Python的进程,线程和协程实例分析

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相关介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。

例如

实验环境

• Python 3.x （面向对象的高级语言）

• Multiprocessing（Python库）

• Threading（Python库）

• Asyncio（Python库）

• Time（Python库）

• Random（Python库）

进程

进程：程序运行在操作系统上的一个实例，就称之为进程。进程需要相应的系统资源：内存、时间片、pid(进程号)。 一个运行的程序（代码）就是一个进程，没有运行的代码叫程序，进程是系统资源分配的最小单位，进程拥有自己独立的内存空间，所以进程间数据不共享，开销大。

创建进程步骤：

1.首先要导入 multiprocessing 中的 Process；

2.创建一个 Process 对象；

3.创建 Process 对象时，可以传递参数；

4.使用 start()启动进程；

5.结束进程。

import os 
from multiprocessing import Process
import time
def pro_func(name,age,**kwargs):
	print("进程正在运行,name=%s, age=%d, pid=%d" %(name, age, os.getpid()))
	print('kwargs参数值',kwargs)
	time.sleep(0.1)
if __name__=="__main__":
    p=Process(target=pro_func,args=('Friendship',18),kwargs={'爱好':'Python'})
    print('启动进程')
    p.start()
    print('程是否还在活着:',p.is_alive())# 判断进程进程是否还在活着
    time.sleep(0.5)
    # 1 秒钟之后，立刻结束进程
    print('结束进程')
    p.terminate() # 不管任务是否完成，立即终止进程
    p.join() # 等待子进程执行结束
    print('程是否还在活着:',p.is_alive())# 判断进程进程是否还在活着

注意：进程间不共享全局变量。

多进程

以一个读写程序为例，main函数为一个主进程，write函数为一个子进程，read函数为另一个子进程，然后两个子进程进行读写操作。

import os
import time
import random
from multiprocessing import Process,Queue
# 写数据函数
def write(q):
    for value in ['I','love','Python']:
        print('在队列里写入 %s ' % value)
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())
# 读数据函数
def read(q):
    while True:
        if not q.empty():
            value  = q.get(True)
            print('从队列中读取 %s ' % value)
            time.sleep(random.random())
        else:
            break
if __name__=="__main__": # 主进程
    # 主进程创建 Queue，并传给各个子进程
    q=Queue()
    # 创建两个进程
    pw=Process(target=write,args=(q,))
    pr=Process(target=read,args=(q,))
    # 启动子进程 pw
    pw.start()
    # 等待 pw结束
    pw.join()
    # 启动子进程 pr
    pr.start()
    # 等待 pw结束
    pr.join()
    print('End!')

用进程池对多进程进行操作

from multiprocessing import Manager,Pool
import os,time,random
def read(q):
    print("read进程 启动(%s),主进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
    for i in range(q.qsize()):
        print("read进程 从 Queue 获取到消息：%s" % q.get(True))
def write(q):
    print("write进程 启动(%s),主进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
    for i in "Python":
        q.put(i)
if __name__=="__main__":
    print("主进程(%s) start" % os.getpid())
    q = Manager().Queue() # 使用 Manager 中的 Queue
    # 定义一个进程池
    po = Pool()
    # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
    po.apply_async(write, (q,))
    time.sleep(1) # 先让上面的任务向 Queue 存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据
    po.apply_async(read, (q,))
    po.close() # 关闭进程池，关闭后 po 不再接收新的请求
    po.join() # 等待 po 中所有子进程执行完成，必须放在 close 语句之后
    print("(%s) End!" % os.getpid())

线程

线程：调度执行的最小单位，也叫执行路径，不能独立存在，依赖进程存在一个进程至少有一个线程，叫主线程，而多个线程共享内存(数据共享，共享全局变量)，从而极大地提高了程序的运行效率。

上图，红框表示进程号(PID)为1624的进程，有118个线程。

使用_thread模块实现

import _thread
import time
import random
# 为线程定义一个函数
def print_time(threadName):
    count = 0
    while count < 5:
        time.sleep(random.random())
        count += 1
        print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
# 创建两个线程
try:
    _thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-1",))
    _thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-2",))
except:
    print ("Error: 无法启动线程")
while True:
	pass

使用 threading 模块实现

# 使用 threading 模块创建线程 
import threading
import time
import random
class myThread(threading.Thread):
    def __init__(self, threadID, name):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.threadID = threadID
        self.name = name
        self.delay = random.random()
    def run(self):
        print ("开始线程：" + self.name)
        print_time(self.name, 5)
        print ("退出线程：" + self.name)
def print_time(threadName, count):
    while count:
        time.sleep(random.random())
        print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
        count -= 1
# 创建两个线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1")
thread2 = myThread(2, "Thread-2")
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print ("退出主线程")

协程

• 协程：是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。 协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。

• 当出现IO阻塞的时候，由协程的调度器进行调度，通过将数据流立刻yield掉(主动让出)，并且记录当前栈上的数据，阻塞完后立刻再通过线程恢复栈，并把阻塞的结果放到这个线程上去跑，这样看上去好像跟写同步代码没有任何差别，这整个流程可以称为coroutine。

• 由于协程的暂停完全由程序控制，发生在用户态上;而线程的阻塞状态是由操作系统内核来进行切换，发生在内核态上。因此，协程的开销远远小于线程的开销。

使用asyncio模块实现

import asyncio
import time
import random
async def work(msg):
    print("收到的信息:'{}'".format(msg))
    print("{}1{}".format("*"*10,"*"*10)) # 为了方便，展示结果
    await asyncio.sleep(random.random())
    print("{}2{}".format("*"*10,"*"*10)) # 为了方便，展示结果
    print(msg)
async def main():
	# 创建两个任务对象(协程)，并加入到事件循环中
    Coroutines1 = asyncio.create_task(work("hello"))
    Coroutines2 = asyncio.create_task(work("Python"))
    print("开始时间: {}".format(time.asctime(time.localtime(time.time()))))
    await Coroutines1  # 此时并发运行Coroutines1和Coroutines2
    print("{}3{}".format("*"*10,"*"*10)) # 为了方便，展示结果
    await Coroutines2 # await相当于挂起当前任务，去执行其他任务，此时是堵塞的
    print("{}4{}".format("*"*10,"*"*10)) # 为了方便，展示结果
    print("结束时间:{}".format(time.asctime(time.localtime(time.time()))))
asyncio.run(main())# asyncio.run(main())创建一个事件循环，并以main为主要程序入口

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