Python多线程编程入门详解

2024-10-20 12:26:23

一、任务、进程和线程

现代操作系统比如Mac OS X， Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。

什么叫“多任务”（multitasking）呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。例如你一边在用浏览器上查资料，一边在听MP3，一边在用Word写文档，这就是多任务。

打开Windows的任务管理器，可以直观的了解一下：

任务

（task）是最抽象的,是一个一般性的术语,指由软件完成的一个活动。一个任务既可以是一个进程,也可以是一个线程。简而言之,它指的是一系列共同达到某一目的的操作。例如,读取数据并将数据放入内存中。这个任务可以作为一个进程来实现,也可以作为一个线程（或作为一个中断任务）来实现。

单核CPU如何实现“多任务”

三个任务A,B,C在单个CPU上交替执行，逻辑上表现为三个执行实例并发执行，但实质物理上是串行执行。

多核CPU如何实现“多任务”

多任务的真正并行只能在多核CPU上实现，但是，一般而言，任务的数量多于CPU的核数，还是需要将多个任务轮流调度到每个核上执行。

单核与多核处理器（Multi-core processor）示例

多核CPU：简单地说是将多个核心装载一个封装里，外观上看是一个处理器。

串行：一个处理完再一个。

并行：指两个或者多个事件在同一时刻发生。

并发：指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。

例如：并发时你正在吃饭，吃到一半电话响，去接电话，接完后继续吃饭；并行时边吃饭边打电话。

进程

（process）常常被定义为程序的执行。可以把一个进程看成是一个独立的程序,在内存中有其完备的数据空间和代码空间。一个进程所拥有的数据和变量只属于它自己。

线程

（tread）则是某一进程中一路单独运行的程序。也就是说,线程存在于进程之中。一个进程由一个或多个线程构成,各线程共享相同的代码和全局数据 ,但各有其自己的堆栈。由于堆栈是每个线程一个,所以局部变量对每一线程来说是私有的。由于所有线程共享同样的代码和全局数据，它们比进程更紧密,比单独的进程间更趋向于相互作用，线程间的相互作用更容易些，因为它们本身就有某些供通信用的共享内存：进程的全局数据。

进程和线程的关系

（1）一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。

（2）资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。

（3）处理机分给线程，即真正在处理机上运行的是线程。

（4）线程在执行过程中，需要协作同步。不同进程的线程间要利用消息通信的办法实现同步。

二、Python既支持多进程，又支持多线程

multiprocessing --- 基于进程的并行 — Python 3.10.0 文档

threading --- 基于线程的并行 — Python 3.10.0 文档

Python实现多进程

在Unix/Linux下，Mac系统是基于BSD（Unix的一种）内核，都可以使用fork()调用实现多进程，Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork。例如：

import os

print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
pid = os.fork()  #Windows中不支持fork()，将报错
if pid == 0:
    print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

需要注意的是，上述代码在Unix/Linux、Mac系统中可以运行，但在Windows中运行报错：

AttributeError: module 'os' has no attribute 'fork'

因为Windows没有fork调用，怎么办？

multiprocessing模块是跨平台版本的多进程模块。在Windows上用Python编写多进程的程序，可以使用multiprocessing模块。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。

Process进程类的说明

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

group：指定进程组，目前只能使用None
target：执行的目标任务名
name：进程名字，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数
args：以元组方式给执行任务传参
kwargs：以字典方式给执行任务传参

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）
join()：等待子进程执行结束
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:

例如：

import multiprocessing
import time

# 跳舞任务
def dance():
    for i in range(3):
        print("跳舞中...")
        time.sleep(0.2)

# 唱歌任务
def sing():
    for i in range(3):
        print("唱歌中...")
        time.sleep(0.2)

dance_process = multiprocessing.Process(target=dance(), name="myprocess1")
sing_process = multiprocessing.Process(target=sing())

# 启动子进程执行对应的任务
dance_process.start()
sing_process.start()

执行结果如下图:

Python实现多线程

多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。

Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装。绝大多数情况下，使用threading这个高级模块。

线程类Thread

Thread([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

group: 线程组，目前只能使用None
target: 执行的目标任务名
args: 以元组的方式给执行任务传参
kwargs: 以字典方式给执行任务传参
name: 线程名，一般不用设置

Thread类提供了以下方法:

run(): 用以表示线程活动的方法。
start():启动线程活动。
join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生。
isAlive(): 返回线程是否活动的。
getName(): 返回线程名。
setName(): 设置线程名。

启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行，例子：

import time, threading

# 新线程执行的代码:
def loop():
    print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
        time.sleep(1)
    print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()
print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)