Python多进程(process)和多线程(thread)的区别

目录

一、线程与进程

1.基本概念

2.区别

二、多进程与多线程

1.多进程

（1）Python的多进程编程与multiprocess模块

（2）利用multiprocess模块的Pool类创建多进程

（3）多进程间的数据共享与通信

2.多线程

（1）Python的多线程编程与threading模块

三、Python多进程和多线程哪个快

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一、线程与进程

1.基本概念

线程：是程序执行流的最小单元，是系统独立调度和分配CPU（独立运行）的基本单位。

进程：是资源分配的基本单位。一个进程包括多个线程。

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中共享内存。

2.区别

（1）线程与资源分配无关，它属于某一个进程，并与进程内的其他线程一起共享进程的资源。

（2）每个进程都有自己一套独立的资源（数据），供其内的所有线程共享。

（3）不论是大小，开销线程要更“轻量级”。

（4）一个进程内的线程通信比进程之间的通信更快速，有效。（因为共享变量）。

二、多进程与多线程

多线程：同一时刻执行多个线程。如，用浏览器一边下载，一边听歌，一边看视频，一边看网页等。

多进程：同时执行多个程序。如，同时运行YY，QQ，以及各种浏览器。

1.多进程

（1）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。

串行执行：

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
# 计算8的20次方
"""
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)))

运行结果：耗时大概4s多，始终只用一个进程。

当前母进程: 96680
当前进程: 96680
结果: 1152921504606846976
当前进程: 96680
结果: 1152921504606846976
用时4.005445718765259秒

接下来我们来看看multiprocess多进程计算代码。

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
# 计算8的20次方
"""
import time
import os


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)))

运行结果：耗时2s多，时间减少了一半以上，会创建2个进程。

当前母进程: 96940
等待所有子进程完成。
子进程: 96942 - 任务1
子进程: 96943 - 任务2
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
总共用时2.1094207763671875秒

Ps：

• 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。
• 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。

（2）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，有时候会很麻烦。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非进程的数量，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：

• 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， 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。这是默认方式。

• 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。

• 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。

• close()

关闭进程池（pool），使其不在接受新的任务。

• terminate()

结束工作进程，不在处理未处理的任务。

• 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类的示例。因为我的CPU是8核的，一次最多可以同时运行8个进程，所以我开启了一个容量为8的进程池。8个进程需要计算9次，你可以想象8个进程并行8次计算任务后，还剩一次计算任务(任务8)没有完成，系统会等待8个进程完成后重新安排一个进程来计算。

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
# 计算8的20次方
"""
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(8)
    for i in range(9):
        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)))

输出结果：

CPU内核数:8
当前母进程: 98225
等待所有子进程完成。
子进程: 98229 - 任务0
子进程: 98228 - 任务1
子进程: 98227 - 任务2
子进程: 98232 - 任务3
子进程: 98230 - 任务4
子进程: 98231 - 任务5
子进程: 98234 - 任务6
子进程: 98233 - 任务7
结果: 1152921504606846976
子进程: 98229 - 任务8
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
总共用时4.225358963012695秒

Ps：

• 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。 

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。

（3）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。

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
# 计算8的20次方
"""
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：

Process to read:98659
Process to write: 98658
Put A to queue...
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.

2.多线程

（1）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。

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
# 计算8的20次方
"""
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)))

输出结果：

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2.0044820308685303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set.setDaemon(True)，代码如下所示。

# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
# 计算8的20次方
"""
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)))

运行结果：可以看出，主线程结束时并没有继续执行子线程。

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0.0006351470947265625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：

开始子进程1开始子进程2

结果: 1152921504606846976
结束子进程2
结果: 1152921504606846976
结束子进程1
总共用时2.0026979446411133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 -*-
"""
# Demo
"""
# -*- 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))

输出结果：

The final balance is: 0

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。

Producer is producing 1 to the queue!
Consumer is consuming 1 in the queue.
Producer is producing 2 to the queue!
Producer is producing 3 to the queue!
Producer is producing 4 to the queue!
Producer finished!
Consumer is consuming 2 in the queue.
Consumer is consuming 3 in the queue.
Consumer is consuming 4 in the queue.
Consumer finished!
All threads finished!

三、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。但这不是说明多线程就没意义了，还是得根据实际场景来看。

• 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。

好像还是很抽象，该如何理解呢？

对于IO密集型操作，大部分消耗时间其实是等待时间，在等待中CPU是不需要工作的，那么在此期间提供多个CPU资源也是利用不上的，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。相反对于CPU密集型代码，多个CPU干活肯定比一个CPU快很多。

参考：

一文看懂Python多进程与多线程编程(工作学习面试必读) - 知乎

python多线程与多进程及其区别 - alpha_panda - 博客园