进程(process)和线程(thread)是非常抽象的概念。多线程与多进程编程对于代码的并发执行,提升代码运行效率和缩短运行时间至关重要。下面介绍一下python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程。

重要知识点 - 什么是进程(process)和线程(thread)

• 进程是操作系统分配资源的最小单元, 线程是操作系统调度的最小单元。
• 一个应用程序至少包括1个进程，而1个进程包括1个或多个线程，线程的尺度更小。
• 每个进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而一个线程的多个线程在执行过程*享内存。

网上有篇阮一峰的博客曾对进程和线程做出了一个非常浅显的解释，我在这里贴出来方便大家理解。

• 计算机的核心是CPU，它承担了所有的计算任务。它就像一座工厂，时刻在运行。
• 假定工厂的电力有限，一次只能供给一个车间使用。也就是说，一个车间开工的时候，其他车间都必须停工。背后的含义就是，单个CPU一次只能运行一个任务。编者注: 多核的CPU就像有了多个发电厂，使多工厂(多进程)实现可能。
• 进程就好比工厂的车间，它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻，CPU总是运行一个进程，其他进程处于非运行状态。
• 一个车间里，可以有很多工人。他们协同完成一个任务。
• 线程就好比车间里的工人。一个进程可以包括多个线程。
• 车间的空间是工人们共享的，比如许多房间是每个工人都可以进出的。这象征一个进程的内存空间是共享的，每个线程都可以使用这些共享内存。
• 可是，每间房间的大小不同，有些房间最多只能容纳一个人，比如厕所。里面有人的时候，其他人就不能进去了。这代表一个线程使用某些共享内存时，其他线程必须等它结束，才能使用这一块内存。
• 一个防止他人进入的简单方法，就是门口加一把锁。先到的人锁上门，后到的人看到上锁，就在门口排队，等锁打开再进去。这就叫"互斥锁"（Mutual exclusion，缩写 Mutex），防止多个线程同时读写某一块内存区域。
• 还有些房间，可以同时容纳n个人，比如厨房。也就是说，如果人数大于n，多出来的人只能在外面等着。这好比某些内存区域，只能供给固定数目的线程使用。
• 这时的解决方法，就是在门口挂n把钥匙。进去的人就取一把钥匙，出来时再把钥匙挂回原处。后到的人发现钥匙架空了，就知道必须在门口排队等着了。这种做法叫做"信号量"（Semaphore），用来保证多个线程不会互相冲突。
• 不难看出，mutex是semaphore的一种特殊情况（n=1时）。也就是说，完全可以用后者替代前者。但是，因为mutex较为简单，且效率高，所以在必须保证资源独占的情况下，还是采用这种设计。

原文地址:

• http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html

Python的多进程编程与multiprocess模块

python的多进程编程主要依靠multiprocess模块。我们先对比两段代码，看看多进程编程的优势。我们模拟了一个非常耗时的任务，计算8的20次方，为了使这个任务显得更耗时，我们还让它sleep 2秒。第一段代码是单进程计算(代码如下所示)，我们按顺序执行代码，重复计算2次，并打印出总共耗时。

import time

import os

def long_time_task():

    print('当前进程: {}'.format(os.getpid()))

    time.sleep(2)

    print("结果: {}".format(8 ** 20))

if __name__ == "__main__":

    print('当前母进程: {}'.format(os.getpid()))

    start = time.time()

    for i in range(2):

        long_time_task()

    end = time.time()

    print("用时{}秒".format((end-start)))

输出结果如下：时间耗时4秒

当前母进程：28470

当前进程：28470

结果:1152921504606846976

当前进程：28470

结果:1152921504606846976

用时4.003027677536011秒

第2段代码是多进程计算代码。我们利用multiprocess模块的Process方法创建了两个新的进程p1和p2来进行并行计算。Process方法接收两个参数, 第一个是target，一般指向函数名，第二个时args，需要向函数传递的参数。对于创建的新进程，调用start()方法即可让其开始。我们可以使用os.getpid()打印出当前进程的名字。

from multiprocessing import Process

import os

import time

def long_time_task(i):

    print('子进程: {} - 任务{}'.format(os.getpid(), i))

    time.sleep(2)

    print("结果: {}".format(8 ** 20))

if __name__=='__main__':

    print('当前母进程: {}'.format(os.getpid()))

    start = time.time()

    p1 = Process(target=long_time_task, args=(1,))

    p2 = Process(target=long_time_task, args=(2,))

    print('等待所有子进程完成。')

    p1.start()

    p2.start()

    p1.join()

    p2.join()

    end = time.time()

    print("总共用时{}秒".format((end - start)))

结果如下：耗时变为2秒，时间减了一半，可见并发执行的时间明显比顺序执行要快很多。你还可以看到尽管我们只创建了两个进程，可实际运行中却包含里1个母进程和2个子进程。之所以我们使用join()方法就是为了让母进程阻塞，等待子进程都完成后才打印出总共耗时，否则输出时间只是母进程执行的时间。

当前母进程:29304

等待所有子进程完成。

子进程:29305-任务1

子进程:29306-任务2

结果:1152921504606846976

结果:1152921504606846976

总共用时2.007138729095459秒

知识点

• 新创建的进程与进程的切换都是要耗资源的，所以平时工作中进程数不能开太大。
• 同时可以运行的进程数一般受制于CPU的核数。
• 除了使用Process方法，我们还可以使用Pool类创建多进程。

利用multiprocess模块的Pool类创建多进程

很多时候系统都需要创建多个进程以提高CPU的利用率，当数量较少时，可以手动生成一个个Process实例。当进程数量很多时，或许可以利用循环，但是这需要程序员手动管理系统中并发进程的数量，有时会很麻烦。这时进程池Pool就可以发挥其功效了。可以通过传递参数限制并发进程的数量，默认值为CPU的核数。

Pool类可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到Pool中时，如果进程池还没有满，就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行这些请求。

下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类的几个方法：

1.apply_async

函数原型：apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

其作用是向进程池提交需要执行的函数及参数，<font color="#FFCC66"各个进程采用非阻塞（异步）的调用方式，即每个子进程只管运行自己的，不管其它进程是否已经完成。

2.map()

函数原型：map(func, iterable[, chunksize=None])

Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到结果返回。 注意：虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。

3.map_async()

函数原型：map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])

与map用法一致，但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。

4.close()

关闭进程池（pool），使其不在接受新的任务。

5. terminate()

结束工作进程，不在处理未处理的任务。

6.join()

主进程阻塞等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。

下例是一个简单的multiprocessing.Pool类的实例。因为我的CPU是4核的，一次最多可以同时运行4个进程，所以我开启了一个容量为4的进程池。4个进程需要计算5次，你可以想象4个进程并行4次计算任务后，还剩一次计算任务(任务4)没有完成，系统会等待4个进程完成后重新安排一个进程来计算。

from multiprocessing import Pool, cpu_count

import os

import time

def long_time_task(i):

    print('子进程: {} - 任务{}'.format(os.getpid(), i))

    time.sleep(2)

    print("结果: {}".format(8 ** 20))

if __name__=='__main__':

    print("CPU内核数:{}".format(cpu_count()))

    print('当前母进程: {}'.format(os.getpid()))

    start = time.time()

    p = Pool(4)

    for i in range(5):

        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))

    print('等待所有子进程完成。')

    p.close()

    p.join()

    end = time.time()

    print("总共用时{}秒".format((end - start)))

知识点

• 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()或terminate()方法，让其不再接受新的Process了。

输出结果如下所示，5个任务（每个任务大约耗时2秒)使用多进程并行计算只需4.18秒,, 耗时减少了60%。

CPU内核数:4

当前母进程: 29650

等待所有子进程完成。

子进程: 29651 - 任务0

子进程: 29652 - 任务1

子进程: 29653 - 任务2

子进程: 29654 - 任务3

结果: 1152921504606846976

子进程: 29652 - 任务4

结果: 1152921504606846976

结果: 1152921504606846976

结果: 1152921504606846976

结果: 1152921504606846976

总共用时4.183466196060181秒

相信大家都知道python解释器中存在GIL(全局解释器锁), 它的作用就是保证同一时刻只有一个线程可以执行代码。由于GIL的存在，很多人认为python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。然而这并意味着python多线程编程没有意义哦，请继续阅读下文。

多进程间的数据共享与通信

通常，进程之间是相互独立的，每个进程都有独立的内存。通过共享内存(nmap模块)，进程之间可以共享对象，使多个进程可以访问同一个变量(地址相同，变量名可能不同)。多进程共享资源必然会导致进程间相互竞争，所以应该尽最大可能防止使用共享状态。还有一种方式就是使用队列queue来实现不同进程间的通信或数据共享，这一点和多线程编程类似。

下例这段代码中中创建了2个独立进程，一个负责写(pw), 一个负责读(pr), 实现了共享一个队列queue。

from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:

def write(q):

    print('Process to write: {}'.format(os.getpid()))

    for value in ['A', 'B', 'C']:

        print('Put %s to queue...' % value)

        q.put(value)

        time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:

def read(q):

    print('Process to read:{}'.format(os.getpid()))

    while True:

        value = q.get(True)

        print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':

    # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：

   q = Queue()

    pw = Process(target=write, args=(q,))

    pr = Process(target=read, args=(q,))

    # 启动子进程pw，写入:

    pw.start()

    # 启动子进程pr，读取:

    pr.start()

    # 等待pw结束:

    pw.join()

    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:

    pr.terminate()

输出结果如下所示

Process to write: 30974

Put A to queue...

Process to read:30975

Get A from queue.

Put B to queue...

Get B from queue.

Put C to queue...

Get C from queue.

Python的多线程编程与threading模块

python 3中的多进程编程主要依靠threading模块。创建新线程与创建新进程的方法非常类似。threading.Thread方法可以接收两个参数, 第一个是target，一般指向函数名，第二个时args，需要向函数传递的参数。对于创建的新线程，调用start()方法即可让其开始。我们还可以使用current_thread().name打印出当前线程的名字。 下例中我们使用多线程技术重构之前的计算代码。

import threading

import time

def long_time_task(i):

    print('当前子线程: {} - 任务{}'.format(threading.current_thread().name, i))

    time.sleep(2)

    print("结果: {}".format(8 ** 20))

if __name__=='__main__':

    start = time.time()

    print('这是主线程：{}'.format(threading.current_thread().name))

    t1 = threading.Thread(target=long_time_task, args=(1,))

    t2 = threading.Thread(target=long_time_task, args=(2,))

    t1.start()

    t2.start()

    end = time.time()

    print("总共用时{}秒".format((end - start)))

下面是输出结果。为什么总耗时居然是0秒? 我们可以明显看到主线程和子线程其实是独立运行的，主线程根本没有等子线程完成，而是自己结束后就打印了消耗时间。主线程结束后，子线程仍在独立运行，这显然不是我们想要的。

这是主线程：MainThread

当前子线程: Thread-1 - 任务1

当前子线程: Thread-2 - 任务2

总共用时0.0016319751739501953秒

结果: 1152921504606846976

结果: 1152921504606846976

如果要实现主线程和子线程的同步，我们必需使用join方法（代码如下所示)。

import threading

import time

def long_time_task(i):

    print('当前子线程: {} 任务{}'.format(threading.current_thread().name, i))

    time.sleep(2)

    print("结果: {}".format(8 ** 20))

if __name__=='__main__':

    start = time.time()

    print('这是主线程：{}'.format(threading.current_thread().name))

    thread_list = []

    for i in range(1, 3):

        t = threading.Thread(target=long_time_task, args=(i, ))

        thread_list.append(t)

    for t in thread_list:

        t.start()

    for t in thread_list:

        t.join()

    end = time.time()

    print("总共用时{}秒".format((end - start)))

修改代码后的输出如下所示。这时你可以看到主线程在等子线程完成后才答应出总消耗时间(2秒)，比正常顺序执行代码(4秒)还是节省了不少时间。

这是主线程：MainThread

当前子线程: Thread-1 任务1

当前子线程: Thread-2 任务2

结果: 1152921504606846976

结果: 1152921504606846976

总共用时2.00309681892395秒

当我们设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在python中，默认情况下主线程和子线程独立运行互不干涉。如果希望让主线程等待子线程实现线程的同步，我们需要使用join()方法。如果我们希望一个主线程结束时不再执行子线程，我们应该怎么办呢? 我们可以使用t.setDaemon(True)，代码如下所示。

import threading

import time

def long_time_task():

    print('当子线程: {}'.format(threading.current_thread().name))

    time.sleep(2)

    print("结果: {}".format(8 ** 20))

if __name__=='__main__':

    start = time.time()

    print('这是主线程：{}'.format(threading.current_thread().name))

    for i in range(5):

        t = threading.Thread(target=long_time_task, args=())

        t.setDaemon(True)

        t.start()

    end = time.time()

    print("总共用时{}秒".format((end - start)))

输出结果如下：

这是主线程：MainThread

当子线程: Thread-1

当子线程: Thread-2

当子线程: Thread-3

当子线程: Thread-4

当子线程: Thread-5

总共用时0.0011115074157714844秒

通过继承Thread类重写run方法创建新进程

除了使用Thread()方法创建新的线程外，我们还可以通过继承Thread类重写run方法创建新的线程，这种方法更灵活。下例中我们自定义的类为MyThread, 随后我们通过该类的实例化创建了2个子线程。

#-*- encoding:utf-8 -*-

import threading

import time

def long_time_task(i):

    time.sleep(2)

    return 8**20

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self, func, args , name='', ):

        threading.Thread.__init__(self)

        self.func = func

        self.args = args

        self.name = name

        self.result = None

    def run(self):

        print('开始子进程{}'.format(self.name))

        self.result = self.func(self.args[0],)

        print("结果: {}".format(self.result))

        print('结束子进程{}'.format(self.name))

if __name__=='__main__':

    start = time.time()

    threads = []

    for i in range(1, 3):

        t = MyThread(long_time_task, (i,), str(i))

        threads.append(t)

    for t in threads:

        t.start()

    for t in threads:

        t.join()

    end = time.time()

    print("总共用时{}秒".format((end - start)))

输出结果如下：

开始子进程1

开始子进程2

结果: 1152921504606846976

结束子进程1

结果: 1152921504606846976

结束子进程2

总共用时2.0028910636901855秒

不同线程间的数据共享

一个进程所含的不同线程间共享内存，这就意味着任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。如果不同线程间有共享的变量，其中一个方法就是在修改前给其上一把锁lock，确保一次只有一个线程能修改它。threading.lock()方法可以轻易实现对一个共享变量的锁定，修改完后release供其它线程使用。比如下例中账户余额balance是一个共享变量，使用lock可以使其不被改乱。

# -*- coding: utf-8 -*

import threading

class Account:

    def __init__(self):

        self.balance = 0

    def add(self, lock):

        # 获得锁

        lock.acquire()

        for i in range(0, 100000):

            self.balance += 1

        # 释放锁

        lock.release()

    def delete(self, lock):

        # 获得锁

        lock.acquire()

        for i in range(0, 100000):

            self.balance -= 1

            # 释放锁

        lock.release()

if __name__ == "__main__":

    account = Account()

    lock = threading.Lock()

    # 创建线程

   thread_add = threading.Thread(target=account.add, args=(lock,), name='Add')

    thread_delete = threading.Thread(target=account.delete, args=(lock,), name='Delete')

    # 启动线程

   thread_add.start()

    thread_delete.start()

    # 等待线程结束

   thread_add.join()

    thread_delete.join()

    print('The final balance is: {}'.format(account.balance))

另一种实现不同线程间数据共享的方法就是使用消息队列queue。不像列表，queue是线程安全的，可以放心使用，见下文。

使用queue队列通信-经典的生产者和消费者模型

下例中创建了两个线程，一个负责生成，一个负责消费，所生成的产品存放在queue里，实现了不同线程间沟通。

from queue import Queue

import random, threading, time

# 生产者类

class Producer(threading.Thread):

    def __init__(self, name, queue):

        threading.Thread.__init__(self, name=name)

        self.queue = queue

    def run(self):

        for i in range(1, 5):

            print("{} is producing {} to the queue!".format(self.getName(), i))

            self.queue.put(i)

            time.sleep(random.randrange(10) / 5)

        print("%s finished!" % self.getName())

# 消费者类

class Consumer(threading.Thread):

    def __init__(self, name, queue):

        threading.Thread.__init__(self, name=name)

        self.queue = queue

    def run(self):

        for i in range(1, 5):

            val = self.queue.get()

            print("{} is consuming {} in the queue.".format(self.getName(), val))

            time.sleep(random.randrange(10))

        print("%s finished!" % self.getName())

def main():

    queue = Queue()

    producer = Producer('Producer', queue)

    consumer = Consumer('Consumer', queue)

    producer.start()

    consumer.start()

    producer.join()

    consumer.join()

    print('All threads finished!')

if __name__ == '__main__':

    main()

队列queue的put方法可以将一个对象obj放入队列中。如果队列已满，此方法将阻塞至队列有空间可用为止。queue的get方法一次返回队列中的一个成员。如果队列为空，此方法将阻塞至队列中有成员可用为止。queue同时还自带emtpy(), full()等方法来判断一个队列是否为空或已满，但是这些方法并不可靠，因为多线程和多进程，在返回结果和使用结果之间，队列中可能添加/删除了成员。

Python多进程和多线程哪个快?

由于GIL的存在，很多人认为Python多进程编程更快，针对多核CPU，理论上来说也是采用多进程更能有效利用资源。网上很多人已做过比较，我直接告诉你结论吧。

• 对CPU密集型代码(比如循环计算) - 多进程效率更高
• 对IO密集型代码(比如文件操作，网络爬虫) - 多线程效率更高。

为什么是这样呢？其实也不难理解。对于IO密集型操作，大部分消耗时间其实是等待时间，在等待时间中CPU是不需要工作的，那你在此期间提供双CPU资源也是利用不上的，相反对于CPU密集型代码，2个CPU干活肯定比一个CPU快很多。那么为什么多线程会对IO密集型代码有用呢？这时因为python碰到等待会释放GIL供新的线程使用，实现了线程间的切换。

原文摘自：https://mp.weixin.qq.com/s/NXinE6nTOknS_mKwAf-0lg

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