Python怎么实现多任务的多线程处理

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1 多线程实现多任务

1.1 什么是线程？

进程是操作系统分配程序执行资源的单位，而线程是进程的一个实体，是CPU调度和分配的单位。一个进程肯定有一个主线程，我们可以在一个进程里创建多个线程来实现多任务。

1.2 一个程序实现多任务的方法

实现多任务，我们可以用几种方法。

（1）在主进程里面开启多个子进程，主进程和多个子进程一起处理任务。

（2）在主进程里开启多个子线程，主线程和多个子线程一起处理任务。

（3）在主进程里开启多个协程，多个协程一起处理任务。

注意：因为用多个线程一起处理任务，会产生线程安全问题，所以在开发中一般使用多进程+多协程来实现多任务。

1.3 多线程的创建方式

1.3.1 创建threading.Thread对象

import threading
p1 = threading.Thread(target=[函数名],args=([要传入函数的参数]))
p1.start()  # 启动p1线程

我们来模拟一下多线程实现多任务。

假如你在用网易云音乐一边听歌一边下载。网易云音乐就是一个进程。假设网易云音乐内部程序是用多线程来实现多任务的，网易云音乐开两个子线程。一个用来缓存音乐，用于现在的播放。一个用来下载用户要下载的音乐的。这时候的代码框架是这样的：

import threading
import time
 
def listen_music(name):
    while True:
        time.sleep(1)
        print(name,"正在播放音乐")
 
 
def download_music(name):
    while True:
        time.sleep(2)
        print(name,"正在下载音乐")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = threading.Thread(target=listen_music,args=("网易云音乐",))
    p2 = threading.Thread(target=download_music,args=("网易云音乐",))
    p1.start()
    p2.start()

输出：

观察上面的输出代码可以知道：

CPU是按照时间片轮询的方式来执行子线程的。cpu内部会合理分配时间片。时间片到a程序的时候，a程序如果在休眠，就会自动切换到b程序。

严谨来说，CPU在某个时间点，只在执行一个任务，但是由于CPU运行速度和切换速度快，因为看起来像多个任务在一起执行而已。

1.3.2 继承threading.Thread，并重写run

除了上面的方法创建线程，还有另一种方法。可以编写一个类，继承threaing.Thread类，然后重写父类的run方法。

import threading
import time
 
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for i in range(5):
            time.sleep(1)
            print(self.name,i)
 
t1 = MyThread()
t2 = MyThread()
t3 = MyThread()
t1.start()
t2.start()
t3.start()

输出：

运行时无序的，说明已经启用了多任务。

下面是threading.Thread提供的线程对象方法和属性：

• start()：创建线程后通过start启动线程，等待CPU调度，为run函数执行做准备；

• run()：线程开始执行的入口函数，函数体中会调用用户编写的target函数，或者执行被重载的run函数；

• join([timeout])：阻塞挂起调用该函数的线程，直到被调用线程执行完成或超时。通常会在主线程中调用该方法，等待其他线程执行完成。

• name、getName()&setName()：线程名称相关的操作；

• ident：整数类型的线程标识符，线程开始执行前（调用start之前）为None；

• isAlive()、is_alive()：start函数执行之后到run函数执行完之前都为True；

• daemon、isDaemon()&setDaemon()：守护线程相关；

1.4 线程何时开启，何时结束

（1）子线程何时开启，何时运行 当调用thread.start()时 开启线程，再运行线程的代码

（2）子线程何时结束 子线程把target指向的函数中的语句执行完毕后，或者线程中的run函数代码执行完毕后，立即结束当前子线程

（3）查看当前线程数量 通过threading.enumerate()可枚举当前运行的所有线程

（4）主线程何时结束 所有子线程执行完毕后，主线程才结束

示例一：

import threading
import time
  
def run():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print(i)
 
t1 = threading.Thread(target=run)
t1.start()
print("我会在哪里出现")

输出：

为什么主进程（主线程）的代码会先出现呢？因为CPU采用时间片轮询的方式，如果轮询到子线程，发现他要休眠1s，他会先去运行主线程。所以说CPU的时间片轮询方式可以保证CPU的最佳运行。

那如果我想主进程输出的那句话运行在结尾呢？该怎么办呢？这时候就需要用到 join()方法了。

1.5 线程的 join() 方法

import threading
import time
 
def run():
    for i in range(5):
        time.sleep(1)
        print(i)
 
t1 = threading.Thread(target=run)
t1.start()
t1.join()  
print("我会在哪里出现")

输出：

join() 方法可以阻塞主线程（注意只能阻塞主线程，其他子线程是不能阻塞的），直到 t1 子线程执行完，再解阻塞。

1.6 多线程共享全局变量出现的问题

我们开两个子线程，全局变量是0，我们每个线程对他自加1，每个线程加一百万次，这时候就会出现问题了，来，看代码：

import threading
import time
 
num = 0
 
def work1(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        temp = num
        num = temp + 1
    print(num)
 
 
def work2(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        temp = num
        num = temp + 1
    print(num)
 
 
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=work1,args=(1000000,))
    t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
    t1.start()
    t2.start()
 
    while len(threading.enumerate()) != 1:
        time.sleep(1)
    print(num)

输出

1459526 # 第一个子线程结束后全局变量一共加到这个数
1588806 # 第二个子线程结束后全局变量一共加到这个数
1588806 # 两个线程都结束后，全局变量一共加到这个数

奇怪了，我不是每个线程都自加一百万次吗？照理来说，应该最后的结果是200万才对的呀。问题出在哪里呢？

我们知道CPU是采用时间片轮询的方式进行几个线程的执行。

假设我CPU先轮询到work1()，num此时为100，在我运行到第10行时，时间结束了！此时,赋值了，但是还没有自加！即temp=100，num=100。

然后，时间片轮询到了work2()，进行赋值自加。num=101了。

又回到work1()的断点处，num=temp+1，temp=100，所以num=101。

就这样！num少了一次自加！在次数多了之后，这样的错误积累在一起，结果只得到158806！

这就是线程安全问题！

1.7 互斥锁可以弥补部分线程安全问题。（互斥锁和GIL锁是不一样的东西！）

       当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制

       线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。

       互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定

       某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。

互斥锁有三个常用步骤：

lock = threading.Lock()  # 取得锁
lock.acquire()  # 上锁
lock.release()  # 解锁

下面让我们用互斥锁来解决上面例子的线程安全问题。

import threading
import time
 
num = 0
lock = threading.Lock()  # 取得锁
def work1(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        lock.acquire()  # 上锁
        temp = num
        num = temp + 1
        lock.release()  # 解锁
    print(num)
 
 
def work2(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        lock.acquire()  # 上锁
        temp = num
        num = temp + 1
        lock.release()  # 解锁
    print(num)
 
 
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=work1,args=(1000000,))
    t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,))
    t1.start()
    t2.start()
 
    while len(threading.enumerate()) != 1:
        time.sleep(1)
    print(num)

输出：

1945267 # 第一个子线程结束后全局变量一共加到这个数
2000000 # 第二个子线程结束后全局变量一共加到这个数
2000000 # 两个线程都结束后，全局变量一共加到这个数

1.8 线程池ThreadPoolExecutor

从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的进一步抽象（这里主要关注线程池），不仅可以帮我们自动调度线程，还可以做到：

• 主线程可以获取某一个线程（或者任务的）的状态，以及返回值。

• 当一个线程完成的时候，主线程能够立即知道。

• 让多线程和多进程的编码接口一致。

1.8.1 创建线程池

示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
 
# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times
 
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 通过submit函数提交执行的函数到线程池中，submit函数立即返回，不阻塞
task1 = executor.submit(get_html, (3))
task2 = executor.submit(get_html, (2))
# done方法用于判定某个任务是否完成
print("1: ", task1.done())
# cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中才能取消成功
print("2: ", task2.cancel())
time.sleep(4)
print("3: ", task1.done())
# result方法可以获取task的执行结果
print("4: ", task1.result())

输出：

• ThreadPoolExecutor构造实例的时候，传入max_workers参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。

• 使用submit函数来提交线程需要执行的任务（函数名和参数）到线程池中，并返回该任务的句柄（类似于文件、画图），注意submit()不是阻塞的，而是立即返回。

• 通过submit函数返回的任务句柄，能够使用done()方法判断该任务是否结束。上面的例子可以看出，由于任务有2s的延时，在task1提交后立刻判断，task1还未完成，而在延时4s之后判断，task1就完成了。

• 使用cancel()方法可以取消提交的任务，如果任务已经在线程池中运行了，就取消不了。这个例子中，线程池的大小设置为2，任务已经在运行了，所以取消失败。如果改变线程池的大小为1，那么先提交的是task1，task2还在排队等候，这是时候就可以成功取消。

• 使用result()方法可以获取任务的返回值。查看内部代码，发现这个方法是阻塞的。

1.8.2 as_completed

上面虽然提供了判断任务是否结束的方法，但是不能在主线程中一直判断啊。有时候我们是得知某个任务结束了，就去获取结果，而不是一直判断每个任务有没有结束。这是就可以使用as_completed方法一次取出所有任务的结果。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import time
 
# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times
 
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]
 
for future in as_completed(all_task):
    data = future.result()
    print("in main: get page {}s success".format(data))
 
# 执行结果
# get page 2s finished
# in main: get page 2s success
# get page 3s finished
# in main: get page 3s success
# get page 4s finished
# in main: get page 4s success

  as_completed()方法是一个生成器，在没有任务完成的时候，会阻塞，在有某个任务完成的时候，会yield这个任务，就能执行for循环下面的语句，然后继续阻塞住，循环到所有的任务结束。从结果也可以看出，先完成的任务会先通知主线程。

1.8.3 map

除了上面的as_completed方法，还可以使用executor.map方法，但是有一点不同。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
 
# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times
 
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
 
for data in executor.map(get_html, urls):
    print("in main: get page {}s success".format(data))
# 执行结果
# get page 2s finished
# get page 3s finished
# in main: get page 3s success
# in main: get page 2s success
# get page 4s finished
# in main: get page 4s success

使用map方法，无需提前使用submit方法，map方法与python标准库中的map含义相同，都是将序列中的每个元素都执行同一个函数。上面的代码就是对urls的每个元素都执行get_html函数，并分配各线程池。可以看到执行结果与上面的as_completed方法的结果不同，输出顺序和urls列表的顺序相同，就算2s的任务先执行完成，也会先打印出3s的任务先完成，再打印2s的任务完成。

1.8.4 wait

  wait方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETED
import time
 
# 参数times用来模拟网络请求的时间
def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {}s finished".format(times))
    return times
 
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]
wait(all_task, return_when=ALL_COMPLETED)
print("main")
# 执行结果 
# get page 2s finished
# get page 3s finished
# get page 4s finished
# main

  wait方法接收3个参数，等待的任务序列、超时时间以及等待条件。等待条件return_when默认为ALL_COMPLETED，表明要等待所有的任务都结束。可以看到运行结果中，确实是所有任务都完成了，主线程才打印出main。等待条件还可以设置为FIRST_COMPLETED，表示第一个任务完成就停止等待。

2 多进程实行多任务

2.1 多线程的创建方式

创建进程的方式和创建线程的方式类似：

• 实例化一个multiprocessing.Process的对象，并传入一个初始化函数对象（initial function )作为新建进程执行入口；

• 继承multiprocessing.Process，并重写run函数；

2.1.1 方式1

在开始之前，我们要知道什么是进程。道理很简单，你平时电脑打开QQ客户端，就是一个进程。再打开一个QQ客户端，又是一个进程。那么，在python中如何用一篇代码就可以开启几个进程呢？通过一个简单的例子来演示：

import multiprocessing
import time
 
 
def task1():
    while True:
        time.sleep(1)
        print("I am task1")
 
def task2():
    while True:
        time.sleep(2)
        print("I am task2")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1)  # multiprocessing.Process创建了子进程对象p1
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2)  # multiprocessing.Process创建了子进程对象p2
    p1.start()  # 子进程p1启动
    p2.start()  # 子进程p2启动
    print("I am main task")  # 这是主进程的任务

输出：

可以看到子进程对象是由multiprocessing模块中的Process类创建的。除了p1，p2两个被创建的子进程外。当然还有主进程。主进程就是我们从头到尾的代码，包括子进程也是由主进程创建的。

注意的点有：

（1）首先解释一下并发：并发就是当任务数大于cpu核数时，通过操作系统的各种任务调度算法，实现多个任务“一起”执行。（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务相当快，看上去想同时执行而已。)

（2）当是并发的情况下，子进程与主进程的运行都是没有顺序的，CPU会采用时间片轮询的方式，哪个程序先要运行就先运行哪个。

（3）主进程会默认等待所有子进程执行完毕后，它才会退出。所以在上面的例子中，p1，p2子进程是死循环进程，主进程的最后一句代码print("I am main task")虽然运行完了，但是主进程并不会关闭，他会一直等待着子进程。

（4）主进程默认创建的是非守护进程。注意，结合3.和5.看。

（5）但是！如果子进程是守护进程的话，那么主进程运行完最后一句代码后，主进程会直接关闭，不管你子进程运行完了没有！

2.1.2 方式2

from multiprocessing import Process  
import os, time
 
class CustomProcess(Process):
    def __init__(self, p_name, target=None):
        # step 1: call base __init__ function()
        super(CustomProcess, self).__init__(name=p_name, target=target, args=(p_name,))
 
    def run(self):
        # step 2:
        # time.sleep(0.1)
        print("Custom Process name: %s, pid: %s "%(self.name, os.getpid()))
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = CustomProcess("process_1")
    p1.start()
    p1.join()
    print("subprocess pid: %s"%p1.pid)
    print("current process pid: %s" % os.getpid())

输出：

这里可以思考一下，如果像多线程一样，存在一个全局的变量share_data，不同进程同时访问share_data会有问题吗？

由于每一个进程拥有独立的内存地址空间且互相隔离，因此不同进程看到的share_data是不同的、分别位于不同的地址空间，同时访问不会有问题。这里需要注意一下。

2.2 守护进程

测试下：

import multiprocessing
import time
 
 
def task1():
    while True:
        time.sleep(1)
        print("I am task1")
 
def task2():
    while True:
        time.sleep(2)
        print("I am task2")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2)
    p1.daemon = True  # 设置p1子进程为守护进程
    p2.daemon = True  # 设置p2子进程为守护进程
    p1.start()
    p2.start()
    print("I am main task")

输出：

I am main task

输出结果是不是有点奇怪。为什么p1,p2子进程都没有输出的？

让我们来整理一下思路：

• 创建p1,p2子进程

• 设置p1,p2子进程为守护进程

• p1,p2子进程开启

• p1,p2子进程代码里面都有休眠时间，所以cpu为了不浪费时间，先做主进程后续的代码。

• 执行主进程后续的代码，print("I am main task")

• 主进程后续的代码执行完成了，所以剩下的子进程是守护进程的，全都要关闭了。但是，如果主进程的代码执行完了，有两个子进程，一个是守护的，一个非守护的，怎么办呢？其实，他会等待非守护的那个子进程运行完，然后三个进程一起关闭。

• p1,p2还在休眠时间内就被终结生命了，所以什么输出都没有。

例如，把P1设为非守护进程：

import multiprocessing
import time
 
 
def task1():
    i = 1
    while i < 5:
        time.sleep(1)
        i += 1
        print("I am task1")
 
def task2():
    while True:
        time.sleep(2)
        print("I am task2")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2)
    p2.daemon = True  # 设置p2子进程为守护进程
    p1.start()
    p2.start()
    print("I am main task")

输出：

里面涉及到两个知识点：

（1）当主进程结束后，会发一个消息给子进程(守护进程)，守护进程收到消息，则立即结束

（2）CPU是按照时间片轮询的方式来运行多进程的。哪个合适的哪个运行，如果你的子进程里都有time.sleep。那我CPU为了不浪费资源，肯定先去干点其他的事情啊。

那么，守护进程随时会被中断，他的存在意义在哪里的？

其实，守护进程主要用来做与业务无关的任务，无关紧要的任务，可有可无的任务，比如内存垃圾回收，某些方法的执行时间的计时等。

2.3 创建的子进程要传入参数

import multiprocessing
 
 
def task(a,b,*args,**kwargs):
    print("a")
    print("b")
    print(args)
    print(kwargs)
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(1,2,3,4,5,6),kwargs={"name":"chichung","age":23})
    p1.start()
    print("主进程已经运行完最后一行代码啦")

输出：

子进程要运行的函数需要传入变量a,b,一个元组，一个字典。我们创建子进程的时候，变量a,b要放进元组里面，task函数取的时候会把前两个取出来，分别赋值给a,b了。

2.4 子进程几个常用的方法

import multiprocessing
 
def task(a,b,*args,**kwargs):
    print("a")
    print("b")
    print(args)
    print(kwargs)
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(1,2,3,4,5,6),kwargs={"name":"chichung","age":23})
    p1.start()
    print("p1子进程的名字：%s" % p1.name)
    print("p1子进程的id：%d" % p1.pid)
    p1.join()
    print(p1.is_alive())

输出：

2.5 进程之间是不可以共享全局变量

进程之间是不可以共享全局变量的，即使子进程与主进程。道理很简单，一个新的进程，其实就是占用一个新的内存空间，不同的内存空间，里面的变量肯定不能够共享的。实验证明如下：

示例一：

import multiprocessing
 
g_list = [123]
 
def task1():
    g_list.append("task1")
    print(g_list)
 
def task2():
    g_list.append("task2")
    print(g_list)
 
def main_process():
    g_list.append("main_processs")
    print(g_list)
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1)
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2)
    p1.start()
    p2.start()
    main_process()
    print("11111: ", g_list)

输出：

[123, "main_processs"]
11111: [123, "main_processs"]
[123, "task1"]
[123, "task2"]

示例二：

import multiprocessing
import time
 
 
def task1(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        temp = num
        num = temp + 1
    print(num)
    print("I am task1")
 
def task2(loop):
    global num
    for i in range(loop):
        # 等价于 num += 1
        temp = num
        num = temp + 1
    print(num)
    print("I am task2")
 
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = multiprocessing.Process(target=task1, args=(100000,)  # multiprocessing.Process创建了子进程对象p1
    p2 = multiprocessing.Process(target=task2, args=(100000,)  # multiprocessing.Process创建了子进程对象p2
    p1.start()  # 子进程p1启动
    p2.start()  # 子进程p2启动
    print("I am main task")  # 这是主进程的任务

输出：

2.6 python进程池：multiprocessing.pool

进程池可以理解成一个队列，该队列可以容易指定数量的子进程，当队列被任务占满之后，后续新增的任务就得排队，直到旧的进程有任务执行完空余出来，才会去执行新的任务。

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

Pool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规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来它。

2.6.1 使用进程池（非阻塞）

#coding: utf-8
import multiprocessing
import time
 
def func(msg):
    print("msg:", msg)
    time.sleep(3)
    print("end")
 
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) # 设定进程的数量为3
    for i in range(4):
        msg = "hello %d" %(i)
        pool.apply_async(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
 
    print("Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
    pool.close()
    pool.join()   #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
    print("Sub-process(es) done.")

输出：

函数解释：

• apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞，apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的（理解区别，看例1例2结果区别）

• close() 关闭pool，使其不在接受新的任务。

• terminate() 结束工作进程，不在处理未完成的任务。

• 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。

apply(), apply_async()：

• apply(): 阻塞主进程, 并且一个一个按顺序地执行子进程, 等到全部子进程都执行完毕后 ,继续执行 apply()后面主进程的代码

• apply_async() 非阻塞异步的, 他不会等待子进程执行完毕, 主进程会继续执行, 他会根据系统调度来进行进程切换

执行说明：创建一个进程池pool，并设定进程的数量为3，xrange(4)会相继产生四个对象[0, 1, 2, 4]，四个对象被提交到pool中，因pool指定进程数为3，所以0、1、2会直接送到进程中执行，当其中一个执行完事后才空出一个进程处理对象3，所以会出现输出“msg: hello 3”出现在"end"后。因为为非阻塞，主函数会自己执行自个的，不搭理进程的执行，所以运行完for循环后直接输出“mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~”，主程序在pool.join（）处等待各个进程的结束。

2.6.2 使用进程池（阻塞）

#coding: utf-8
import multiprocessing
import time
 
def func(msg):
    print("msg:", msg)
    time.sleep(3)
    print("end")
 
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) # 设定进程的数量为3
    for i in range(4):
        msg = "hello %d" %(i)
        pool.apply(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
 
    print("Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")
    pool.close()
    pool.join()   #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
    print("Sub-process(es) done.")

输出：

2.6.3 使用进程池，并关注结果

import multiprocessing
import time
 
def func(msg):
    print("msg:", msg)
    time.sleep(3)
    print("end")
    return "done" + msg
 
if __name__ == "__main__":
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    result = []
    for i in range(3):
        msg = "hello %d" %(i)
        result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
    pool.close()
    pool.join()
    for res in result:
        print(":::", res.get())
    print("Sub-process(es) done.")

输出：

注：get()函数得出每个返回结果的值

3 python多线程与多进程比较

先来看两个例子：

（1）示例一，多线程与单线程，开启两个python线程分别做一亿次加一操作，和单独使用一个线程做一亿次加一操作：

import threading
import time
 
def tstart(arg):
    var = 0
    for i in range(100000000):
        var += 1
    print(arg, var)
 
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=tstart, args=("This is thread 1",))
    t2 = threading.Thread(target=tstart, args=("This is thread 2",))
    start_time = time.time()
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print("Two thread cost time: %s" % (time.time() - start_time))
    start_time = time.time()
    tstart("This is thread 0")
    print("Main thread cost time: %s" % (time.time() - start_time))

输出：

上面的例子如果只开启t1和t2两个线程中的一个，那么运行时间和主线程基本一致。

（2）示例二，使用两个进程

from multiprocessing import Process  
import os, time
 
def pstart(arg):
    var = 0
    for i in range(100000000):
        var += 1
    print(arg, var)
 
if __name__ == "__main__":
    p1 = Process(target = pstart, args = ("1", ))
    p2 = Process(target = pstart, args = ("2", ))
    start_time = time.time()
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    print("Two process cost time: %s" % (time.time() - start_time))
    start_time = time.time()
    pstart("0")
    print("Current process cost time: %s" % (time.time() - start_time))

输出：

对比分析：

双进程并行执行和单进程执行相同的运算代码，耗时基本相同，双进程耗时会稍微多一些，可能的原因是进程创建和销毁会进行系统调用，造成额外的时间开销。

但是对于python线程，双线程并行执行耗时比单线程要高的多，效率相差近10倍。如果将两个并行线程改成串行执行，即：

import threading
import time
 
def tstart(arg):
    var = 0
    for i in range(100000000):
        var += 1
    print(arg, var)
 
if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=tstart, args=("This is thread 1",))
    t2 = threading.Thread(target=tstart, args=("This is thread 2",))
    start_time = time.time()
    t1.start()
    t1.join()
    print("thread1 cost time: %s" % (time.time() - start_time))
    start_time = time.time()
    t2.start()
    t2.join()
    print("thread2 cost time: %s" % (time.time() - start_time))
    start_time = time.time()
    tstart("This is thread 0")
    print("Main thread cost time: %s" % (time.time() - start_time))

输出：

可以看到三个线程串行执行，每一个执行的时间基本相同。

本质原因双线程是并发执行的，而不是真正的并行执行。原因就在于GIL锁。

4 GIL锁

提起python多线程就不得不提一下GIL(Global Interpreter Lock 全局解释器锁)，这是目前占统治地位的python解释器CPython中为了保证数据安全所实现的一种锁。不管进程中有多少线程，只有拿到了GIL锁的线程才可以在CPU上运行，即使是多核处理器。对一个进程而言，不管有多少线程，任一时刻，只会有一个线程在执行。对于CPU密集型的线程，其效率不仅仅不高，反而有可能比较低。python多线程比较适用于IO密集型的程序。对于的确需要并行运行的程序，可以考虑多进程。

多线程对锁的争夺，CPU对线程的调度，线程之间的切换等均会有时间开销。

5 线程和进程比较

5.1 线程和进程的区别

下面简单的比较一下线程与进程

• 进程是资源分配的基本单位，线程是CPU执行和调度的基本单位；

• 通信/同步方式：

• 同步方式：互斥锁，递归锁，条件变量，信号量

• 通信方式：位于同一进程的线程共享进程资源，因此线程间没有类似于进程间用于数据传递的通信方式，线程间的通信主要是用于线程同步。

• 通信方式：管道，FIFO，消息队列，信号，共享内存，socket，stream流；

• 同步方式：PV信号量，管程

• 进程：

• 线程：

• CPU上真正执行的是线程，线程比进程轻量，其切换和调度代价比进程要小；

• 线程间对于共享的进程数据需要考虑线程安全问题，由于进程之间是隔离的，拥有独立的内存空间资源，相对比较安全，只能通过上面列出的IPC(Inter-Process Communication)进行数据传输；

• 系统有一个个进程组成，每个进程包含代码段、数据段、堆空间和栈空间，以及操作系统共享部分 ，有等待，就绪和运行三种状态；

• 一个进程可以包含多个线程，线程之间共享进程的资源（文件描述符、全局变量、堆空间等），寄存器变量和栈空间等是线程私有的；

• 操作系统中一个进程挂掉不会影响其他进程，如果一个进程中的某个线程挂掉而且OS对线程的支持是多对一模型，那么会导致当前进程挂掉；

• 如果CPU和系统支持多线程与多进程，多个进程并行执行的同时，每个进程中的线程也可以并行执行，这样才能最大限度的榨取硬件的性能；

5.2 线程和进程的上下文切换

进程切换过程切换牵涉到非常多的东西，寄存器内容保存到任务状态段TSS，切换页表，堆栈等。简单来说可以分为下面两步：

• 页全局目录切换，使CPU到新进程的线性地址空间寻址；

• 切换内核态堆栈和硬件上下文，硬件上下文包含CPU寄存器的内容，存放在TSS中；

线程运行于进程地址空间，切换过程不涉及到空间的变换，只牵涉到第二步；

5.3 使用多线程还是多进程？

• CPU密集型：程序需要占用CPU进行大量的运算和数据处理；适合多进程；

• I/O密集型：程序中需要频繁的进行I/O操作；例如网络中socket数据传输和读取等；适合多线程

由于python多线程并不是并行执行，因此较适合与I/O密集型程序，多进程并行执行适用于CPU密集型程序

感谢各位的阅读，以上就是“Python怎么实现多任务的多线程处理”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python怎么实现多任务的多线程处理这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！