python 多线程、多进程

一、首先说下多线程、多进程用途及异同点，另外还涉及到队列的，memcache、redis的操作等：

1、在python中，如果一个程序是IO密集的操作，使用多线程；运算密集的操作使用多进程。

但是，其实在python中，只支持一个cpu的多线程，多个任务是切换执行的，并不能并行执行，所以有的时候，多线程并不比单线程要快，在我们的理解中，下意识的就会认为

多线程肯定比单线程要快，其实不然，多线程只会在有线程阻塞的情况下才会起到效果，下面我们来看一个实例：

 import os,sys,json
 import threadpool,threading
 from collections import OrderedDict
 import  collections,time
 import random
 import datetime

 print(datetime.datetime.now())
 def analysed():
     # count_dict = {}
     with open('log.log') as log_file:
         for line in log_file.readlines():
             line = line.strip()
             if '.action?' in line:
                 url_api =  line.split()[6].split('.action')[0]
                 if url_api.startswith('http'):
                     count = count_dict.setdefault(url_api,0)
                     count  += 1
                     count_dict[url_api] = count
                 else:
                     continue
             else:
                 continue

     order_dict = collections.OrderedDict(reversed(sorted(count_dict.items(),key=lambda x: x[1])))
     # return order_dict
     for key in order_dict.keys():
         if '?' in key:
             continue
         else:
             # print(key,order_dict.get(key))
             pass
     print(datetime.datetime.now())
 count_dict = {}
 t = threading.Thread(target=analysed,args=())
 t.start()

解释说明：

　　　　　　首先我们看下这个脚本实现的目的，主要就是打开一个日志文件，里面是nginx访问日志，提取出来部分url，然后去重排序输出重复的url数量，（在这里我没有输出，是因为方便看时间

最下面的两行就是多线程，使用的是threading的Thread的方法，里面有两个参数；一个是target，用来指定调用的函数，另一个是args，用来指定传递的参数），其它的就不过多的

解释了，直接看运行的时间：

　　　　　　　　《 2016-07-22 09:56:33.716978
　　　　　　　　    2016-07-22 09:56:39.375297 》；总共用了6秒的时间，下面我们就不把所有的脚本都输出出来了，只把最后两行的内容改为analysed(count_dict)，直接调用函数，然后

输出的结果为：

　　　　　　　　《 2016-07-22 10:19:57.294831
　　　　　　　　    2016-07-22 10:20:02.549330 》；总共用时5秒

总结：

从输出的结果就可以看出来，使用多线程比使用单线程用时还要长，因为这个脚本执行的过程不会产生线程阻塞的问题，所以执行的时间都是差不多的，在这里多线程是起不到什么作

用的，也验证了我们上面所说的观点（线程阻塞的脚本实例就不跟大家演示了，大家只要明白这个道理就OK了）

2、说完多线程，下面我们来聊聊线程池的作用，在说线程池之前，我们先来看下队列：

队列可以有多种形式（1、先进先出，2、先进后出），其实不管是那种形式，它的作用就是把任务放在里面，然后进程或者线程去取任务来执行，下面我们来定义一个队列，并列出一些常用的

方法：

myqueue = queue.Queue() ;括号里面可以有好多的参数(其中maxsize = num)指定的是队列的最大长度

myqueue.put() ; 括号里面放置的是任务，就是把任务放到队列中

myqueue.get() ; 这个方法是获取队列中的任务，如果队列中已经没有任务了，那么就会一直处于等待状态。

myqueue.qsize() ; 这个方法是获取队列的长度

myqueue.empty()  ; 如果队列为空，返回True,反之False

myqueue.full() ; 如果队列满了，返回True,反之False

附上一个例子：

 import queue
 import threading
 import time

 q = queue.Queue(20)

 def productor(arg):
     q.put('买票')

 #定义有6个人在同时购票，但是三台服务器只能同时处理三个请求。
 for i in range(6):
     t = threading.Thread(target=productor,args=(i,))
     t.start()

 def consumer(arg):
     while True:
         print(arg,q.get())
         time.sleep(2)
 #描述为三台服务器在同时处理，一台服务器同一时刻只能处理一个请求
 for i in range(3):
     t = threading.Thread(target=consumer,args=(i,))
     t.start()

我们先看代码，然后再列出输出的结果；这段代码的意思是说，6个月在同时买票，然后又三个线程在同时处理，买票的会把买票放在队列中，也就是q.put('买票')

线程处理里面threading.Thread(target=consumer,args=(i,))；括号里面分别的意思分别是：target指明线程要调用的函数，args是要传递的参数，在这

里我们只传递第几个线程去执行任务；然后consumer函数执行去队列中取任务，也就是q.get()。看完这段代码，我们再看输出的结果：

 0 买票
 1 买票
 2 买票
 0 买票
 1 买票
 2 买票

其实我们这样看，看的并不是很明确，其实在输出结果之后，程序还没有停止，上面我们再说队列的时候，也简单的提到了，因为，最后的q.get()会一直等待输出，

如果我们不想代码一直这么地的等待下去，那么我们可以在q.get()的括号里面加上超时时间，可以写成这种模式：q.get(timeout=5),等待5秒。

2、多进程：

        2.1在这里我还想再啰嗦一句，多线程只能利用单核CPU，也就是说不管你产生多少线程，都只会在一个CPU上去调度，但是多进程的进程池可以实现多CPU调度，以前

的博客里，也提到过，如果你的任务是计算密集型的，就要使用多进程，其实就是因为多进程能调度多核cpu，所以比较快。

实现线程的模块是multiprocessing，它里面也有很多的方法来实现不同的目的，其实进程和线程除了模块不同之外，它们的方法基本是都是一样的，而且含义也是

一样的，下面我们也是先来举一个单线程的例子：

 import multiprocessing
 import time

 def func(msg):
     for i in range(3):
         print(msg)
         time.sleep(1)

 if __name__ == "__main__":
     p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))
     p.start()
     p.join()
     print("Sub-process done")

解释说明：

首先先说main里面的代码，先创建一个进程对象，然后调用它的start方法（表明开始执行func函数），那个p.join()在这里说一下，多线程里面也有这个方法，

其功能和含义是相同的，表示主进程等待子进程，在我们这段代码中，主进程就是那个print语句，等待函数执行完毕之后再执行这个print语句，下面我们来看下

输出的结果，那么你就恍然大明白了！！！

hello
hello
hello
Sub-process done

2.2、进程池

其实进程池就是调用的multiprocessing模块中的Pool方法，然后完成进程池的目的，看代码：

 from multiprocessing import Pool

 def f1(arg):
     print(arg)

 if __name__ == '__main__':
     pool = Pool(5)
     for i in range(5):
         pool.apply_async(func=f1,args=(i,))

     pool.close()
     pool.join()

方式一样，先看代码的含义，然后再输出结果，pool对象的apply_async方法的作用就是接受任务并把它们（任务）放到进程池中去，在这里需要注意的是，

进程池需要关闭；然后说下那两个5的含义，第一个5是进程池最多产生5个进程，第二个5是产生五个任务，供进程去处理； 下面看输出的结果：

0
1
2
3
4