
# producerproducer1生产了1
# producerproducer1生产了2
# producerproducer1生产了3
# producerproducer1生产了4
# consumercustomer1消费了producerproducer1生产了0
# consumercustomer1消费了producerproducer1生产了1
# consumercustomer1消费了producerproducer1生产了2
# consumercustomer1消费了producerproducer1生产了3
# consumercustomer1消费了producerproducer1生产了4

Ⅱ 多线程

【一】什么是线程

• 在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间，而且默认就有一个控制线程

• 线程顾名思义，就是一条流水线工作的过程

• 操作系统 --> 运行一个程序叫进程 ---> 进程里面又开了一个进程 ---> 改名叫线程

• • 一条流水线必须属于一个车间，一个车间的工作过程是一个进程
  • 车间负责把资源整合到一起，是一个资源单位，而一个车间内至少有一个流水线
  • 流水线的工作需要电源，电源就相当于cpu

• 所以进程只是用来把资源集中到一起（进程只是一个资源单位，或者说资源集合），而线程才是cpu上的执行单位。

• 多线程（即多个控制线程）的概念是在一个进程中存在多个控制线程，多个控制线程共享该进程的地址空间，相当于一个车间内有多条流水线，都共用一个车间的资源。

• 多线程就是在进程CPU处理多个任务的逻辑

【1】举例说明

• • 进程就是你的资源单位 就是车间 ---> 存储设备及资源
• • 线程就是你的执行单位 就是流水线 --> 负责对数据进行加工和处理
  • 将操作系统比喻成大的工厂
    • 进程相当于工厂里面的车间
    • 线程相当于车间里面的流水线

进程和线程都是抽象的概念

【2】小结

• 每一个进程必定自带一个线程
• 进程：资源单位
  • 起一个进程仅仅只是 在内存空间中开辟出一块独立的空间
• 线程：执行单位
  • 真正被CPU执行的其实是进程里面的线程
  • 线程指的就是代码的执行过程，执行代码中所需要使用到的资源都找所在的进程索要
• 进程和线程都是虚拟单位，只是为了我们更加方便的描述问题

【二】线程的创建开销

【1】创建进程的开销要远大于线程

• 如果我们的软件是一个工厂
• 该工厂有多条流水线
• 流水线工作需要电源
• 电源只有一个即cpu（单核cpu）
  • 一个车间就是一个进程
    • 一个车间至少一条流水线（一个进程至少一个线程）
  • 创建一个进程
    • 就是创建一个车间（申请空间，在该空间内建至少一条流水线）
  • 而建线程
    • 就只是在一个车间内造一条流水线
    • 无需申请空间，所以创建开销小

【2】进程之间是竞争关系，线程之间是协作关系

• 车间直接是竞争/抢电源的关系，竞争
  • 不同的进程直接是竞争关系
  • 不同的程序员写的程序运行的迅雷抢占其他进程的网速
  • 360把其他进程当做病毒干死
• 一个车间的不同流水线式协同工作的关系
  • 同一个进程的线程之间是合作关系，是同一个程序写的程序内开启动
  • 迅雷内的线程是合作关系，不会自己干自己

【三】线程和进程的区别

• Threads share the address space of the process that created it; processes have their own address space.

  • 线程共享创建它的进程的地址空间； 进程具有自己的地址空间。

• Threads have direct access to the data segment of its process; processes have their own copy of the data segment of the parent process.

  • 线程可以直接访问其进程的数据段； 进程具有其父进程数据段的副本。

• Threads can directly communicate with other threads of its process; processes must use interprocess communication to communicate with sibling processes.

  • 线程可以直接与其进程中的其他线程通信； 进程必须使用进程间通信与同级进程进行通信。

• New threads are easily created; new processes require duplication of the parent process.

  • 新线程很容易创建； 新进程需要复制父进程。

• Threads can exercise considerable control over threads of the same process; processes can only exercise control over child processes.

  • 线程可以对同一进程的线程行使相当大的控制权。 进程只能控制子进程。

• Changes to the main thread (cancellation, priority change, etc.) may affect the behavior of the other threads of the process; changes to the parent process does not affect child processes.

  • 对主线程的更改（取消，优先级更改等）可能会影响该进程其他线程的行为； 对父进程的更改不会影响子进程。

• 开设多进程的时候每一个进程之间的数据是相互隔离的

  • 每一个人都有 1

• 对于多线程来说，所有线程共享一个进程中的数据

  • 只有一个 1

【四】为何要有多线程

【1】开设进程

• 申请内存空间 -- 耗资源
• 拷贝代码 - 耗资源

【2】开设线程

• 一个进程内可以开设多个线程
• 在一个进程内开设多个线程无需再次申请内存空间及拷贝代码操作

【3】总结线程的优点

• 减少了资源的消耗
• 同一个进程下的多个线程资源共享

【4】什么是多线程

• 多线程指的是
  • 在一个进程中开启多个线程
  • 简单的讲：如果多个任务共用一块地址空间，那么必须在一个进程内开启多个线程。
• 多线程共享一个进程的地址空间
  • 线程比进程更轻量级，线程比进程更容易创建可撤销，在许多操作系统中，创建一个线程比创建一个进程要快10-100倍，在有大量线程需要动态和快速修改时，这一特性很有用
• 若多个线程都是cpu密集型的，那么并不能获得性能上的增强
  • 但是如果存在大量的计算和大量的I/O处理，拥有多个线程允许这些活动彼此重叠运行，从而会加快程序执行的速度。
• 在多cpu系统中，为了最大限度的利用多核，可以开启多个线程，比开进程开销要小的多。（这一条并不适用于Python）

【5】思考题

（1）案例需求：开发一款文字处理软件进程

• 获取用户输入的功能
• 实时展示到屏幕的功能
• 自动保存数据到硬盘的功能

# 开发一款文字处理软件 --- 进程还是线程       进程
# 获取用户输入的功能 --- 进程还是线程         线程
# 实时展示到屏幕的功能 --- 进程还是线程       线程
# 自动保存数据到硬盘的功能 --- 进程还是线程    线程

（2）针对上述功能进程合适还是线程合适？

• 开启一个文字处理软件进程
• 该进程肯定需要办不止一件事情，比如监听键盘输入，处理文字，定时自动将文字保存到硬盘
• 这三个任务操作的都是同一块数据，因而不能用多进程。
• 只能在一个进程里并发地开启三个线程
• 如果是单线程，那就只能是，键盘输入时，不能处理文字和自动保存，自动保存时又不能输入和处理文字。

【五】开设多线程的两种方式

【1】threading模块介绍

• multiprocess模块的完全模仿了threading模块的接口
• 二者在使用层面，有很大的相似性，因而不再详细介绍

【2】开启线程的两种方式

• 开启线程不需要在main下面执行代码，直接书写即可
• 但是我们还是习惯性的将启动命令写在main下面

（1）方式一：直接调用 Thread 方法

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import time


def task(name):
    print(f'当前任务:>>>{name} 正在运行')
    time.sleep(3)
    print(f'当前任务:>>>{name} 结束运行')


def Thread_main():
    t = Thread(target=task, args=("silence",))
    # 创建线程的开销非常小，几乎代码运行的一瞬间线程就已经创建了
    t.start()
    '''
    当前任务:>>>silence 正在运行
    this is main process!
    当前任务:>>>silence 结束运行
    '''


def Process_main():
    p = Process(target=task, args=("silence",))
    p.start()
    '''
    this is main process!
    当前任务:>>>silence 正在运行
    当前任务:>>>silence 结束运行

    '''


if __name__ == '__main__':
    # Thread_main()
    Process_main()
    print('this is main process!')

（2）方式二：继承 Thread 父类

from threading import Thread
import time


class MyThread(Thread):

    def __init__(self, name):
        # 重写了别人的方法，又不知道别人的方法里面有什么， 就调用父类的方法
        super().__init__()
        self.name = name

    # 定义 run 函数
    def run(self):
        print(f'{self.name} is running')
        time.sleep(3)
        print(f'{self.name} is ending')


def main():
    t = MyThread('silence')
    t.start()
    print(f'this is a main process')

    """
    silence is running
    this is a main process
    silence is ending

    """

if __name__ == '__main__':
    main()

【六】同一个进程下的多个线程之间数据是共享的

from threading import Thread
from multiprocessing import Process

number = 999


def work(name):
    global number
    print(f'{name} change before {number}')
    number += 1
    print(f'{name} change after {number}')


def main_process():
    task_list = []
    for i in range(5):
        task = Process(
            target=work,
            args=(f'process_{i}',)
        )
        task.start()
        task_list.append(task)
    [task.join() for task in task_list]
    print(number)
'''
process_2 change before 999
process_2 change after 1000
process_0 change before 999
process_0 change after 1000
process_4 change before 999
process_4 change after 1000
process_3 change before 999
process_3 change after 1000
process_1 change before 999
process_1 change after 1000
999
'''


def main_thread():
    task_list = []
    for i in range(5):
        task = Thread(
            target=work,
            args=(f'thread_{i}',)
        )
        task.start()
        task_list.append(task)
    [task.join() for task in task_list]
    print(number)
'''
thread_0 change before 999
thread_0 change after 1000
thread_1 change before 1000
thread_1 change after 1001
thread_2 change before 1001
thread_2 change after 1002
thread_3 change before 1002
thread_3 change after 1003
thread_4 change before 1003
thread_4 change after 1004
1004
'''

if __name__ == '__main__':
    # main_process()
    main_thread()

【七】线程对象属性及其他方法

【1】同一个进程下的进程号相同

os.getpid()

【2】获取当前进程的名字

{current_thread().name

【3】统计当前活跃的线程数

active_count()

【4】守护线程

.daemon = True

• 守护进程要特别注意的是

from threading import Thread
from multiprocessing import Process
import time


def foo():
    print(f' this is foo begin')
    time.sleep(1)
    print(f' this is foo end')


def func():
    print(f' this is func begin')
    time.sleep(3)
    print(f' this is func end')


def main():
    t1 = Thread(target=foo)
    t2 = Thread(target=func)
    t1.daemon = True
    t1.start()
    t2.start()

    print(f' this is main')


if __name__ == '__main__':
    main()
    
    #  this is foo begin
    #  this is func begin
    #  this is main
    #  this is foo end
    #  this is func end

• 分析
  • t1 是守护线程，会随着主线程的死亡而死亡
  • 当多线程开启时，主线程运行，开启子线程
  • 再开启主线程
  • 主线程结束后会等待非守护子线程结束，所以需要等待t2，等待func结束运行
  • 所以执行顺序是 子线程1---子线程2---主线程---子线程1结束---子线程2结束

【八】多线程和多进程时间比较

• 使用爬虫爬数据来对比

import time

# 【一】需要两个模块
# 【1】模仿浏览器对网址发起请求
import requests  # pip install requests
# 【2】解析页面数据的模块
from lxml import etree  # pip install lxml
# 【3】模仿浏览器
from fake_useragent import UserAgent  # pip install fake-useragent

from multiprocessing import Process
from threading import Thread


# 【二】解析网页请求及数据
class SpiderImg(object):
    def __init__(self):
        self.base_area = 'https://pic.netbian.com'
        self.base_url = 'https://pic.netbian.com/4kdongman/'
        self.headers = {
            'User-Agent': UserAgent().random
        }

    def spider_tag_url(self):
        img_data_dict = {}
        response = requests.get(self.base_url, headers=self.headers)
        # response.encoding = 'utf-8'
        response.encoding = 'gbk'
        page_text = response.text
        tree = etree.HTML(page_text)
        li_list = tree.xpath('//*[@id="main"]/div[4]/ul/li')
        for li in li_list:
            # //*[@id="main"]/div[4]/ul/li[1]/a
            # ./a
            detail_href = self.base_area + li.xpath('./a/@href')[0]
            response = requests.get(detail_href, headers=self.headers)
            response.encoding = 'gbk'
            page_text = response.text
            tree = etree.HTML(page_text)
            img_url = self.base_area + tree.xpath('//*[@id="img"]/img/@src')[0]
            # https://pic.netbian.com/uploads/allimg/240521/232729-17163052491e1c.jpg
            img_title = img_url.split('/')[-1]
            # 240521/232729-17163052491e1c.jpg
            img_data_dict[img_title] = img_url
        return img_data_dict

    def download_img(self, img_url, img_title):
        # 获取到图片的二进制数据
        response = requests.get(img_url, headers=self.headers)
        img_data = response.content
        with open(f'{img_title}', 'wb') as fp:
            fp.write(img_data)
        print(f'当前下载 {img_title} 成功!')

    def main_process(self):
        start_time = time.time()
        img_data_dict = self.spider_tag_url()
        end_time = time.time()
        print(f'抓取所有图片连接数据 {len(img_data_dict)} 总耗时 :>>>> {end_time - start_time}s')
        task_list = []
        for img_title, img_url in img_data_dict.items():
            task = Process(
                target=self.download_img,
                kwargs={'img_url': img_url, 'img_title': img_title}
            )
            task.start()
            task_list.append(task)
        for task in task_list:
            task.join()

    def main_thread(self):
        start_time = time.time()
        img_data_dict = self.spider_tag_url()
        end_time = time.time()
        print(f'抓取所有图片连接数据  {len(img_data_dict)}  总耗时 :>>>> {end_time - start_time}s')
        task_list = []
        for img_title, img_url in img_data_dict.items():
            task = Thread(
                target=self.download_img,
                kwargs={'img_url': img_url, 'img_title': img_title}
            )
            task.start()
            task_list.append(task)
        for task in task_list:
            task.join()


if __name__ == '__main__':
    spider = SpiderImg()
    start_time = time.time()
    # spider.main_process()  # 下载所有图片总耗时 :>>>> 7.990673542022705s
    spider.main_thread()  # 下载所有图片总耗时 :>>>> 5.58322811126709s
    end_time = time.time()
    print(f'下载所有图片总耗时 :>>>> {end_time - start_time}s')
    
    # 一页二十张图片的数据多线程就比多进程短2s时间  多数据可想而知 还是多线程时间快