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深入理解Python 多線程

瀏覽:142日期:2022-07-21 09:06:51

Python里的多線程是假的多線程,不管有多少核,同一時間只能在一個核中進(jìn)行操作!利用Python的多線程,只是利用CPU上下文切換的優(yōu)勢,看上去像是并發(fā),其實只是個單線程,所以說他是假的單線程。

那么什么時候用多線程呢?

首先要知道:

io操作不占用CPU 計算操作占CPU,像2+5=5

Python的多線程不適合CPU密集操作型的任務(wù),適合io密集操作型的任務(wù),例如:SocketServer

如果現(xiàn)在再有CPU密集操作型的任務(wù),那該怎么辦呢?

首先說,多進(jìn)程的進(jìn)程之間是獨立的,然后注意了,python的線程用的是系統(tǒng)的原生線程,python的進(jìn)程也是用系統(tǒng)的原生進(jìn)程,那原生進(jìn)程是由操作系統(tǒng)維護(hù)的,說白了python只是利用C原生代碼庫的接口?E嚓起了個進(jìn)程,真正的進(jìn)程管理還是由操作系統(tǒng)來完成的,那么操作系統(tǒng)本身有GIL全局解釋器鎖嗎?答案是沒有的,且兩個進(jìn)程之間的數(shù)據(jù)是完全獨立的,不能互相訪問,所以不需要鎖的概念,所以不存在GIL概念,所以在這種情況下,每個進(jìn)程至少會有一個線程,如果現(xiàn)在我的操作系統(tǒng)是八核的,我起八個進(jìn)程,然后每個進(jìn)程里面都有一個線程,那么就相當(dāng)于八線程了,八個線程跑在八核上,那么就相當(dāng)于利用多核了,那么問題就解決了!

唯一的壞處是八個線程之間的數(shù)據(jù)是不能共享的,獨立的!利用這種方法可以折中的解決多核運算的問題!

先看一段簡單的多進(jìn)程的程序:

import multiprocessingimport timedef run(name): time.sleep(2) print(’hello’, name)if __name__ == ’__main__’: for i in range(10): p = multiprocessing.Process(target=run, args=(’bob%s’%i,)) p.start()

程序的執(zhí)行結(jié)果為:

hello bob0hello bob1hello bob3hello bob2hello bob5hello bob9hello bob7hello bob8hello bob4hello bob6

那么,如果我想取我的進(jìn)程號,那該怎么取呢?

from multiprocessing import Processimport osdef info(title): print(title) print(’module name:’, __name__) print(’parent process:’, os.getppid()) # 父進(jìn)程ID print(’process id:’, os.getpid()) # 自己進(jìn)程的ID print('nn')def f(name): info(’033[31;1mfunction f033[0m’) print(’hello’, name)if __name__ == ’__main__’: info(’033[32;1mmain process line033[0m’) p = Process(target=f, args=(’bob’,)) p.start() p.join()

程序執(zhí)行的結(jié)果為:

main process linemodule name: __main__parent process: 5252process id: 6576

function fmodule name: __mp_main__parent process: 6576process id: 2232

hello bob

深入理解Python 多線程

其實這幅圖片的意思是,每一個子進(jìn)程都是由他父進(jìn)程啟動的。

進(jìn)程間通訊

我們說兩個進(jìn)程之間的內(nèi)存之間是相互獨立的,那么這兩個進(jìn)程能夠進(jìn)行通信嗎?說A進(jìn)程向訪問B進(jìn)程的數(shù)據(jù),能訪問嗎?肯定是不可以訪問的!但是,我就是想訪問,也就是兩個獨立的內(nèi)存想互相訪問,那該怎么辦呢?

有那么幾種方式,但是呢!萬變不離其宗,也即是說你必須找到一個中間件,有那么幾種中間件,那么先來看看是哪幾種

第一種Queues

使用方法跟threading里的queue差不多

from multiprocessing import Process, Queuedef f(q): q.put([42, None, ’hello’])if __name__ == ’__main__’: q = Queue() p = Process(target=f, args=(q,)) p.start() print(q.get()) # prints '[42, None, ’hello’]' p.join()

我們看這兩個進(jìn)程,父進(jìn)程的q是怎么傳給子進(jìn)程的?我們來討論一下

現(xiàn)在我們是不是認(rèn)為數(shù)據(jù)共享了,兩個進(jìn)程共享了一個q,其實不是的,其實是相當(dāng)于克隆了一個q,然后在父進(jìn)程里創(chuàng)建個子進(jìn)程,也就是父進(jìn)程把自己的q克隆了一份交給了子進(jìn)程,子進(jìn)程這個時候往這個q里面放了一份數(shù)據(jù),父進(jìn)程能夠獲取到 。那么這么說就不對了,那克隆了一個q,也就是兩個q了,B往q里放了一個數(shù)據(jù),那么與另一個q,也就是A的q也就沒關(guān)系了,噯,按說是這個樣子的,但是實際上呢,它是不是想實現(xiàn)個數(shù)據(jù)的共享啊,就相當(dāng)于把A這個q里的數(shù)據(jù)序列化了,序列化到了一個中間的位置,而中間位置有一個翻譯,他把這個數(shù)據(jù)反序列化給A,放在了A的q里,那么也就是實現(xiàn)了所謂的數(shù)據(jù)共享了。

程序執(zhí)行的結(jié)果為:

[42, None, ’hello’]

第二種Pipes

Pipe()函數(shù)返回一個由管道連接的連接對象,默認(rèn)情況下是雙工(雙向)。 例如:

from multiprocessing import Process, Pipedef f(conn): conn.send('父親,安好?') # 兒子發(fā) print('son receive:',conn.recv()) conn.close()if __name__ == ’__main__’: parent_conn, child_conn = Pipe() p = Process(target=f, args=(child_conn,)) p.start() print('father receive:',parent_conn.recv()) # 父親收 parent_conn.send('兒子,安好?') p.join()

程序執(zhí)行后的結(jié)果為:

father receive: 父親,安好?son receive: 兒子,安好?

Pipe()返回的兩個連接對象代表管道的兩端。 每個連接對象都有send()和recv()方法(以及其他方法)。 請注意,如果兩個進(jìn)程(或線程)同時嘗試讀取或?qū)懭牍艿赖耐欢耍瑒t管道中的數(shù)據(jù)可能會損壞。 當(dāng)然,同時使用管道的不同端部的過程不存在損壞的風(fēng)險。

第三種Managers

Manager()返回的管理器對象控制一個服務(wù)器進(jìn)程,該進(jìn)程保存Python對象并允許其他進(jìn)程使用代理操作它們。

Manager()返回的管理器將支持類型列表,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Barrier,Queue,Value和Array。 例如,

from multiprocessing import Process, Managerimport osdef f(d, l): d[1] = ’1’ d[’2’] = 2 d[0.25] = None l.append(os.getpid()) print(l)if __name__ == ’__main__’: with Manager() as manager: d = manager.dict() # 用專門的語法生成一個可在多個進(jìn)程之間進(jìn)行傳遞和共享的一個字典 l = manager.list(range(5)) # # 用專門的語法生成一個可在多個進(jìn)程之間進(jìn)行傳遞和共享的一個列表,默認(rèn)里有5個數(shù)據(jù) p_list = [] for i in range(10): p = Process(target=f, args=(d, l)) p.start() p_list.append(p) for res in p_list: res.join() print(d) print(l)

程序執(zhí)行的結(jié)果為:

[0, 1, 2, 3, 4, 2100][0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632][0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632, 5788][0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632, 5788, 6340][0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632, 5788, 6340, 5760][0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632, 5788, 6340, 5760, 7072][0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632, 5788, 6340, 5760, 7072, 7540][0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632, 5788, 6340, 5760, 7072, 7540, 3904][0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632, 5788, 6340, 5760, 7072, 7540, 3904, 7888][0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632, 5788, 6340, 5760, 7072, 7540, 3904, 7888, 7612]{1: ’1’, ’2’: 2, 0.25: None}[0, 1, 2, 3, 4, 2100, 7632, 5788, 6340, 5760, 7072, 7540, 3904, 7888, 7612]

進(jìn)程鎖與進(jìn)程池

進(jìn)程鎖

進(jìn)程也有一個鎖,what?進(jìn)程不都獨立了嗎?不涉及同時修改同一個數(shù)據(jù),怎么還會有鎖呢?

閑了來看看它的表現(xiàn)形式,幾乎和線程是一模一樣的

from multiprocessing import Process, Lockdef f(l, i): l.acquire() try: print(’hello world’, i) finally: l.release()if __name__ == ’__main__’: lock = Lock() for num in range(10): Process(target=f, args=(lock, num)).start()

程序執(zhí)行的結(jié)果為:

hello world 3hello world 1hello world 2hello world 5hello world 7hello world 4hello world 0hello world 6hello world 8hello world 9

那這種鎖有什么作用呢?

作用其實就是防止打印在屏幕上的信息發(fā)生錯亂現(xiàn)象!

進(jìn)程池

在上面的程序中,啟動100個進(jìn)程會發(fā)現(xiàn)變慢了,因為起一個進(jìn)程就相當(dāng)克隆了一份父進(jìn)程的內(nèi)存數(shù)據(jù),如果父進(jìn)程占一個G的內(nèi)存空間,那我起100個進(jìn)程,就相當(dāng)于101G了,在這種情況下,開銷是非常大的,就像起一個進(jìn)程?E嚓又克隆了一個屋子,一會就把哈爾濱占滿了,所以開銷特別大,為了避免?E嚓起那么多的進(jìn)程,把系統(tǒng)打趴下,所以這里有個進(jìn)程池的限制。

進(jìn)程池就是同一時間有多少進(jìn)程在CPU運行。

進(jìn)程池中有兩個方法:

apply(同步執(zhí)行,串行) apply_async(異步執(zhí)行、并行)

from multiprocessing import Process,Pool,freeze_supportimport timeimport osdef Foo(i): time.sleep(2) print('in process',os.getpid()) return i+100def Bar(arg): print(’-->exec done:’,arg)if __name__ == ’__main__’: freeze_support() pool = Pool(5) # 允許進(jìn)程池里同時放入5個進(jìn)程 for i in range(10): # pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar) # callback 回調(diào) pool.apply(func=Foo, args=(i,)) # 串行 # pool.apply_async(func=Foo, args=(i,)) # 并行 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。

程序的執(zhí)行結(jié)果為:

in process 7824in process 6540in process 7724in process 8924in process 9108in process 7824in process 6540

知識點擴充:

__name__ == ’__main__’的作用是:

手動執(zhí)行關(guān)于這段代碼的程序,那么他下面的程序就會執(zhí)行,如果是調(diào)用這段代碼的程序時,那么它下面的程序就不會執(zhí)行

以上就是深入理解Python 多線程的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python 多線程的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章!

標(biāo)簽: Python 編程
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