Python笔记-进程Process、线程Thread、上锁

1、对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process）。比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本就启动了一个记事本进程。

2、在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）。比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。

3、线程是最小的执行单元，而进程由至少一个线程组成。

多进程

1、Unix/Linux：fork()调用实现多进程。

2、Windows没有fork()，multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。

#启动一个子进程并等待其结束：
from multiprocessing import Process
import os

# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

#主函数
if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())

    #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。
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))
    print('Child process will start.')
    p.start()

    #join()可等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。
    p.join()
    print('Child process end.')

结果：
Parent process 928.
Process will start.
Run child process test (929)...
Process end.

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进程间通信

1、Process之间肯定是需要通信的，Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。

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):
    print('Process to write: %s' % os.getpid())
    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):
    print('Process to read: %s' % os.getpid())
    while True:
        value = q.get(True)
        print('Get %s from queue.' % value)

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()
    # 启动子进程pr，读取:
    pr.start()
    # 等待pw结束:
    pw.join()
    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
    pr.terminate()

结果：
Process to write: 50563
Put A to queue...
Process to read: 50564
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.

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多线程

1、Python的标准库提供了两个模块：_thread（低级模块）和threading（高级模块，对_thread进行了封装）。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。

2、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：

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)

结果：
thread MainThread is running...
thread LoopThread is running...
thread LoopThread >>> 1
thread LoopThread >>> 2
thread LoopThread >>> 3
thread LoopThread >>> 4
thread LoopThread >>> 5
thread LoopThread ended.
thread MainThread ended.

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由于任何进程默认就会启动一个线程（主线程），主线程又可以启动新的线程，current_thread()永远返回当前线程的实例。主线程实例的名字叫MainThread，子线程的名字在创建时指定。名字仅仅在打印时用来显示，完全没有其他意义，如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2……

3、
多进程：同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响。
多线程：所有变量都由所有线程共享。所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。

#来看看多个线程同时操作一个变量怎么把内容给改乱了
import time, threading

# 假定这是你的银行存款:
balance = 0

def change_it(n):
    # 先存后取，结果应该为0:
    global balance
    balance = balance + n
    balance = balance - n

def run_thread(n):
    for i in range(100000):
        change_it(n)

t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(balance)

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balance，理论上结果应该为0，但是，由于线程的调度是由OS决定的，当t1、t2交替执行时，只要循环次数足够多，balance的结果就不一定是0了。

原因是因为高级语言的一条语句在CPU执行时是若干条语句，即使一个简单的计算：

balance = balance + n

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也分两步：

计算balance + n，存入临时变量中；
将临时变量的值赋给balance。
也就是可以看成：

x = balance + n
balance = x

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由于x是局部变量，两个线程各自都有自己的x，当代码正常执行时：

#初始值 balance = 0
t1: x1 = balance + 5 # x1 = 0 + 5 = 5
t1: balance = x1     # balance = 5
t1: x1 = balance - 5 # x1 = 5 - 5 = 0
t1: balance = x1     # balance = 0

t2: x2 = balance + 8 # x2 = 0 + 8 = 8
t2: balance = x2     # balance = 8
t2: x2 = balance - 8 # x2 = 8 - 8 = 0
t2: balance = x2     # balance = 0

#结果 balance = 0

#但是t1和t2是交替运行的，如果操作系统以下面的顺序执行t1、t2：
#初始值 balance = 0
t1: x1 = balance + 5  # x1 = 0 + 5 = 5

t2: x2 = balance + 8  # x2 = 0 + 8 = 8
t2: balance = x2      # balance = 8

t1: balance = x1      # balance = 5
t1: x1 = balance - 5  # x1 = 5 - 5 = 0
t1: balance = x1      # balance = 0

t2: x2 = balance - 8  # x2 = 0 - 8 = -8
t2: balance = x2   # balance = -8

#结果
balance = -8

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是因为修改balance需要多条语句，而执行这几条语句时，线程可能中断，从而导致多个线程把同一个对象的内容改乱了。

我们必须确保一个线程在修改balance的时候，别的线程一定不能改。

4、如果我们要确保balance计算正确，就要给change_it()上一把锁，当某个线程开始执行change_it()时，我们说，该线程因为获得了锁，因此其他线程不能同时执行change_it()，只能等待，直到锁被释放后，获得该锁以后才能改。由于锁只有一个，无论多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，所以，不会造成修改的冲突。

创建一个锁就是通过threading.Lock()来实现：

balance = 0
lock = threading.Lock()

def run_thread(n):
    for i in range(100000):
        # 先要获取锁:
        lock.acquire()
        try:
            # 放心地改吧:
            change_it(n)
        finally:
            # 改完了一定要释放锁:
            lock.release()

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当多个线程同时执行lock.acquire()时，只有一个线程能成功地获取锁，然后继续执行代码，其他线程就继续等待直到获得锁为止。

5、获得锁的线程用完后一定要释放锁，否则那些苦苦等待锁的线程将永远等待下去，成为死线程。所以我们用try…finally来确保锁一定会被释放。

6、多进程模式：稳定性高（一个子进程崩溃了，不会影响主进程和其他子进程，当然主进程挂了所有进程就全挂了），但是创建进程的代价大，另外，操作系统能同时运行的进程数也是有限的，在内存和CPU的限制下，如果有几千个进程同时运行，操作系统连调度都会成问题。

7、多线程模式：比多进程快一点，但是也快不到哪去，而且，任何一个线程挂掉都可能直接造成整个进程崩溃，因为所有线程共享进程的内存。