线程、进程和协程

概念

多线程和多进程的区别：

进程之间不共享内存，线程之间可以共享内存。多进程可以利用多颗cpu，多线程不行。

cpu全局解释器锁（GIL）：

在每个进程的出口，多个线程任务请求cpu调度，只有一个线程能够穿过，所以单个进程不管有多少线程只能调度一个cpu。

多线程、多进程如何选择：

计算密集型应用：能够利用多颗cpu的性能，采用多进程；

IO密集型应用：大量的IO操作，调度一颗cpu足以，采用多线程。

主线程：

程序从上往下执行，解释器的执行过程，叫主线程。

多线程

一个简单的代码：

import threading
import time
 
lock=threading.Lock()       #加锁防争抢屏幕输出
def run(num):
    lock.acquire()
print "thread......" ,num
    lock.release()
    time.sleep(1)
 
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=run,args=(i,))  #实例化，i后面必须有逗号，每创建一个线程，执行run函数。相当于把i当做num传给run().
    t.start()   #执行start方法

上述代码创建了10个“前台”线程，然后控制器就交给了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。

线程锁：

如果有一个变量，每个线程获取它后都+=1，那么这时就会出现抢占，而且每个线程拿到的变量数据不一样，有可能是计算之前的，也有可能是计算之后的，最终影响了最后的计算结果。

未加线程锁的代码：

import threading
import time
 
gl_num = 0
 
def show(arg):
    global gl_num   #声明为全局变量
    time.sleep(1)
    gl_num +=1      #1、gl_num=0+1
    print gl_num
 
for i in range(10): #创建10个线程
    t = threading.Thread(target=show, args=(i,))
    t.start()
 
print '主线程已执行完毕。'

运行结果：

可以看到，数字都是随机的，并没有得到预想的结果。

加入线程锁：

import threading
import time
 
gl_num = 0
    
lock = threading.RLock()    #RLock是递归，Lock是非递归
 
def Func():
    lock.acquire()  #当某一个线程拿到这个变量就锁上了，别人不能碰
    global gl_num
    gl_num +=1      #第一个线程：gl_num=0+1,第二个：gl_num=1+1，第三个：。。。。。。
    time.sleep(1)
    print gl_num
    lock.release()  #计算完成，释放锁，下一个线程可以去拿了
 
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=Func)
    t.start()

运行结果：

主线程已执行完毕。
1
2
3

加入了线程锁的程序结果正确了，注意结果的打印顺序，setDaemon是默认的True，所以主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止。

event：

setDaemon的作用主要是主线程是否等待其他线程，而这个event（python线程的事件）就可以控制其它的线程，通过设定标志位来控制子线程何时执行，它（通过三个方法：set、wait、clear）能让子线程停下来，也能够让子线程继续。

三个方法，一个字段

三个方法：set、wait、clear

事件处理的机制：

在event内部定义了一个标志位“Flag”，这个“Flag”你看不见，当：

如果“Flag”值为 False（执行event_obj.clear()设定），那么当程序执行 event.wait( )时就会阻塞；
如果“Flag”值为True（执行event_obj.set()设定），那么event.wait 方法时便不再阻塞。

代码：

import threading
  
def do(event):
    print 'start'
    event.wait()
    print 'execute'
  
event_obj = threading.Event()
for i in range(10):
    t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
    t.start()
  
event_obj.clear()
inp = raw_input('input:')
if inp == 'true':
    event_obj.set()

使用event，要先实例化，创建event_obj，然后才能执行它里面的三个方法set、wait、clear

clear( )：将“Flag”设置为False

set( )：将“Flag”设置为True

执行结果：

start
start
start
……
 input:true
execute
execute
execute
……

开始，主线程先把标志位设定为False，每个子线程执行了打印“start”任务，然后因为event.wait()就阻塞住了，直到input：true，标志位设定成了True，下面的打印“execute”任务才会被执行。

多进程

from multiprocessing import Process
 
def foo(i):
    print 'say hi',i
 
for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,))
    p.start()

和创建多线程代码类似，只不过导入的模块不一样而已。

创建和cpu-cores相等的进程，能最大化利用cpu，也是最合理的数量。

多进程因为内存不能共享，所以创建进程需要非常大的系统资源开销。数据怎么才能共享呢？

进程间数据共享：

1、用一个特殊的数据结构，Array数组，声明后，其它进程能使用了。

#方法一，公共数组Array
from multiprocessing import Process,Array
temp = Array('i', [11,22,33,44])
  
def Foo(i):
    temp[i] = 100+i
    for item in temp:
        print i,'----->',item
  
for i in range(2):
    p = Process(target=Foo,args=(i,))
    p.start()

2、公共数据字典manage.dict()

#方法二：manage.dict()共享数据
from multiprocessing import Process,Manager
  
manage = Manager()
dic = manage.dict()
  
def Foo(i):
    dic[i] = 100+i
    print dic.values()
  
for i in range(2):
    p = Process(target=Foo,args=(i,))
    p.start()
    p.join()

既然进程之间数据能够共享，那么势必会造成争抢，形成脏数据，so，和进程一样，要加一个锁。

进程锁：

进程锁的使用方法和线程锁一样，只不过调用的方法不同而已。

from multiprocessing import Process, Array, RLock
 
def Foo(lock,temp,i):
    """
    将第0个数加100
    """
    lock.acquire()
    temp[0] = 100+i
    for item in temp:
        print i,'----->',item
    lock.release()
 
lock = RLock()
temp = Array('i', [11, 22, 33, 44])
 
for i in range(20):
    p = Process(target=Foo,args=(lock,temp,i,))
    p.start()

进程池：

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执行它。

创建进程池代码：

from  multiprocessing import Process,Pool
import time
 
def Foo(i):
    time.sleep(2)
    return i+100
 
def Bar(arg):   #arg是Foo函数的返回值
    print arg
 
pool = Pool(5)  #创建5个池进程
#Pool类怎么来的？from multiprocessing导入的时候，加载了__init__.py中的Pool函数，这个函数又把pool.py中的class Pool加载进内存
 
print pool.apply(Foo,(1,))  #同步模式，一个一个执行
 
print pool.apply_async(func =Foo, args=(1,)).get()  #异步模式，同时执行所有进程
 
for i in range(10): #进程池只有5个进程连接，所以会5个5个执行
    pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar)  #执行完func再执行callback
 
print 'end'
pool.close()    #不再接受新的请求
#pool.terminate()    #立即关闭，不管执行完没有，如果写了这句，后面的join就没有意义了。
pool.join()     #进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。

执行结果：

注意：在windows上执行要加入 if __name__=="__main__": ，否则会报错。

The "freeze_support()" line can be omitted if the program

is not going to be frozen to produce a Windows executable

[root@localhost ]# python process_pool.py
101
101
end
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109

函数解释：

apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞，apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的；
close() 关闭pool，使其不在接受新的任务。
terminate() 结束工作进程，不再处理未完成的任务。
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。

部分来源：http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html

协程

相关概念：

定义：

对线程的一个分片

与进程、线程的区别：

线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员。

存在的意义：

对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（上下文切换开销，保存状态，下次继续）。

协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序，效率更高。

适用场景：

当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；如，网络爬虫。

协程代码：greenlet（需要安装，用处不大。）

# 下载地址：https://pypi.python.org/packages/2.7/g/greenlet/greenlet-0.4.9-py2.7-win-amd64.egg#md5=3449dcbdee3d387d1f065f1fd2f6eb88
# 参考《python安装.egg文件》安装
 
from greenlet import greenlet
 
def test1():
    print 1
    gr2.switch()    #切换到执行test2函数，并记录执行到这里的标记，下次再switch回来的时候，从这里接着执行。
    print 2
    gr2.switch()
 
def test2():
    print 3
    gr1.switch()
    print 4
 
gr1 = greenlet(test1)
gr2 = greenlet(test2)
gr1.switch()        #和yield相似，swithch()的时候先暂停，执行下一个。

执行结果：

greenlet是主动切换，当一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。

由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，第三方的gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。

genvent：

genvent是对greenlet的一个封装，同时发多个IO请求，不阻塞。

由于切换是在IO操作时自动完成，所以gevent需要修改Python自带的一些标准库，这一过程在启动时通过monkey patch完成：

from gevent import monkey; monkey.patch_all()    
import gevent
import urllib2
 
def f(url):
    print('GET: %s' % url)
    resp = urllib2.urlopen(url)
    data = resp.read()
    print('%d bytes received from %s.' % (len(data), url))
 
gevent.joinall([
        gevent.spawn(f, 'https://www.python.org/'),
        gevent.spawn(f, 'https://www.yahoo.com/'),
        gevent.spawn(f, 'https://github.com/'),
])

运行结果：

GET: https://www.python.org/
GET: https://www.yahoo.com/
GET: https://github.com/
45661 bytes received from https://www.python.org/.
14823 bytes received from https://github.com/.
304034 bytes received from https://www.yahoo.com/.

从结果看，3个网络操作是并发执行的，而且结束顺序不同，但只有一个线程。

部分来源：http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001407503089986d175822da68d4d6685fbe849a0e0ca35000

来自为知笔记(Wiz)

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原文地址：https://www.cnblogs.com/daliangtou/p/5103442.html

start	线程准备就绪，等待CPU调度
setName	为线程设置名称
getName	获取线程名称
setDaemon	设置为前台线程（默认）或后台线程如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止	t=thread.Thread...... t.setDeamon(Ture or False) t.start()
join	逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行...就是先把其它前台线程都执行完了才去执行主线程	t.start() t.join() #执行到这儿后返回执行其它线程，可以有参数，比如加个2，就是等2s，2s上面的线程没执行完，就往下执行主线程了。
run	线程被cpu调度后执行此方法

线程、进程和协程

概念

多线程和多进程的区别：

cpu全局解释器锁（GIL）：

多线程、多进程如何选择：

主线程：

多线程

一个简单的代码：

更多方法：

线程锁：

未加线程锁的代码：

运行结果：

加入线程锁：

运行结果：

event：

事件处理的机制：

代码：

执行结果：

多进程

进程间数据共享：

进程锁：

进程池：

创建进程池代码：

执行结果：

函数解释：

协程

相关概念：

定义：

与进程、线程的区别：

存在的意义：

适用场景：

协程代码：greenlet（需要安装，用处不大。）

执行结果：

genvent：

运行结果：