一、队列
Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语，能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。
queue.Queue(maxsize=0) maxsize默认为0，不设置或设置为负数时，表示可接受的消息数量没有上限。
常用方法：
Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号。每个get()调用得到一个任务，接下来task_done()调用告诉队列该任务已经处理完毕。
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作
Queue.put(item,block=True, timeout=None) 写入队列，block=True,Timeout=3 意味着等待3s，队列仍没有位置就报错；block=False 意思是不等待，队列如果满了直接报错；
Queue.get(block=True, timeout=None) 获取队列，block和timeout参数说明同上put
Queue.get_nowait() 相当于Queue.get(block=False)，不等待
Queue.put_nowait() 相当于Queue.put(block=False)，不等待
Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False，Queue.full 与 maxsize 大小对应
from queue import Queue,LifoQueue,PriorityQueue #先入先出队列 q1=Queue(masize=2) q1.put(1) q1.put(2) print(q1.full()) # 判断队列是否已满，返回True print(q1.qsize()) # 返回当前队列元素的个数 q1.put(3,block=False) # 向队列中加入值，不等待，直接报错。 q1.get() q1.get() print(q1.empty()) # 判断队列是否为空，返回True q1.task_done() q1.join() #等待队列任务全部完成再继续执行，与队列长度无关，队列中每一个任务执行完需调用task_done方法，所有任务完成后才会继续执行join()后面的代码
使用队列解决100万的bug：耗时比加锁长
from threading import Thread,Lock from queue import Queue q=Queue(maxsize=2) num=0 q.put(num) def work1(): global num for i in range(1000000): q.get() #读取队列中的值 num+=1 q.put(num) #加入队列 def work2(): global num for i in range(1000000): q.get() num+=1 q.put(num) #加入队列 def main(): t1=Thread(target=work1) t2=Thread(target=work2) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print(num) if __name__=='__main__': main()
LifoQueue 后入先出队列: 继承了Queue，所有方法用法与Queue一样，仅仅是取出的顺序发生变化。
PriorityQueue 优先级队列： q=PriorityQueue () q.put((1,22)) 以元祖形式添加元素，前面为优先级，后面为元素。优先级越低，越先取出。
二、进程
1.什么是进程？
一个程序运行起来后，代码+用到的资源 称之为进程，是系统进行资源分配和调度的基本单位，一个程序至少有一个进程。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。我们自己在python文件中写了一些代码，这叫做程序，运行这个python文件的时候，这叫做进程。
2.进程状态介绍
在了解其他概念之前，我们首先要了解进程的几个状态。在程序运行的过程中，由于被操作系统的调度算法控制，程序会进入几个状态：就绪，运行和阻塞。
（1）就绪(Ready)状态
当进程已分配到除CPU以外的所有必要的资源，只要获得处理机便可立即执行，这时的进程状态称为就绪状态。
（2）执行/运行（Running）状态当进程已获得处理机，其程序正在处理机上执行，此时的进程状态称为执行状态。
（3）阻塞(Blocked)状态正在执行的进程，由于等待某个事件发生而无法执行时，便放弃处理机而处于阻塞状态。引起进程阻塞的事件可有多种，例如，等待I/O完成、申请缓冲区不能满足、等待信件(信号)等。
事件请求：input、sleep、文件输入输出、recv、accept等
事件发生：sleep、input等完成了
时间片到了之后有回到就绪状态，这三个状态不断的在转换。
3.进程，线程对比
功能：
-
进程，能够完成多任务，比如 在一台电脑上能同时运行多个软件
-
线程，能够完成多任务，比如一个QQ中的多个聊天窗口
定义：
-
进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位
-
线程是进程的一个实体，是CPU调度和分配的基本单位，它是比进程更小的能独立的基本单位，线程自己基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的资源（如程序计数器，一组寄存器和栈），但是它可与同属一个进程的其他线程共享所拥有的全部资源
区别：
-
一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程
-
线程的划分尺度小于进程（资源比进程少），使得多线程程序并发性高
-
进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而多个线程共享内存，从而极大地提高了程序的运行效率
-
线程不能够独立执行，必须依存在进程中
-
可以将进程理解为工厂中的一条流水线，而线程就是流水线上的工人
优缺点：
-
线程执行开销小，但不利于资源的管理和保护；进程正相反
from multiprocessing import Process import time def work1(): for i in range(6): time.sleep(1) print(f'第{i+1}次浇花中') def work2(name): for i in range(5): time.sleep(1) print(f'第{i+1}次{name}打墙中') #windows下不能直接像下面这样引用，新建进程时会先import 进程.py原文件---执行--导入--执行--，陷入无限递归中报错。 # 一定要在main下面使用，这样即使导入进程脚本，也会因为运行的不是原脚本文件而不再继续执行 #linux/mac上不会报错，引入机制不同。 # p1=Process(target=work2,args=('musen',)) # p1.start() # work1() def main(): t1 = Process(target = work2 , args = ('musen' ,)) # Thread(target=work2,kwargs={'name':'musen'}) 这种方式传参 t1.start() work1() #单任务，多进程 if __name__ == '__main__': main()
创建进程类
from multiprocessing import Process class MyProcess(Process): def run(self): with open('1.txt','a',encoding = 'utf8') as f: for i in range(2): f.write('python ') def main(): p_list=[] for i in range(3): p=MyProcess() p.start() for j in p_list: j.join() if __name__=="__main__": main()
进程参数：
p=multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, daemon=None)
- group 参数未使用，值始终为None，大部分情况用不到
- target 表示调用对象，即子进程要执行的任务
- args 表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'egon',)
- kwargs 表示调用对象的字典,kwargs={'name':'egon','age':18}
- name 为子进程的名称
Process创建的实例方法：
- p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()
- p.run(): 进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法
- p.terminate(): 强制终止子进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
- p.is_alive(): 判断进程是否活着，如果p仍然运行，返回True
- p.join([timeout]): 是否等待子进程结束，（强调：是主进程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程
Process创建的实例属性：
- p.daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程，必须在p.start()之前设置
- p.name:进程的名称，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数
- p.pid：进程的pid，进程号，也可以通过os.getpid()获取当前进程号
- p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
- p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）
多进程之间不共享全局变量
import os from multiprocessing import Process num=0 def work1(): global num for i in range(100000): num+=1 print(F'进程号{os.getpid()}',num) def work2(): global num for i in range(100000): num+=1 print(F'进程号{os.getpid()}',num) def main(): p1=Process(target=work1) p2=Process(target=work2) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() print('主进程num值',num) if __name__=='__main__': main() #返回 进程号11844 100000， 进程号2224 100000，主进程num值 0
多进程争夺共有资源读写操作时，会产生覆盖。为了避免这种情况，使进程串行处理。需要加锁
from multiprocessing import Process,Lock def work3(metux): metux.acquire() with open('1.txt' , 'a' , encoding = 'utf8') as f : for i in range(3) : f.write('python ') metux.release() def work4(metux): metux.acquire() with open('1.txt' , 'a' , encoding = 'utf8') as f : for i in range(3) : f.write('java ') metux.release() def main(): metux=Lock() p1=Process(target=work3,args = (metux,)) p2=Process(target=work4,args = (metux,)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() if __name__=='__main__': main()
进程之间的通信：使用队列
queue模块的队列：适用于同一进程中，各线程之间的通信
multiprocessing进程模块的队列：适用于不同进程之间的通信。注意点：需要通过参数传入进程类中。
import os
from multiprocessing import Process,Queue
q=Queue()
for i in range(5):
q.put(i)
def work1(q):
while not q.empty():
print('work1--------',os.getpid(),q.get())
def work2(q):
while not q.empty() :
print('work2--------',os.getpid(),q.get())
def main():
p1=Process(target=work1,args = (q,))
p2=Process(target=work2,args = (q,))
p1.start()
p2.start()
if __name__=='__main__':
main()