多任务理解
多任务即为同一时间内同时进行多个任务（比如在听歌的同时进行python开发）
并发
指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已）
并行
指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的是一起执行的
threading
创建线程
import threading
from time import sleep,ctime
def sing():
for i in range(3):
print("正在唱歌...%d"%i)
sleep(1)
def dance():
for i in range(3):
print("正在跳舞...%d"%i)
sleep(1)
if __name__ == '__main__':
print('---开始---:%s'%ctime())
t1 = threading.Thread(target=sing) # 创建线程
t2 = threading.Thread(target=dance)
t1.start() # 启动线程
t2.start()
封装线程执行代码
过使用threading模块能完成多任务的程序开发，为了让每个线程的封装性更完美，所以使用threading模块时，往往会定义一个新的子类class，只要继承threading.Thread就可以了，然后重写run方法#coding=utf-8
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(3):
time.sleep(1)
msg = "I'm "+self.name+' @ '+str(i) #name属性中保存的是当前线程的名字
print(msg)
if __name__ == '__main__':
t = MyThread()
t.start()
注意
python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。而创建自己的线程实例后，通过Thread类的start方法，可以启动该线程，交给python虚拟机进行调度，当该线程获得执行的机会时，就会调用run方法执行线程。
线程的执行顺序
#coding=utf-8
import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
for i in range(3):
time.sleep(1)
msg = "I'm "+self.name+' @ '+str(i)
print(msg)
def test():
for i in range(5):
t = MyThread()
t.start()
if __name__ == '__main__':
test()
执行结果：(运行的结果可能不一样，但是大体是一致的)
I'm Thread-1 @ 0
I'm Thread-2 @ 0
I'm Thread-5 @ 0
I'm Thread-3 @ 0
I'm Thread-4 @ 0
I'm Thread-3 @ 1
I'm Thread-4 @ 1
I'm Thread-5 @ 1
I'm Thread-1 @ 1
I'm Thread-2 @ 1
I'm Thread-4 @ 2
I'm Thread-5 @ 2
I'm Thread-2 @ 2
I'm Thread-1 @ 2
I'm Thread-3 @ 2
说明
从代码和执行结果我们可以看出，多线程程序的执行顺序是不确定的。当执行到sleep语句时，线程将被阻塞（Blocked），到sleep结束后，线程进入就绪（Runnable）状态，等待调度。而线程调度将自行选择一个线程执行。上面的代码中只能保证每个线程都运行完整个run函数，但是线程的启动顺序、run函数中每次循环的执行顺序都不能确定。
总结
- 每个线程默认有一个名字，尽管上面的例子中没有指定线程对象的name，但是python会自动为线程指定一个名字。
- 当线程的run()方法结束时该线程完成。
- 无法控制线程调度程序，但可以通过别的方式来影响线程调度的方式。
多线程-共享全局变量
from threading import Thread
import time
g_num = 100
def work1():
global g_num
for i in range(3):
g_num += 1
print("----in work1, g_num is %d---"%g_num)
def work2():
global g_num
print("----in work2, g_num is %d---"%g_num)
print("---线程创建之前g_num is %d---"%g_num)
t1 = Thread(target=work1)
t1.start()
#延时一会，保证t1线程中的事情做完
time.sleep(1)
t2 = Thread(target=work2)
t2.start()
执行结果
---线程创建之前g_num is 100--- ----in work1, g_num is 103--- ----in work2, g_num is 103---
列表当做实参传递到线程中
from threading import Thread
import time
def work1(nums):
nums.append(44)
print("----in work1---",nums)
def work2(nums):
#延时一会，保证t1线程中的事情做完
time.sleep(1)
print("----in work2---",nums)
g_nums = [11,22,33]
t1 = Thread(target=work1, args=(g_nums,))
t1.start()
t2 = Thread(target=work2, args=(g_nums,))
t2.start()
运行结果:
----in work1--- [11, 22, 33, 44] ----in work2--- [11, 22, 33, 44]
总结：
在一个进程内的所有线程共享全局变量，很方便在多个线程间共享数据
缺点就是，线程是对全局变量随意遂改可能造成多线程之间对全局变量的混乱（即线程非安全）
多线程开发可能遇到的问题
假设两个线程t1和t2都要对全局变量g_num(默认是0)进行加1运算，t1和t2都各对g_num加10次，g_num的最终的结果应该为20。
但是由于是多线程同时操作，有可能出现下面情况：
- 在g_num=0时，t1取得g_num=0。此时系统把t1调度为”sleeping”状态，把t2转换为”running”状态，t2也获得g_num=0
- 然后t2对得到的值进行加1并赋给g_num，使得g_num=1
- 然后系统又把t2调度为”sleeping”，把t1转为”running”。线程t1又把它之前得到的0加1后赋值给g_num。
- 这样导致虽然t1和t2都对g_num加1，但结果仍然是g_num=1
同步
说明 python的threading.Thread类有一个run方法，用于定义线程的功能函数，可以在自己的线程类中覆盖该方法。而创建自己的线程实例后，通过Thread类的start方法，可以启动该线程，交给python虚拟机进行调度，当该线程获得执行的机会时，就会调用run方法执行线程。同步就是协同步调，按预定的先后次序进行运行。如:你说完，我再说。
"同"字从字面上容易理解为一起动作
其实不是，"同"字应是指协同、协助、互相配合。
如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行;B执行，再将结果给A;A再继续操作。
解决线程同时修改全局变量的方式
对于上一小节提出的那个计算错误的问题，可以通过线程同步来进行解决
思路，如下:
系统调用t1，然后获取到g_num的值为0，此时上一把锁，即不允许其他线程操作g_num
t1对g_num的值进行+1
t1解锁，此时g_num的值为1，其他的线程就可以使用g_num了，而且是g_num的值不是0而是1
同理其他线程在对g_num进行修改时，都要先上锁，处理完后再解锁，在上锁的整个过程中不允许其他线程访问，就保证了数据的正确性
自定义线程
"""
开辟一个子线程执行多个任务(有序的执行)
"""
import threading
# 方案1
# # 任务1
# def work1():
# print(threading.current_thread())
# print("工作1...")
#
# # 任务2
# def work2():
# print(threading.current_thread())
# print("工作2...")
#
# def func():
# print(threading.current_thread())
# work1()
# work2()
#
# if __name__ == '__main__':
#
# # 创建一个子线程执行任务
# work_thread = threading.Thread(target=func)
# # 启动线程
# work_thread.start()
# 方案2
class MyThread(threading.Thread):
# 重写
# 如果自定义线程后 如果重新了父类的init方法必须要先调用父类同名方法 init
def __init__(self, name):
super(MyThread, self).__init__()
self.name = name
# 任务1
def work1(self):
print(self.name)
print(threading.current_thread())
print("工作1...")
# 任务2
def work2(self):
print(self.name)
print(threading.current_thread())
print("工作2...")
# 程序员需要实现一个方法run
def run(self):
print(threading.current_thread())
self.work1()
self.work2()
if __name__ == '__main__':
# 通过自定义线程类创建子线程
my_thread = MyThread("自定义线程")
# 启动线程
my_thread.start()
互斥锁
理解
互斥锁好比，生活中上卫生间，一个人进入会将门锁上，另一个人必须等待其解锁后才可进入进行工作、
demo
# 创建锁
mutex = threading.Lock()
# 锁定
mutex.acquire()
# 释放
mutex.release()
注意
如果这个锁之前是没有上锁的，那么acquire不会堵塞
如果在调用acquire对这个锁上锁之前 它已经被 其他线程上了锁，那么此时acquire会堵塞，直到这个锁被解锁为止
上锁解锁过程
当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“阻塞”，直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。
线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。
总结
锁的好处
确保了某段关键代码只能由一个线程从头到尾完整地执行
锁的坏处：
阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了由于可以存在多个锁，不同的线程持有不同的锁，并试图获取对方持有的锁时，可能会造成死锁
进程
程序：例如xxx.py这是程序，是一个静态的进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。
不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的
进程：一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，它是操作系统分配资源的基本单元。
不仅可以通过线程完成多任务，进程也是可以的
进程的状态
工作中，任务数往往大于cpu的核数，即一定有一些任务正在执行，而另外一些任务在等待cpu进行执行，因此导致了有了不同的状态
就绪态：运行的条件都已经慢去，正在等在cpu执行
执行态：cpu正在执行其功能
等待态：等待某些条件满足，例如一个程序sleep了，此时就处于等待态
进程的创建-multiprocessing
multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来代表一个进程对象，这个对象可以理解为是一个独立的进程，可以执行另外的事情
demo
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import time
def run_proc():
"""子进程要执行的代码"""
while True:
print("----2----")
time.sleep(1)
if __name__=='__main__':
p = Process(target=run_proc)
p.start()
while True:
print("----1----")
time.sleep(1)
- 创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动
进程pid
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import os
import time
def run_proc():
"""子进程要执行的代码"""
print('子进程运行中，pid=%d...' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号
print('子进程将要结束...')
if __name__ == '__main__':
print('父进程pid: %d' % os.getpid()) # os.getpid获取当前进程的进程号
p = Process(target=run_proc)
p.start()Process语法结构如下：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
- target：如果传递了函数的引用，可以任务这个子进程就执行这里的代码
- args：给target指定的函数传递的参数，以元组的方式传递
- kwargs：给target指定的函数传递命名参数
- name：给进程设定一个名字，可以不设定
- group：指定进程组，大多数情况下用不到
Process创建的实例对象的常用方法：
- start()：启动子进程实例（创建子进程）
- is_alive()：判断进程子进程是否还在活着
- join([timeout])：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒
- terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程
Process创建的实例对象的常用属性：
- name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数
- pid：当前进程的pid（进程号）
Process Josn
demo
from multiprocessing import Process
import time
import random
def test():
for i in range(random.randint(1,5)):
print('-----%d-----'%i)
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
test = Process(target=test)
test.start()
test.join() #等待
print('----main----')
给子进程指定的函数传递参数
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import os
from time import sleep
def run_proc(name, age, **kwargs):
for i in range(10):
print('子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d...' % (name, age, os.getpid()))
print(kwargs)
sleep(0.2)
if __name__=='__main__':
p = Process(target=run_proc, args=('test',18), kwargs={"m":20})
p.start()
sleep(1) # 1秒中之后，立即结束子进程
p.terminate()
p.join()
运行结果:
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}
子进程运行中，name= test,age=18 ,pid=45097...
{'m': 20}
进程间不同享全局变量
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process
import os
import time
nums = [11, 22]
def work1():
"""子进程要执行的代码"""
print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
for i in range(3):
nums.append(i)
time.sleep(1)
print("in process1 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
def work2():
"""子进程要执行的代码"""
print("in process2 pid=%d ,nums=%s" % (os.getpid(), nums))
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=work1)
p1.start()
p1.join()
p2 = Process(target=work2)
p2.start()
运行结果:
in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22] in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0] in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0, 1] in process1 pid=11349 ,nums=[11, 22, 0, 1, 2] in process2 pid=11350 ,nums=[11, 22]
消息队列
Queue
可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：
#coding=utf-8
from multiprocessing import Queue
q=Queue(3) #初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full()) #False
q.put("消息3")
print(q.full()) #True
#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
q.put("消息4",True,2)
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
if not q.full():
q.put_nowait("消息4")
#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
if not q.empty():
for i in range(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
运行结果:
False True 消息列队已满，现有消息数量:3 消息列队已满，现有消息数量:3 消息1 消息2 消息3
说明
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；
Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False ；
Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；
Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；
- Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；
Queue实例
我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
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):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
time.sleep(random.random())
else:
break
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()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print('')
print('所有数据都写入并且读完')
进程和线程的区别
优缺点
线程和进程在使用上各有优缺点：线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；而进程正相反。
同步与异步
同步交互：指发送一个请求,需要等待返回,然后才能够发送下一个请求，有个等待过程；异步交互：指发送一个请求,不需要等待返回,随时可以再发送下一个请求，即不需要等待。 区别：一个需要等待，一个不需要等待，在部分情况下，我们的项目开发中都会优先选择不需要等待的异步交互方式。
进程池Pool
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会用之前的进程来执行新的任务，
demo
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg,os.getpid()))
# random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))
po = Pool(3) # 定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
# Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))
print("----start----")
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("-----end-----")执行结果
----start---- 0开始执行,进程号为21466 1开始执行,进程号为21468 2开始执行,进程号为21467 0 执行完毕，耗时1.01 3开始执行,进程号为21466 2 执行完毕，耗时1.24 4开始执行,进程号为21467 3 执行完毕，耗时0.56 5开始执行,进程号为21466 1 执行完毕，耗时1.68 6开始执行,进程号为21468 4 执行完毕，耗时0.67 7开始执行,进程号为21467 5 执行完毕，耗时0.83 8开始执行,进程号为21466 6 执行完毕，耗时0.75 9开始执行,进程号为21468 7 执行完毕，耗时1.03 8 执行完毕，耗时1.05 9 执行完毕，耗时1.69 -----end-----
进程池的使用
import time, multiprocessing, sys
#复制任务
def copy_work():
print('正在复制。。。', multiprocessing.current_process())
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(3)
for i in range(10):
#同步模式
#pool.apply(copy_work)
#异步模式
pool.apply_async(copy_work)
pool.close()
pool.join()
进程等待
XXX.wait()
进程池实例
import multiprocessing, time, os
# 复制服务
def copy_work(name):
#构建文件夹目录结构
print(multiprocessing.current_process())
old = 'old' + '/' + name
new = 'new' + '/' + name
#打开目标复制文件
old_open = open(old, 'r')
#新建copy文件
new_open = open(new, 'w')
#循环读取与写入
while True:
old_f = old_open.read(1024)
if old_f:
new_open.write(old_f)
else:
break
# 程序入口
if __name__ == '__main__':
old_name = input('请输入copy目标文件夹名称')
name_list = os.listdir(old_name)
#print(name_list) # 测试使用
#循环遍历取其中中的文件名称
pool = multiprocessing.Pool(3)
#for i in range(3):
for name in name_list:
pool.apply_async(copy_work, args=(name, ))
pool.close()
pool.join()