多线程的使用:
import threading
def func(x):
print(x)
t= threading.Thread(target=func,args=(12,))
# 线程启动
t.start()
# 主进程阻塞,等待子进程的退出
t.join()
# 设置线程为主线程的守护线程
t.setDaemon()
多进程的使用
from multiprocessing import Process
def func(x):
print(x)
p = Process(target=func,args=(12,))
p.start()# 启动子进程实例(创建子进程)
p.is_alive()# 判断进程子进程是否还在活着
p.join(timeout)# 是否等待子进程执行结束,或者等待多少秒
p.terminate()# 不管任务是否完成,立即终止子进程
p.daemon = True # 设置守护进程
线程池、进程池的使用:
# 进程池
from multiprocessing import Pool
# 线程池
from multiprocessing.dummy import Pool
pool = Pool(5) # 同时最大运行线程或者进程个数
def _excute(x,y):
print(x+y)
def _callback(self, temp): # temp必有参数
print("线程或进程任务完成后的回调")
pool.apply_async(target=_excute, callback=_callback)
poll.close()# 关闭Pool,使其不再接受新的任务;
poll.terminate()# 不管任务是否完成,立即终止;
poll.join()# 主进程阻塞,等待子进程的退出,必须在close或terminate之后使用
进程或者线程的间通信工具--Queue
# 线程池、多线程 使用的Queue
from queue import Queue
# 多进程使用的queue
from multiprocessing import JoinableQueue as Queue
# 进程池使用的queue
from multiprocessing import Manager
queue = Manager().Queue()
queue = Queue()
queue.qsize()# 返回当前队列包含的消息数量。
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.put(item, block=True, timeout=None)
将item消息写入队列,block默认值为True;
如果block使用默认值,且没有设置timeout(单位秒),消息列队如果已经没有空间可写入,此时程序将被阻塞(停
在写入状态),直到从消息列队腾出空间为止,如果设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没空间,则抛
出"Queue.Full"异常;
如果block值为False,消息列队如果没有空间可写入,则会立刻抛出"Queue.Full"异常;
queue.get(item, block=True, timeout=None)
获取队列中的一条消息,然后将其从队列中移除,block默认值为True。如果block使用默认值,且没有设置
timeout(单位秒),消息列队如果为空,此时程序将被阻塞(停在读取状态),直到从消息列队读到消息为止,如果
设置了timeout,则会等待timeout秒,若还没读取到任何消息,则抛出"Queue.Empty"异常;
如果block值为False,消息列队如果为空,则会立刻抛出"Queue.Empty"异常;
# get方法并不能让queue的计数-1,必须调用task_done
queue.task_done()