一.进程
1.什么是进程
程序并不能单独运行，只有将程序装载到内存中，系统为它分配资源才能运行，而这种执行的程序就称之为进程。程序和进程的区别就在于：程序是指令的集合，它是进程运行的静态描述文本；进程是程序的一次执行活动，属于动态概念。
在多道编程中，我们允许多个程序同时加载到内存中，在操作系统的调度下，可以实现并发地执行。这是这样的设计，大大提高了CPU的利用率。进程的出现让每个用户感觉到自己独享CPU，因此，进程就是为了在CPU上实现多道编程而提出的。
2.有了进程为什么还要线程？
进程有很多优点，它提供了多道编程，让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源，可以提高计算机的利用率。很多人就不理解了，既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的，主要体现在两点上：
- 进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了。
- 进程在执行的过程中如果阻塞，例如等待输入，整个进程就会挂起，即使进程中有些工作不依赖于输入的数据，也将无法执行。
例如，我们在使用qq聊天， qq做为一个独立进程如果同一时间只能干一件事，那他如何实现在同一时刻 即能监听键盘输入、又能监听其它人给你发的消息、同时还能把别人发的消息显示在屏幕上呢？你会说，操作系统不是有分时么？但我的亲，分时是指在不同进程间的分时呀， 即操作系统处理一会你的qq任务，又切换到word文档任务上了，每个cpu时间片分给你的qq程序时，你的qq还是只能同时干一件事呀。
再直白一点， 一个操作系统就像是一个工厂，工厂里面有很多个生产车间，不同的车间生产不同的产品，每个车间就相当于一个进程，且你的工厂又穷，供电不足，同一时间只能给一个车间供电，为了能让所有车间都能同时生产，你的工厂的电工只能给不同的车间分时供电，但是轮到你的qq车间时，发现只有一个干活的工人，结果生产效率极低，为了解决这个问题，应该怎么办呢？。。。。没错，你肯定想到了，就是多加几个工人，让几个人工人并行工作，这每个工人，就是线程！
3.
二.线程
1.什么是线程
在传统操作系统中，每个进程有一个地址空间，而且默认就有一个控制线程
多线程（即多个控制线程）的概念是，在一个进程中存在多个控制线程，多个控制线程共享该进程的地址空间
进程只是用来把资源集中到一起（进程只是一个资源单位，或者说资源集合），而线程才是cpu上的执行单位，
例如，北京地铁与上海地铁是不同的进程，而北京地铁里的13号线是一个线程，北京地铁所有的线路共享北京地铁所有的资源，比如所有的乘客可以被所有线路拉。
2.为什么要用线程
多线程指的是，在一个进程中开启多个线程，简单的讲：如果多个任务共用一块地址空间，那么必须在一个进程内开启多个线程。详细的讲分为4点：
1. 多线程共享一个进程的地址空间
2. 线程比进程更轻量级，线程比进程更容易创建可撤销，在许多操作系统中，创建一个线程比创建一个进程要快10-100倍，在有大量线程需要动态和快速修改时，这一特性很有用
3. 若多个线程都是cpu密集型的，那么并不能获得性能上的增强，但是如果存在大量的计算和大量的I/O处理，拥有多个线程允许这些活动彼此重叠运行，从而会加快程序执行的速度。
4. 在多cpu系统中，为了最大限度的利用多核，可以开启多个线程（比开进程开销要小的多）
三.Python并发编程之多进程
1.multiprocessing模块介绍
python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing。
multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。
2.Process类的介绍
-
创建进程的类
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动） 强调： 1. 需要使用关键字的方式来指定参数 2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元组形式，必须有逗号
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参数介绍
group参数未使用，值始终为None
target表示调用对象，即子进程要执行的任务
args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,‘egon‘,)
kwargs表示调用对象的字典,kwargs={‘name‘:‘egon‘,‘age‘:18}
name为子进程的名称
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方法介绍
p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run() p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法 p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁 p.is_alive():如果p仍然运行，返回True p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程
-
属性介绍
p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置 p.name:进程的名称 p.pid：进程的pid p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可) p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）
3.Process类的使用
part1：创建并开启子进程的方式
注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == ‘__main__‘:下
由于Windows没有fork，多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。
如果在导入时调用Process（），那么这将启动无限继承的新进程（或直到机器耗尽资源）。
这是隐藏对Process（）内部调用的原，使用if __name__ == “__main __”，这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。
-
开进程第一种方法
# -*- coding:utf-8 -*-
# /user/bin/python
import time
import random
from multiprocessing import Process
def eat(name):
print("%s eating" % name)
time.sleep(random.randint(1,3))
print("%s eat end" % name)
if __name__ == ‘__main__‘:
p1 = Process(target=eat, args=("alex",))
p2 = Process(target=eat, args=("nickle",))
p3 = Process(target=eat, args=("json",))
p4 = Process(target=eat, args=("tom",))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print("主线程")
"""
输出结果：
主线程
alex eating
nickle eating
json eating
tom eating
nickle eat end
json eat end
alex eat end
tom eat end
"""
-
开启进程第二种方法
# -*- coding:utf-8 -*-
# /user/bin/python
import time
import random
from multiprocessing import Process
class eat(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
print("%s eating" % self.name)
time.sleep(random.randint(1,3))
print("%s eat end" % self.name)
if __name__ == ‘__main__‘:
p1 = eat("alex")
p2 = eat("nickle")
p3 = eat("json")
p4 = eat("tom")
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print("主进程")
"""
输出结果：
主进程
alex eating
json eating
nickle eating
tom eating
nickle eat end
tom eat end
json eat end
alex eat end
"""
part2:Process对象的其他方法或属性
-
进程对象的方法一：terminate,is_alive
# -*- coding:utf-8 -*-
# /user/bin/python
from multiprocessing import Process
import time
import random
class eat(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
print("%s eating" % self.name)
time.sleep(random.randint(1,3))
print("%s eat end" % self.name)
if __name__ == ‘__main__‘:
p = eat("nickle")
p.start()
p.terminate() # 关闭进程,不会立即关闭,所以is_alive立刻查看的结果可能还是存活
print(p.is_alive()) # 结果为True
time.sleep(random.randint(1,3))
print("go")
print(p.is_alive()) # 结果为False
"""
输出结果：
True
go
False
"""
注意了：p.join(),是父进程在等p的结束，是父进程阻塞在原地，而p仍然在后台运行
-
进程对象的方法二：p.daemon=True,p.join
# -*- coding:utf-8 -*-
# /user/bin/python
from multiprocessing import Process
import time
import random
class eat(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
print("%s eating" % self.name)
time.sleep(random.randint(1,3))
print("%s eat end" % self.name)
if __name__ == ‘__main__‘:
p = eat("nickle")
p.daemon = True # 一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且主进程死,p跟着一起死
p.start()
p.join(0.0001) # 等待p停止,等0.0001秒就不再等了
print("go")
"""
输出结果：
go
"""
# -*- coding:utf-8 -*-
# /user/bin/python
from multiprocessing import Process
import time
import random
def eat(name):
print("%s eating" % name)
time.sleep(random.randint(1,3))
print("%s eat end" % name)
if __name__ == ‘__main__‘:
p1 = Process(target=eat, args=("alex",))
p2 = Process(target=eat, args=("nickle",))
p3 = Process(target=eat, args=("json",))
p4 = Process(target=eat, args=("tom",))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
# 既然join是等待进程结束,那么我像下面这样写,进程不就又变成串行的了吗?
# 当然不是了,必须明确：p.join()是让谁等？
# 很明显p.join()是让主线程等待p的结束，卡住的是主线程而绝非进程p，
# 详细解析如下：
# 进程只要start就会在开始运行了,所以p1-p4.start()时,系统中已经有四个并发的进程了
# 而我们p1.join()是在等p1结束,没错p1只要不结束主线程就会一直卡在原地,这也是问题的关键
# join是让主线程等,而p1-p4仍然是并发执行的,p1.join的时候,其余p2,p3,p4仍然在运行,等#p1.join结束,可能p2,p3,p4早已经结束了,这样p2.join,p3.join.p4.join直接通过检测，无需等待
# 所以4个join花费的总时间仍然是耗费时间最长的那个进程运行的时间
p1.join()
p2.join()
p3.join()
p4.join()
print("主线程")
# 简化方式：
# p_lis = [p1, p2, p3, p4]
# for p in p_lis:
# p.start()
#
# for p in p_lis:
# p.join()
"""
输出结果：
alex eating
nickle eating
json eating
tom eating
nickle eat end
tom eat end
alex eat end
json eat end
主线程
"""
-
进程对象的其他方法：name,id
# -*- coding:utf-8 -*-
# /user/bin/python
from multiprocessing import Process
import time
import random
class eat(Process):
def __init__(self,name):
# self.name=name
# super().__init__() #Process的__init__方法会执行self.name=Piao-1,
# #所以加到这里,会覆盖我们的self.name=name
#为我们开启的进程设置名字的做法
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
print("%s eating" % self.name)
time.sleep(random.randint(1,3))
print("%s eat end" % self.name)
if __name__ == ‘__main__‘:
p = eat("nickle")
p.start()
print("主线程")
print(p.pid)
print(p.name)
"""
输出结果：
主线程
9100
nickle
nickle eating
nickle eat end
"""
4.进程间通信（IPC）方式一：队列
进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信，即IPC，multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的
创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）：
1 Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。
参数介绍：
主要方法：
1 q.put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。 2 q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常. 3 4 q.get_nowait():同q.get(False) 5 q.put_nowait():同q.put(False) 6 7 q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。 8 q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。 9 q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样
其他方法：
1 1 q.cancel_join_thread():不会在进程退出时自动连接后台线程。可以防止join_thread()方法阻塞 2 2 q.close():关闭队列，防止队列中加入更多数据。调用此方法，后台线程将继续写入那些已经入队列但尚未写入的数据，但将在此方法完成时马上关闭。如果q被垃圾收集，将调用此方法。关闭队列不会在队列使用者中产生任何类型的数据结束信号或异常。例如，如果某个使用者正在被阻塞在get()操作上，关闭生产者中的队列不会导致get()方法返回错误。 3 3 q.join_thread()：连接队列的后台线程。此方法用于在调用q.close()方法之后，等待所有队列项被消耗。默认情况下，此方法由不是q的原始创建者的所有进程调用。调用q.cancel_join_thread方法可以禁止这种行为