python多线程及多进程对于不同平台有不同的工具(platform-specific tools),如os.fork仅在Unix上可用,而windows不可用,该文仅针对windows平台可用的工具进行总结。

1.多线程

单线程中,如果某一任务(代码块)是long-time running的,则必须等待该任务(代码块)结束,才可以对下一个任务进行操作,为解决long-time 任务的block问题,可将创建多个线程,间隔选择多线程进行操作。python 中多线程常用的库为_thread,threading,其中,_thread为较底层的库,threading 为较高级的库,它们都是将可调用对象传入线程中,进行操作不同的任务。下面分别对这两个库进行简单的总结:

(1)_thread库

(a)创建线程

创建线程为_thread.start_new_thread(func,args),这里func为可调对象,如简单函数,lambda函数,bound方法,args为func中的参数(以元组的形式)。

(b)GIL全局解释器锁(Global interpreter lock)

为解决多线程对全局可变对象的修改等问题,每个线程在运行时,都必须使用(或引用)同一个GIL锁,以保证每个时间点仅有一个线程在运行。_thread库创建GIL为:lock=_thread.allocate_lock(),在进程操作前后分别加上lock.acquare(),lock.release(),或者直接用with打开锁。

(c)与主线程关系

因为主线程结束后,所有子线程全部强行结束,所以一般在主线程上加上time.sleep()方法,或者在主线程中遍历子线程列表集合判定是否所有线程结束来确保所有子线程结束后再结束。

(2)threading库

(a)创建线程

可以一方面:使用类来创建新进程,如下:

class Mythread(threading.Thread):
def __init__(self,myId,count,mutex):
self.myId=myId
self.count=count
self.mutex=mutex
threading.Thread.__init__(self)
def run(self):
for i in range(self.count):
with self.mutex:
print('[%s]=>%s'%(self.myId,i))

通过重写run(),来具体化创建的进程所执行的任务。

另一方面:直接使用。

thread=threading.Thread(target=func,args=(argument,))这里,func是可调对象,argument是func的参数。

(b)启动线程。

与_thread库不同,threading库在创建完线程后,还需要start()来启动。启动后,join()方法可保证子线程全部结束后,主线程再退出。

(c)GIL

有自己的threading.Lock(),一般在执行代码前用with打开。

2.多进程

python 中多进程的库为multiprocess,该库有2个特点:子进程与主进程不共用全局可变变量;所有参数为pickle对象。

(1)创建

一般需要嵌入在if __name__=='__main__':,process=multiprocessing.Process(target=func,args=(argument,))

(2)启动进程

process.start()

process.join()阻塞主进程,直到子进程结束,如果.join()放置于使得子进程函数不能结束的位于主进程的语句前,那么该子进程将永远阻塞主进程。

(3)传递信息和共享状态

该模块自带Queue,Pipe,其中Pipe为双向传递,Queue为多个进程传递,一般为produer,consumer模式。需要注意的是使用Queue时,还需要import queue,以此来捕捉queue.EmptyError,共享状态通过Value,Array

(4)新的程序

可将Process与os.exec*结合起来,如:

"""
Combine multiprocessing.Process with exec* to start independent programs
"""
import os
from multiprocessing import Process
def runprogram(arg):
os.execlp('python','python','child.py',str(arg)) if __name__=='__main__':
for i in range(5):
Process(target=runprogram,args=(i,)).start()
print('parent exits')

而child.py代码如下:

import sys,os,sys

print('\n','version:',sys.version,'Hello from',os.getpid(),sys.argv[1])

运行如下:

version: 3.6.8 (tags/v3.6.8:3c6b436a57, Dec 24 2018, 00:16:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Hello from 5268 2
version: 3.6.8 (tags/v3.6.8:3c6b436a57, Dec 24 2018, 00:16:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Hello from 11176 4
version: 3.6.8 (tags/v3.6.8:3c6b436a57, Dec 24 2018, 00:16:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Hello from 11380 1
version: 3.6.8 (tags/v3.6.8:3c6b436a57, Dec 24 2018, 00:16:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Hello from 876 0
version: 3.6.8 (tags/v3.6.8:3c6b436a57, Dec 24 2018, 00:16:47) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Hello from 1644 3

基于Windows平台的Python多线程及多进程学习小结的更多相关文章

  1. Python 多线程、多进程 (三)之 线程进程对比、多进程

    Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.多线程与多进 ...

  2. Python 多线程、多进程 (一)之 源码执行流程、GIL

    Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.python ...

  3. Python多线程和多进程谁更快?

    python多进程和多线程谁更快 python3.6 threading和multiprocessing 四核+三星250G-850-SSD 自从用多进程和多线程进行编程,一致没搞懂到底谁更快.网上很 ...

  4. MapReduce编程模型详解(基于Windows平台Eclipse)

    本文基于Windows平台Eclipse,以使用MapReduce编程模型统计文本文件中相同单词的个数来详述了整个编程流程及需要注意的地方.不当之处还请留言指出. 前期准备 hadoop集群的搭建 编 ...

  5. python多线程与多进程--存活主机ping扫描以及爬取股票价格

    python多线程与多进程 多线程: 案例:扫描给定网络中存活的主机(通过ping来测试,有响应则说明主机存活) 普通版本: #扫描给定网络中存活的主机(通过ping来测试,有响应则说明主机存活)im ...

  6. Python 多线程、多进程 (二)之 多线程、同步、通信

    Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.python ...

  7. python多线程与多进程及其区别

    个人一直觉得对学习任何知识而言,概念是相当重要的.掌握了概念和原理,细节可以留给实践去推敲.掌握的关键在于理解,通过具体的实例和实际操作来感性的体会概念和原理可以起到很好的效果.本文通过一些具体的例子 ...

  8. pthread多线程编程的学习小结

    pthread多线程编程的学习小结  pthread 同步3种方法: 1 mutex 2 条件变量 3 读写锁:支持多个线程同时读,或者一个线程写     程序员必上的开发者服务平台 —— DevSt ...

  9. clone的fork与pthread_create创建线程有何不同&pthread多线程编程的学习小结(转)

    进程是一个指令执行流及其执行环境,其执行环境是一个系统资源的集合,这些资源在Linux中被抽 象成各种数据对象:进程控制块.虚存空间.文件系统,文件I/O.信号处理函数.所以创建一个进程的 过程就是这 ...

随机推荐

  1. sklearn调用SVM算法

    1.支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法,它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界,使得模型的泛化能力尽可能地好,因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的. 2.SVM既可以解决分类问题 ...

  2. day6 作业 购物车

  3. 【剑指Offer面试编程题】题目1366:栈的压入、弹出序列--九度OJ

    题目描述: 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序.假设压入栈的所有数字均不相等.例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈 ...

  4. LUOGU P6034 Ryoku与最初之人笔记 简要题解

    比赛的时候有个地方忘记取模怒砍80,调了一下午Orz(虽然我总共貌似就打这个比赛半个多小时 我们一眼看到涉及到公约数/同余 和 xor,所以我们想到了一些关于xor的性质 a+b >= a xo ...

  5. 关于C/C++的各种优化

    一.常量 声明常量可以方便代码的修改,提高复用性. ; +; ; 同时,声明常量也可以减少重复运算,提高代码速度,例子如下: string s; cin>>s; ;i<len;i++ ...

  6. Codeforces 1296E2. String Coloring (hard version)

    这道题和HDU1257一模一样,一开始窝都用贪心直接解,没法理解为什么求一个最长下降序列,直到看了巨巨的题解,先给出一个定理,Dilworth's theorem,离散学不好,补题两行泪,该定理是说, ...

  7. WebAPI实例

    @{ ViewBag.Title = "About"; } @*<script src="~/Scripts/jquery-1.7.1.min.js"&g ...

  8. Day12:看节目对于高考的想法

    今天看了一个科教频道的说高考的节目~ 老师问孩子的为什么要高考~ 学生说:为了以后不用辛苦,不用像爸妈一样再大冬天奔波,不辜负爸妈的期望~ 学习!高考!科举制度害了多少读书人?! 现在的高考跟科举有区 ...

  9. 区块链 - 默克尔树(Merkle Tree)

    章节 区块链 – 介绍 区块链 – 发展历史 区块链 – 比特币 区块链 – 应用发展阶段 区块链 – 非对称加密 区块链 – 哈希(Hash) 区块链 – 挖矿 区块链 – 链接区块 区块链 – 工 ...

  10. tensorflow实现线性模型和sklearn的线性模型比较

    自己用tensorflow实现了linear模型,但是和sklearn提供的模型效果相比,实验结果差了很多,所以尝试了修改优化算法,正则化,损失函数和归一化,记录尝试的所有过程和自己的实验心得. im ...