1 进程和线程

1.1 进程和线程的概念

进程(process)和线程(thread)是操作系统的基本概念。
进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位。
线程是程序中一个单一的顺序控制流程，进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位。

一、什么是进程
计算机程序只不过是磁盘中可执行的二进制(或其他类型)的数据，它们只有在被读取到内存中，被操作系统调用时才开始它们的生命周期。

进程是程序的一次执行。每个进程都有自己的地址空间、内存、数据栈及其他记录其运行轨迹的辅助数据。操作系统管理在其上运行所有的进程，并为这些进程公平分配时间、进程也可以通过fork和spawn操作来完成其他的任务。

不过进程有自己的内存空间，数据栈等，所以只能使用进程间通讯(Inter Process communication, IPC)，而不能直接共享信息。

二、什么是线程
线程跟进程有些相似，不同的是：所有的线程运行在同一个进程中，共享相同的运行环境。

线程有开始，顺序执行和结束三部分。它有一个自己的指令指针，记录自己运行到什么地方。线程的运行可能被抢占(中断)或暂时的被挂起(睡眠)，让其他线程运行，这叫做让步。

一个进程中的各个线程之间共享同一片数据空间，所以线程之间可以比进程之间更方便地共享数据以及相互通讯。线程一般都是并发执行的，正是由于这种并发和数据共享的机制使得多个任务的合作变成可能。

实际上，在单CPU的系统中，真正的并行是不可能的，每个线程会被安排成每次只运行一小会，然后就把CPU让出来，让其他的线程去运行。在进程的整个运行过程中，每个线程都只做自己的事，在需要的时候跟其他的线程共享运行的结果。

当然，这样的共享并不是完全没有危险的。如果多个线程共同访问同一片数据，则由于数据访问的顺序不同，有可能导致数据结果的不一致的问题，即竞态条件（race condition）。同样，大多数线程库都带有一些列的同步原语，来控制线程的执行和数据的访问。

另一个需要注意的是由于有的函数会在完成之前阻塞住，在没有特别为多线程做修改的情况下，这种“贪婪”的函数会让CPU的时间分配有所倾斜，导致各个线程分配到的运行时间可能不尽相同，不尽公平。

1.2 进程与线程的区别

(1)地址空间和其它资源(如打开文件)：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。
(2)通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段(如全局变量)来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。
(3)调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。
(4)在多线程OS中，进程不是一个可执行的实体。

总结，进程和线程可以类比为火车和车厢。
(1)线程在进程下行进(单纯的车厢无法运行)。
(2)一个进程可以包含多个线程(一辆火车可以有多个车厢)。
(3)不同进程间数据很难共享(一辆火车上的乘客很难换到另外一辆火车，比如站点换乘)。
(4)同一进程下不同线程间数据很易共享(A车厢换到B车厢很容易)。
(5)进程要比线程消耗更多的计算机资源(采用多列火车相比多个车厢更耗资源)。
(6)进程间不会相互影响，一个线程挂掉将导致整个进程挂掉（一列火车不会影响到另外一列火车，但是如果一列火车上中间的一节车厢着火了，将影响到该趟火车的所有车厢）
(7)进程可以拓展到多机，进程最适合多核（不同火车可以开在多个轨道上，同一火车的车厢不能在行进的不同的轨道上）
(8)进程使用的内存地址可以上锁，即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(比如火车上的洗手间【互斥锁mutex】)。
(9)进程使用的内存地址可以限定使用量(比如火车上的餐厅，最多只允许多少人进入，如果满了需要在门口等，等有人出来了才能进去【信号量semaphore】)。

1.3 多进程与多线程的概念与区别

(1)一个进程相当于一个要执行的程序，它会开启一个主线程，多线程会开启多个子线程；
(2)python设计之初没有多核CPU，所以它的多线程是一种并发操作(伪并行)，它相当于把CPU的时间片分成一段一段很小的片段，然后分给各个线程交替进行，由于每个片段都很短，所以看上去像平行操作。

举个例子：现在有一个16核的CPU，一个要执行的数据读取任务A，我们将A分成多个进程并行操作，每个进程放到一个核上。但是如果将这个任务A用一个进程（开多个线程）完成的话，虽然一个核心同一时间处理一个线程，按理说16核可以同时处理16个线程（未考虑超线程技术），但由于python的缺陷，这里面的多线程依然是并发(伪并行)的，所以效率低。
在这里插入图片描述

1.4 Python的全局解释器锁GIL

Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制。Python在设置之初就考虑到要在解释器主循环中，同时只有一个线程在执行，就像单CPU的系统中运行多个进程那样，内存中可以存放多个程序，但任意时刻，只有一个程序在CPU中运行。

虽然Python解释器可以运行多个线程，但任意时刻，只有一个线程在解释器中运行。对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(global interpreter lock，GIL)来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。

在多线程环境中，Python虚拟机按以下方式执行：

(1) 设置GIL
(2) 切换到一个线程去运行
(3) 运行：
    a. 指定数量的字节码的指令，或者
    b. 线程主动让出控制（可以调用time.sleep(0)）
(4) 把线程设置为睡眠状态
(5) 解锁GIL
(6) 再次重复以上所有步骤

在调用外部代码（如C/C++扩展函数）的时候，GIL将会被锁定，直到这个函数结束为止（由于这期间没有Python的字节码被运行，所以不会做线程切换）。编写扩展的程序员可以主动解锁GIL。不过Python开发人员则不用担心在这些情况下你的Python代码会被锁住。

2 python多线程实例

2.1 普通的单线程

# -*- coding: utf-8 -*-
from time import ctime,sleep


def music(name):
    for i in range(2):
        print("I was listening to music.----{}:{}".format(name, ctime()))
        sleep(1)


def coding(code):
    for i in range(2):
        print("I was coding codes!----{}:{}".format(code, ctime()))
        sleep(5)


if __name__ == '__main__':
    music("my love music")
    coding("python code")
    print("all over.----{}".format(ctime()))

我们先听了一首音乐，通过for循环来控制音乐的播放了两次，每首音乐播放需要1秒钟，sleep()来控制音乐播放的时长。接着我又敲了会代码，，每段代码需要5秒钟，通过for循环敲了两遍。
在这里插入图片描述

2.2 多线程

python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread有一些缺点，在threading得到了弥补，我们直接学习threading 就可以了。继续对上面的例子进行改造，引入threadring来同时播放音乐和写代码：

2.2.1 设置守护线程(不等待)

在Python中，守护线程是指在程序运行时在后台运行的线程，当主线程结束时，守护线程也会随之结束。守护线程通常用于执行一些不需要阻塞主线程或长时间运行的任务。

# -*- coding: utf-8 -*-
from time import ctime,sleep
import threading


def music(name):
    for i in range(2):
        print("I was listening to music.----{}:{}".format(name, ctime()))
        sleep(1)


def coding(code):
    for i in range(2):
        print("I was coding codes!----{}:{}".format(code, ctime()))
        sleep(5)


if __name__ == '__main__':
    threads = []
    t1 = threading.Thread(target=music, args=('my love music',))
    threads.append(t1)

    t2 = threading.Thread(target=coding, args=('python code',))
    threads.append(t2)
    for t in threads:
        # setDaemon(True)将线程声明为守护线程,必须在start()方法调用之前设置
        t.setDaemon(True)
        t.start()
    # 子线程启动后，主线程也继续执行下去
    print("all over.----{}".format(ctime()))

因为是守护线程，当主线程执行完最后一条语句print后,没有等待子线程,直接就退出了,同时子线程也一同结束。
在这里插入图片描述
从执行结果来看，子线程(muisc 、coding)和主线程(print all over)都是同一时间启动，但由于主线程执行完结束，所以导致子线程也终止。
若让主线程多等待8秒，则会正常输出。

if __name__ == '__main__':
    threads = []
    t1 = threading.Thread(target=music, args=('my love music',))
    threads.append(t1)

    t2 = threading.Thread(target=coding, args=('python code',))
    threads.append(t2)
    for t in threads:
        # setDaemon(True)将线程声明为守护线程,必须在start()方法调用之前设置
        t.setDaemon(True)
        t.start()
    # 子线程启动后，主线程也继续执行下去
    sleep(8)
    print("all over.----{}".format(ctime()))

在这里插入图片描述

2.2.2 不设置守护线程(等待)

if __name__ == '__main__':
    threads = []
    t1 = threading.Thread(target=music, args=('my love music',))
    threads.append(t1)

    t2 = threading.Thread(target=coding, args=('python code',))
    threads.append(t2)
    for t in threads:
        t.start()
    # 子线程启动后，主线程也继续执行下去
    print("all over.----{}".format(ctime()))

主线程执行结束以后，进程会等待子线程运行结束后，进程才会退出。
在这里插入图片描述

2.2.3 线程阻塞join方法

对上面的程序加了个join()方法，用于等待线程终止。join()的作用是，在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。

if __name__ == '__main__':
    threads = []
    t1 = threading.Thread(target=music, args=('my love music',))
    t2 = threading.Thread(target=coding, args=('python code',))
    threads.append(t2)
    threads.append(t1)

    for t in threads:
        t.setDaemon(True)
        t.start()
    t.join()
    # 子线程t1运行结束后,继续执行主线程
    print("all over.----{}".format(ctime()))

使用子线程t1阻塞，2秒后运行结束，线程t2还没运行结束。
在这里插入图片描述

python-16-多线程模块threading