谈谈对线程与进程的理解

概念：

线程

线程（threading)是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。

进程

进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。

进程与线程区别

a.地址空间和其它资源：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。

b.通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。

c.调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。

d.在多线程OS中，进程不是一个可执行的实体。

threading模块

直接调用

import threading
import time

def tell(num): #定义每个线程要运行的函数

    print(num)
    time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    t1 = threading.Thread(target=tell,args=(1,)) #生成一个线程实例
    t2 = threading.Thread(target=tell,args=(2,)) #生成另一个线程实例
    t1.start() #启动线程
    t2.start() #启动另一个线程
    print(t1.getName()) #获取线程名
    print(t2.getName())

继承调用

__author__ = 'thinkpad'
# !/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

import threading
import time

class MyThread(threading.Thread):

    def __init__(self,num):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.num = num
    def run(self):#定义每个线程要运行的函数
        print(self.num)
        time.sleep(3)

if __name__ == '__main__':
    t1 = MyThread(1)
    t2 = MyThread(2)
    t1.start()
    t2.start()
    print(t1.getName())
    print(t2.getName())

 互拆锁

__author__ = 'thinkpad'
# !/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
import threading
import time

def addNum():
    global num #在每个线程中都获取这个全局变量
    print('--get num:',num )
    time.sleep(1)
    lock.acquire() #修改数据前加锁
    num  -=1 #对此公共变量进行-1操作
    lock.release() #修改后释放
num = 100  #设定一个共享变量
thread_list = []

lock = threading.Lock() #生成全局锁
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=addNum)
    t.start()
    thread_list.append(t)

for t in thread_list: #等待所有线程执行完毕
    t.join()
print('final num:', num )

多进程Mutiprocessing

from multiprocessing import Process
import time
def f(name):
    time.sleep(2)
    print('hello', name)

if __name__ == '__main__':
    for i in range(4):
        p = Process(target=f, args=('bob',))
        p.start()
        p.join()

from multiprocessing import Process
import os

def info(title):
    print(title)
    print('module name:', __name__)
    print('parent process:', os.getppid())
    print('process id:', os.getpid())
    print("

")

def f(name):
    info('33[31;1mfunction f33[0m')
    print('hello', name)

if __name__ == '__main__':
    info('33[32;1mmain process line33[0m')
    p = Process(target=f, args=('bob',))
    p.start()
    p.join()

 进程间通讯

queues

from multiprocessing import Process, Queue
 
def f(q):
    q.put([42, None, 'hello'])
 
if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=f, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())    # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()

Pipes

from multiprocessing import Process, Pipe

def f(conn):
    conn.send([42, None, 'hello'])
    conn.close()
 
if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe()
    p = Process(target=f, args=(child_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())   # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()

Mangager

from multiprocessing import Process, Manager

def f(d, l):
    d[1] = '1'
    d[2] = '2'
    d[0.25] = None
    l.append(1)
    print(l)

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()

        l = manager.list(range(5))
        p_list = []
        for i in range(10):
            p = Process(target=f, args=(d, l))
            p.start()
            p_list.append(p)
        for res in p_list:
            res.join()

        print(d)
        print(l)

进程同步

from multiprocessing import Process, Lock
 
def f(l, i):
    l.acquire()
    try:
        print('hello world', i)
    finally:
        l.release()
 
if __name__ == '__main__':
    lock = Lock()
 
    for num in range(10):
        Process(target=f, args=(lock, num)).start()

进程池

from  multiprocessing import Process,Pool
import time

def Foo(i):
    time.sleep(2)
    return i+100

def Bar(arg):
    print('-->exec done:',arg)

pool = Pool(5)

for i in range(10):
    pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar)
    #pool.apply(func=Foo, args=(i,))

print('end')
pool.close()
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。