python语言基础(七)--多进程多线程

标签：__ main name python print -- 线程进程多线程

多进程，多线程

1、多任务

概述

多个任务同时执行

目的

节约资源，充分利用CPU资源，提高效率

表现形式

并发:
    针对于单核CPU来讲的, 如果有多个任务同时请求执行, 但是同一瞬间CPU只能执行1个(任务), 于是就安排它们交替执行.
    因为时间间隔非常短(CPU执行速度太快了), 我们看起来好像是同时执行的, 其实不是.
并行:
    针对于多核CPU来讲的. 多个任务可以同时执行.

2、多进程

(一)、概述

多个任务同时进行

(二)、多进程代码

import multiprocessing, time

# 需求: 模拟一遍写代码, 一遍听音乐.

# 1. 定义函数, 表示: 写代码.
def coding():
    for i in range(1, 21):
        # 为了让效果更明显, 加入: 休眠线程.
        time.sleep(0.01)
        print(f"正在写代码... {i}", end='\n')


# 2. 定义函数, 表示: 听音乐.
def music():
    for i in range(1, 21):
        # 为了让效果更明显, 加入: 休眠线程.
        time.sleep(0.01)
        print(f"正在听音乐------ {i}")


# 3. 在main函数中测试.
if __name__ == '__main__':
    # 4. 创建两个进程对象, 分别关联上述的两个函数.
    p1 = multiprocessing.Process(target=coding)
    p2 = multiprocessing.Process(target=music)

    # 5. 启动进程.
    p1.start()
    p2.start()

(三)、带参数的多进程

参数解释

进程的参数解释, 即: multiprocessing模块的 Process类的 的参数:
    target: 用于关联 进程要执行的任务的.
    name:   进程名, 默认是: Process-1, Process-2,......Process-n, 可以手动修改, 一般不改.
    args:   可以通过 元组 的形式传递参数, 实参的个数 及 对应的数据类型 要和 形参的个数及类型 一致.
    kwargs: 可以通过 字典 的形式传递参数, 实参的个数 要和 形参的个数 一致.

代码

import multiprocessing, time


# 需求: 使用多进程来模拟小明一边写num行代码, 一边听count首音乐.
# 1. 小明写num行代码
def code(name, num):
    for i in range(1, num):
        # 为了让效果更明显, 加入: 休眠线程.
        time.sleep(0.01)
        print(f"{name} 正在写第 {i} 行代码... ")


# 2. 小明听count首音乐
def music(name, count):
    for i in range(1, count):
        # 为了让效果更明显, 加入: 休眠线程.
        time.sleep(0.01)
        print(f"{name} 正在听第 {i} 首音乐------ ")


# 3. 在main函数中编写测试代码.
if __name__ == '__main__':
    # 7. 看看我在不同的地方, 有什么结果.
    for i in range(200):
        time.sleep(0.01)
        print(f'去码头整点薯条 --- 666! {i}')

    # 4. 创建进程对象.
    p1 = multiprocessing.Process(target=code, args=("小明", 20), name='QQ进程')
    # print(f'p1进程的名字: {p1.name}')
    p2 = multiprocessing.Process(target=music, kwargs={'count': 20, 'name': '小明'}, name='微信进程')
    # print(f'p2进程的名字: {p2.name}')

    # 5. 启动进程.
    p1.start()
    p2.start()

    # 6. 看看我在不同的地方, 有什么结果.
    # for i in range(200):
    #     time.sleep(0.01)
    #     print(f'去码头整点薯条 --- 666! {i}')

注意：6处这里的代码会与p1，p2抢占资源，而7处的代码则不会。

因为在启动进程的同时，会在内存空间中自定义出一个额外的栈，也就是说p1.start()、p2.start()这两步，分别创建了两个自定义栈01、02，此时三个栈(01，02，main)同时运行，抢占资源。而7处的代码因为在创建自定义栈之前，所以不会出现抢占情况。

(四)、获取进程的id

概述

在操作系统中, 每个进程都有自己唯一的ID, 且当前进程被终止时, 该ID会被回收, 即: ID是可以重复使用的

目的

查找子进程是由那个父进程创建的, 即: 找子进程和父进程的ID.
方便我们维护进程, 例如: kill -9 pid值可以强制杀死进程.

获取进程id方式

获取当前进程的ID:
    方式1: os模块的 getpid()方法
    方式2: multiprocessing模块的 pid属性
获取当前进程的父进程的pid:
    os模块的 getppid()方法   parent process: 父进程

例如

# 导包
import multiprocessing, time, os


# 案例: 小明一边敲着第n行代码, 一边听着第n首音乐.
# 1. 定义函数, 表示: 敲代码.
def code(name, num):
    for i in range(1, num + 1):
        print(f'{name} 正在敲第 {i} 行代码...')
        time.sleep(0.1)
        # multiprocessing模块的current_process()函数: 获取当前进程对象
        print(f'当前进程(p1)的id: {os.getpid()}, {multiprocessing.current_process().pid}, 父进程的id为: {os.getppid()}')


# 2. 定义函数, 表示: 听音乐
def music(name, count):
    for i in range(1, count + 1):
        print(f'{name} 正在听第 {i} 首音乐.........')
        time.sleep(0.1)
        print(f'当前进程(p2)的id: {os.getpid()}, {multiprocessing.current_process().pid}, 父进程的id为: {os.getppid()}')


# 在main中测试.
if __name__ == '__main__':
    # 3. 创建进程对象.
    # Process类的参数: target: 关联的函数名, name: 当前进程的名字, args:元组的形式传参. kwargs: 字典的形式传参.
    p1 = multiprocessing.Process(name='Process_QQ', target=code, args=('乔峰', 10))
    p2 = multiprocessing.Process(name='Process_Wechat', target=music, kwargs={'count': 10, 'name': '虚竹'})

    # print(f"p1进程的名字: {p1.name}")
    # print(f"p2进程的名字: {p2.name}")

    # 4. 启动进程.
    p1.start()
    p2.start()

    print(f'当前进程(main)的id: {os.getpid()}, {multiprocessing.current_process().pid}, 父进程的id为: {os.getppid()}')

(五)、进程间数据相互隔离

概述

进程之间数据是相互隔离的. 例如: 微信(进程) 和 QQ(进程)之间, 数据就是相互隔离的.
默认情况下, 主进程会等待它所有的子进程执行结束再结束.

细节

多进程之间, 针对于 main进程的(外部资源), 每个子进程都会拷贝一份, 进行执行.

例如

import multiprocessing, time

# 需求: 定义1个列表, 然后定义两个函数, 分别往列表中添加数据, 获取数据. 之后用两个进程关联这个两个函数, 启动进程并观察结果.
# 1. 定义全局变量 my_list
my_list = []
print('我是main外资源, 看看我执行了几遍!')

# 2. 定义函数, 实现往列表中添加数据.
def write_data():
    for i in range(1, 6):
        # 具体的添加元素的动作
        my_list.append(i)
        # 打印添加动作.
        print(f'添加 {i} 成功!')
    # 细节: 添加数据完毕后, 打印结果.
    print(f'write_data函数: {my_list}')

# 3. 定义函数, 实现从列表中获取数据.
def read_data():
    # 休眠 3 秒, 确保 write_data函数执行完毕.
    time.sleep(3)
    # 打印结果.
    print(f'read_data函数: {my_list}')


# 在main中测试
if __name__ == '__main__':
    # 4. 创建进程对象.
    p1 = multiprocessing.Process(target=write_data)
    p2 = multiprocessing.Process(target=read_data)

    # 5. 启动进程
    p1.start()
    p2.start()

    # print('我是main内资源, 看看我执行了几遍!')

(六)、主进程与子进程

(1)、默认情况下主进程会等待子进程结束再结束

问: 如果要实现主进程结束时, 子进程也同步结束, 怎么办?
答:
    1. 设置子进程为 守护进程.     类似于: 骑士(守护) 和 公主(非守护)
    2. 手动关闭子进程.

代码

import multiprocessing, time


# 需求: 设置子进程执行3秒, 主进程执行1秒, 观察效果.
# 1. 定义方法, 用于关联子进程的.
def my_method():
    for i in range(10):
        print(f'工作中... {i}')
        time.sleep(0.3)  # 总休眠时间 = 0.3 * 10 = 3秒


# 2. 在main方法中测试.
if __name__ == '__main__':
    # 3. 创建子进程对象, 并启动.
    p1 = multiprocessing.Process(target=my_method)
    p1.start()  # 3秒后结束.

    # 4. 主进程执行1秒后结束.
    time.sleep(1)

    # 5. 打印主进程的结束提示.
    print('主进程 main 执行结束!')

(2)、子进程随着主进程关闭而关闭

格式

进程名称.daemon = True # 设置子进程p1为守护进程, 非守护进程是: main进程, 所以: 当main进程关闭的时候, 它的守护进程也会关闭.
进程名称.terminate() # 会导致子进程变成僵尸进程, 即: 不会立即释放资源.

例如

import multiprocessing, time


# 需求: 设置子进程执行3秒, 主进程执行1秒, 观察效果.
# 1. 定义方法, 用于关联子进程的.
def my_method():
    for i in range(10):
        print(f'工作中... {i}')
        time.sleep(0.3)  # 总休眠时间 = 0.3 * 10 = 3秒


# 2. 在main方法中测试.
if __name__ == '__main__':
    # 3. 创建子进程对象, 并启动.
    p1 = multiprocessing.Process(target=my_method)
    # 方式1: 设置子进程p1为守护进程, 非守护进程是: main进程, 所以: 当main进程关闭的时候, 它的守护进程也会关闭.
    p1.daemon = True
    p1.start()  # 3秒后结束.

    # 4. 主进程执行1秒后结束.
    time.sleep(1)

    # 方式2: 手动关闭子进程.
    # 会导致子进程变成僵尸进程, 即: 不会立即释放资源.
    # 而是交由init进程接管(充当新的父进程), 在合适的时机释放资源.
    # p1.terminate()      # 不推荐使用.

    # 5. 打印主进程的结束提示.
    print('主进程 main 执行结束!')

3、多线程

(一)、概述

线程是CPU调度资源的最基本单位, 进程是CPU分配资源的基本单位.

进程 = 可执行程序, 文件.
    即: *.exe = 进程,  微信, QQ都是进程.
线程 = 进程的执行路径, 执行单元.
    微信这个进程, 可以实现: 和张三聊聊天, 和李四聊天, 查看朋友圈, 微信支付...

(二)、区别

关系区别:
线程是依赖进程的, 且1个进程至少会有1个线程.
特点区别:
- 进程间数据是相互隔离的, 线程间数据是可以共享的.
- 线程间同时操作共享数据, 可能引发安全问题, 需要用到互斥锁的思路解决
- 进程的资源开销要比线程的资源开销大.
- 多进程程序比单进程多线程程序要更加的稳定.
优缺点:
进程: 可以实现多核操作, 资源开销较大.
线程: 不能使用多核, 资源开销相对较小.

大白话：

1. 线程是依赖进程的.
2. 进程数据隔离, 线程数据共享.
3. 进程资源开销比线程资源开销大, 所以相对更稳定.
4. 无论是多线程 还是多进程, 都可以实现 多任务, 目的都是: 充分利用CPU资源, 提高程序的执行效率.

(三)、多线程代码

# 导包
import threading, time

# 1.定义函数, 表示: 敲代码.
def coding():
    for i in range(10):
        print(f"正在敲代码... {i}")
        time.sleep(0.1)


# 2.定义函数, 表示: 听音乐
def music():
    for i in range(10):
        print(f"正在听音乐... {i}")
        time.sleep(0.1)

# 在main中测试.
if __name__ == '__main__':
    # 3. 创建线程对象, 分别关联上述的两个函数.
    t1 = threading.Thread(target=coding)
    t2 = threading.Thread(target=music)

    # 4. 启动线程.
    t1.start()
    t2.start()

(四)、带参数的多进程

参数解释

Thread类(线程类)中的参数 和 Process类(进程类)的参数几乎一致:
target: 关联目标函数的.
name:   线程名(Thread-1, Thread-2...) 或者 进程名(Process-1, Process-2...).
args:   以 元组的 形式传参, 个数及对应的类型都要一致.
kwargs: 以 字典的 形式传参, 个数要一致.

代码

# 导包
# from threading import Thread
import threading, time


# 1. 定义函数, 实现: 小明正在敲第n行代码.
def coding(name, num):
    for i in range(1, num + 1):
        print(f'{name} 正在敲第 {i} 行代码...')
        time.sleep(0.1)


# 2. 定义函数, 实现: 小明正在听第n首音乐
def music(name, count):
    for i in range(1, count + 1):
        print(f'{name} 正在听第 {i} 首音乐......')
        time.sleep(0.1)


# 在main中测试
if __name__ == '__main__':
    # 3. 创建线程对象.
    t1 = threading.Thread(name='杨过', target=coding, args=('乔峰', 10))
    t2 = threading.Thread(name='大雕', target=music, kwargs={'count': 10, 'name': '慕容复'})
    # print(f't1线程的名字: {t1.name}')
    # print(f't2线程的名字: {t2.name}')

    # 4. 启动线程.
    t1.start()
    t2.start()

(五)、线程执行具有随机性

细节

1. 多线程的执行具有 随机性(无序性), 其实就是在抢CPU的过程, 谁抢到, 谁执行.
2. 默认情况下: 主线程会等待子线程执行结束再结束.
3. 线程之间 会共享当前进程的 资源.
4. 多线程环境 并发 操作共享资源, 有可能引发安全问题, 需要通过 线程同步(加锁) 的思想来解决.

资源分配

1. 均分时间片, 即: 每个进程(线程)占用CPU的时间都是 相等的.
2. 抢占式调度, 谁抢到, 谁执行.  Python用的是这种.

例如

# 导包
import threading, time


# 需求: 创建多个线程, 多次运行, 观察歌词线程的执行顺序.
# 1. 定义函数, 获取线程, 并打印.
def get_info():
    # 休眠.
    time.sleep(0.5)

    # 获取当前的线程对象, 并打印.
    cur_thread = threading.current_thread()
    print(f'当前线程是: {cur_thread}')


# 在main中测试
if __name__ == '__main__':
    # 2. 创建多个线程对象.
    for i in range(10):
        th = threading.Thread(target=get_info)
        # 3. 启动线程即可.
        th.start()

(六)、主线程与子线程

QA

问: 如何实现子线程随着主线程的结束而结束?
答:设置 子线程为 守护线程.

例如

import threading, time


# 1. 定义函数, 执行: 3秒.
def coding():
    for i in range(10):
        print(f'coding... {i}')
        time.sleep(0.3)     # 总休眠时间 = 0.3 * 10 = 3秒


# 在main中测试
if __name__ == '__main__':
    # 2. 创建线程对象.
    # 方式1: 设置th线程为: 守护线程.
    # th = threading.Thread(target=coding, daemon=True) # 推荐使用.

    # 方式2: setDaemon()函数实现.
    th = threading.Thread(target=coding)
    th.setDaemon(True)  # 函数已过时, 推荐使用方式1.

    # 3. 启动线程.
    th.start()

    # 4. 设置主线程(main线程), 执行1秒就关闭.
    time.sleep(1)

    # 5. 提示即可.
    print('主线程(main)执行结束了!')

(七)、共享全局变量

与进程不同，同一个进程内的线程共享全局变量。

# 导包
import threading, time

# 1. 定义全局变量
my_list = []

# 2. 定义函数, 往列表中: 添加数据.
def write_data():
    for i in range(1, 6):
        my_list.append(i)
        print(f'添加 {i} 成功!')
    print(f'write_data函数: {my_list}')

# 3. 定义函数, 从列表中, 读取数据.
def read_data():
    # 为了效果更明显, 我们加入休眠线程, 确保 添加动作 执行完毕了.
    time.sleep(2)
    print(f'read_data函数: {my_list}')

# 在main中测试.
if __name__ == '__main__':
    # 4. 创建线程对象.
    t1 = threading.Thread(target=write_data)
    t2 = threading.Thread(target=read_data)

    # 5. 启动线程.
    t1.start()
    t2.start()

(八)、多线程引发的安全问题以及解决

(1)、安全问题

描述

问题描述: 两个线程分别对全局变量累加100W次, 我们想看到100W 和 200W的结果, 但是结果和我们想的不一样.
产生原因: 多线程 并发 操作共享(全局)变量, 引发 安全问题, 具体如下:
    正常情况:
        1. 假设 全局变量 global_num = 0
        2. 此时 线程t1抢到了资源, 执行累加(一次)动作, 累加后: global_num = 1
        3. 假设 线程t2抢到了资源, 执行累加(一次)动作, 累加后: global_num = 2
        4. 这个是正常的情况.
    非正常情况:
        1. 假设 全局变量 global_num = 0
        2. 此时 线程t1抢到了资源, 但是还没有来得及执行累加动作时, 被t2线程抢走了资源.
        3. 此时 线程t2读取到的 global_num = 0
        4. 此时就会出现 线程t1累加1次, global_num = 1, 线程t2累加1次, global_num = 1
        5. 综上所述, t1和t2线程一共累加了2次, 但是 global_num的值 只加了1
        6. 之所以会有这样的情况, 原因是: 1个线程在执行某1个完整动作期间, 可以被别的前程抢走资源, 就有可能引发安全问题.

例如

# 导包
import threading, time

# 1. 定义全局变量.
global_num = 0


# 2. 定义函数1, 对全局变量 global_num累加100W次.
def get_sum1():
    # 声明变量为 全局变量.
    global global_num
    # 具体的累加动作.
    for i in range(1000000):
        global_num += 1
    # 累加完毕后, 打印结果.
    print(f'get_sum1函数执行完毕, global_num = {global_num}')


# 3. 定义函数2, 对全局变量 global_num累加100W次.
def get_sum2():
    # 声明变量为 全局变量.
    global global_num
    # 具体的累加动作.
    for i in range(1000000):
        global_num += 1
    # 累加完毕后, 打印结果.
    print(f'get_sum2函数执行完毕, global_num = {global_num}')


# main函数, 测试
if __name__ == '__main__':
    # 4. 创建线程对象.
    t1 = threading.Thread(target=get_sum1)
    t2 = threading.Thread(target=get_sum2)

    # 5. 启动线程.
    t1.start()
    t2.start()

(2)、问题解决

解决方案

解决方案:
    采用 线程同步 的思想解决, 即: 加锁.

线程同步:
    概述:
        用于解决多线程 并发 操作共享变量的安全问题的, 保证同一时刻只有1个线程操作共享变量.
    使用步骤:
        1. 创建锁.
        2. 在合适的地方: 加锁.
        3. 在合适的地方: 释放锁.
    细节:
        1. 必须使用同一把锁, 否则可能出现锁不住的情况.
        2. 必须在合适的时机释放锁, 否则可能出现死锁的情况.

例如

# 导包
import threading, time

# 1. 定义全局变量.
global_num = 0

# 创建锁.
mutex = threading.Lock()        # 互斥锁.
# mutex2 = threading.Lock()        # 互斥锁.

# 2. 定义函数1, 对全局变量 global_num累加100W次.
def get_sum1():
    # 加锁.
    mutex.acquire()
    # 声明变量为 全局变量.
    global global_num
    # 具体的累加动作.
    for i in range(1000000):
        global_num += 1
    # 解锁
    mutex.release()
    # 累加完毕后, 打印结果.
    print(f'get_sum1函数执行完毕, global_num = {global_num}')


# 3. 定义函数2, 对全局变量 global_num累加100W次.
def get_sum2():
    # 加锁.
    # mutex2.acquire()
    mutex.acquire()
    # 声明变量为 全局变量.
    global global_num
    # 具体的累加动作.
    for i in range(1000000):
        global_num += 1
    # 解锁
    # mutex2.release()
    mutex.release()
    # 累加完毕后, 打印结果.
    print(f'get_sum2函数执行完毕, global_num = {global_num}')

# main函数, 测试
if __name__ == '__main__':
    # 4. 创建线程对象.
    t1 = threading.Thread(target=get_sum1)
    t2 = threading.Thread(target=get_sum2)

    # 5. 启动线程.
    t1.start()
    t2.start()

标签：__,main,name,python,print,--,线程,进程,多线程
From： https://blog.csdn.net/egglikeFe/article/details/141957310

python语言基础(七)--多进程多线程

多进程，多线程

1、多任务

2、多进程

(一)、概述

(二)、多进程代码

(三)、带参数的多进程

(四)、获取进程的id

(五)、进程间数据相互隔离

(六)、主进程与子进程

(1)、默认情况下主进程会等待子进程结束再结束

(2)、子进程随着主进程关闭而关闭

3、多线程

(一)、概述

(二)、区别

(三)、多线程代码

(四)、带参数的多进程

(五)、线程执行具有随机性

(六)、主线程与子线程

(七)、共享全局变量

(八)、多线程引发的安全问题以及解决

(1)、安全问题

(2)、问题解决

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