进程线程协程分别是什么？
进程是具有独立功能程序关于某个数据集合上的一次运行活动，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和分派的基本单位，它比进程更小的的独立运行的基本单位，线程自己基本不拥有系统资源，但它可与用属于一个进程的其他线程共享进程所拥有的全部资源。
协程其实可以认为是比线程更小的执行单元，协程拥有自己的寄存器上下文和栈。我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序，那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序，别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这就是协程。
进程
同一个program程序可以同时存在多个process进程；
一个cpu一次只能执行一个 process，每一个process都是相互独立的；
同一个process下的Thread共享process的资源，如内存、变量等，不同的进程不能共享；
""" 进程不阻塞，会先执行主进程，再执行子进程 进程阻塞，join() 会等待子进程执行完，再往下执行主进程 进程守护，setDaemon(True) 主进程结束后，子进程也会随之结束； 进程阻塞和进程守护同时存在时以阻塞为主 进程通信，Queue() 采用put和get方法 进程数据共享 Manager() """ from multiprocessing import Process import time #进程阻塞 def worker(q): time.sleep(1) print(f'Process {q}') if __name__ == '__main__': print('Start') p = Process(target=worker, args=('Process-1',)) p.start() #p.join() #阻塞 print('Finished') from multiprocessing import Process #守护进程 def worker(q): print(f'Process {q}') if __name__ == '__main__': print('Start') p1 = Process(daemon=True,target=worker, args=('Process-1',)) #守护进程，主代码结束守护进程随之结束 p1.start() print('Finished') from multiprocessing import Process import os #多进程阻塞 def worker(q): print(f'Process {q} son:{os.getpid()} father:{os.getppid()}') if __name__ == '__main__': print('Start') p1 = Process(target=worker, args=('Process-1',)) p2 = Process(target=worker, args=('Process-2',)) p1.start() p2.start() print(f'Finished son:{os.getpid()} pycharm:{os.getppid()}') from multiprocessing import Process, Queue #进程通信 def p_put(q): q.put('hello') print('put',q.qsize()) def p_get(q): print(q.get()) print('get',q.qsize()) if __name__ == '__main__': q = Queue() p1 = Process(target=p_put, args=(q, )) p2 = Process(target=p_get, args=(q, )) p1.start() p2.start() from multiprocessing import Process,Manager #进程数据共享 def func(mydict, mylist): mydict["name"] = "shuzf" # 子进程改变dict,主进程跟着改变 mylist.append(11) # 子进程改变List,主进程跟着改变 if __name__ == "__main__": with Manager() as MG: mydict = MG.dict() # 主进程与子进程共享这个字典 mylist = MG.list(range(2)) # 主进程与子进程共享这个List p = Process(target=func, args=(mydict, mylist)) p.start() p.join() print(mylist) print(mydict)
线程
同一个 process进程可以同时存在多个thread线程
process本身不是基本执行单位，它是thread（基本执行单位）的容器;
同一个process下的Thread共享process的资源，如内存、变量等，不同的进程不能共享;
在多线程（Multi threading）中，两个线程如果同时存取或改变全局变量（Golbal Variable），则可能发生同步（Synchronization）的问题。如果线程之间互抢资源，则可能产生死锁（Dead Lock）。
""" 线程 线程不阻塞，会先执行主线程，再执行子线程 线程阻塞，join() 会等待子线程执行完，再往下执行主线程 守护线程，setDaemon(True) 主线程结束后，子线程也会随之结束； 线程阻塞和守护线程同时存在时以阻塞为主 线程锁，Lock() RLock() Event() """ from threading import Thread import time #单线程 def work(q): time.sleep(1) print(f'Thread {q}') if __name__ == '__main__': print("Starting Main Thread") t=Thread(target=work,args=("Thread-1",)) t.start() #t.join() print("Exiting Main Thread") from threading import Thread import time #守护线程 def work(q): time.sleep(1) print(f'Thread {q}') if __name__ == '__main__': print("Starting Main Thread") t=Thread(target=work,args=("Thread-1",)) t.setDaemon(True) t.start() t.join() print("Exiting Main Thread") from threading import Thread import time #多线程 def work(q): time.sleep(1) print(f'Thread {q}') if __name__ == '__main__': print("Starting Main Thread") t1=Thread(target=work,args=("Thread-1",)) t2=Thread(target=work,args=("Thread-2",)) t1.start() t2.start() # t1.join() # t2.join() print("Exiting Main Thread") from threading import Thread #多线程方式2 class myThread(Thread): def __init__(self,threadName): super().__init__() self.threadName=threadName def run(self): print(f'Thread runing {self.threadName}') if __name__ == "__main__": threads = [myThread("Thread-1"),myThread("Thread-2"),myThread("Thread-3")] for i in threads: i.start() # 开起子线程 for i in threads: i.join() # join()子线程执行完，主线程才恢复到运行 print ("Exiting Main Thread") from threading import Thread import threading,time #线程锁（互斥锁、递归锁） def work(q): print(f"Thread starting {q}") threadLock.acquire() # 获得锁 time.sleep(1) print(f'Thread runing {q}') threadLock.release() # 释放锁 print(f"Thread exiting {q}") if __name__ == '__main__': print("Starting Main Thread") t1=Thread(target=work,args=("Thread-1",)) t2=Thread(target=work,args=("Thread-2",)) threadLock = threading.Lock() # 创建互斥锁（线程1进入锁后，只有释放锁才能执行线程2） #threadLock = threading.RLock() # 创建递归锁（线程1进入锁后，只有释放锁才能执行线程2） t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print("Exiting Main Thread") from threading import Thread import threading,time #线程锁（信号量） def work(q): print(f"Thread starting {q}") if threadLock.acquire(): # 获得锁 time.sleep(1) print(f'Thread runing {q}') threadLock.release() # 释放锁 print(f"Thread exiting {q}") if __name__ == '__main__': print("Starting Main Thread") t1=Thread(target=work,args=("Thread-1",)) t2=Thread(target=work,args=("Thread-2",)) t3=Thread(target=work,args=("Thread-3",)) threadLock = threading.BoundedSemaphore(2) #创建信号量（该锁用于限制线程的并发量） t1.start() t2.start() t3.start() t1.join() t2.join() t3.join() print("Exiting Main Thread") import time from threading import Thread,Event #线程通信（Event） def foo(event): print('wait server...') event.wait() #括号里可以带数字执行，数字表示等待的秒数，不带数字表示一直阻塞状态 print('connect to server') def start(event): print('start server successful') time.sleep(1) event.set() #默认为False，set一次表示True，所以子线程里的foo函数解除阻塞状态继续执行 if __name__ == '__main__': event = Event() t1=Thread(target=foo,args=(event,)) t2=Thread(target=start,args=(event,)) t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() import queue from threading import Thread #queue 线程队列 def put(q): q.put('hello') print('put',q.qsize()) def get(q): print(q.get()) print('get',q.qsize()) if __name__ == '__main__': q = queue.Queue() t1=Thread(target=put,args=(q,)) t2=Thread(target=get,args=(q,)) t1.start() t2.start()
协程
协程，又称微线程，英文名Coroutine。协程是一种用户态的轻量级线程。
我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序，那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序；别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这就是协程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。
import grequests
import requests
import gevent
import asyncio,aiohttp,time,os
from functools import wraps #@wraps可以保证装饰器修饰的函数的name的值保持不变
url1 = "http://www.baidu.com" url2 ="http://42.192.162.8:9001/api/time" def runTime(func): """ 修饰函数（统计函数运行时间）-无参数、有参数 @param func: 目标函数 @return: """ @wraps(func) #@wraps不改变使用装饰器原有函数的结构(如name, doc) def inner(*args, **kwargs): s = time.time() func(*args, **kwargs) print(f'--> {func.__name__} RUN TIME: <{(time.time() - s)}> ') #print('--> task (pid={}) is running '.format(os.getpid())) return inner @runTime def test_requests(num): urls = [url1 for ị in range(num)] req = [requests.get(url=url, timeout=5) for url in urls] print(req) @runTime def test_grequests(num): urls = [url1 for ị in range(num)] req = [grequests.request("GET", url, timeout=5) for url in urls] resp = grequests.map(req, size=100) #此处map的requests参数是装有实例化请求对象的列表,其返回值也是列表， size参数可以控制并发的数量 #for res in resp: print(res) #print(res.text) print(resp) async def fetch(url,sem): async with sem: async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url, timeout=5) as res: pass #print(res.status) @runTime def test_asyncio(num): sem =asyncio.Semaphore(100) #asyncio控制并发数 tasks = [fetch(url1,sem) for i in range(num)] loop = asyncio.get_event_loop() resp = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) #loop.run_until_complete将task放到loop中，进行事件循环,这里必须传入的是一个list loop.close() print(resp) def func(url): res = requests.get(url=url,timeout=5) #print(res) @runTime def test_gevent(num): tasks= [gevent.spawn(func,url1) for i in range(num)] resp = gevent.joinall(tasks) print(resp) if __name__ == "__main__": #test_requests(10) #test_grequests(10) #test_asyncio(10) test_gevent(10)
用yield实现协程
""" 通过调用send方法和yield互相切换，实现协程的功能 """ import time def consume(): r='' while True: n = yield r if n is None: return print('[consumer] 消费 %s' % n) time.sleep(1) r = 'well received' def produce(c:object,n:int=0): c.send(None) #启动生成器，第一次n为None while n < 5: n = n + 1 print('[producer] 生产 %s' % n) r = c.send(n) #切换到consume执行 print('[producer] return: %s' % r) c.close() if __name__=='__main__': c = consume() produce(c)