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python多进程和多线程介绍

 更新时间：2022年04月27日 09:25:43   作者：小熊猫爱恰饭  
这篇文章主要介绍了python多进程和多线程，进程是分配资源的最小单位，线程是系统调度的最小单位，下文更多相关资料介绍，需要的小伙伴可以参考一下

一、什么是进程和线程 

进程是分配资源的最小单位，线程是系统调度的最小单位。

当应用程序运行时最少会开启一个进程，此时计算机会为这个进程开辟独立的内存空间，不同的进程享有不同的空间，而一个CPU在同一时刻只能够运行一个进程，其他进程处于等待状态。

一个进程内部包括一个或者多个线程，这些线程共享此进程的内存空间与资源。相当于把一个任务又细分成若干个子任务，每个线程对应一个子任务。

二、多进程和多线程 

对于一个CPU来说，在同一时刻只能运行一个进程或者一个线程，而单核CPU往往是在进程或者线程间切换执行，每个进程或者线程得到一定的CPU时间，由于切换的速度很快，在我们看来是多个任务在并行执行（同一时刻多个任务在执行），但实际上是在并发执行（一段时间内多个任务在执行）。

单核CPU的并发往往涉及到进程或者线程的切换，进程的切换比线程的切换消耗更多的时间与资源。在单核CPU下，CPU密集的任务采用多进程或多线程不会提升性能，而在IO密集的任务中可以提升（IO阻塞时CPU空闲）。

而多核CPU就可以做到同时执行多个进程或者多个进程，也就是并行运算。在拥有多个CPU的情况下，往往使用多进程或者多线程的模式执行多个任务。

三、python中的多进程和多线程

1、多进程

def Test(pid):
    print("当前进程{}：{}".format(pid, os.getpid()))
    for i in range(1000000000):
        pass
if __name__ == '__main__':
    #单进程
    start = time.time()
    for i in range(2):
        Test(i)
    end = time.time()
    print((end - start))

单进程输出结果如图：

def Test(pid):
    print("当前子进程{}：{}".format(pid, os.getpid()))
    for i in range(100000000):
        pass
if __name__ == '__main__':
    #多进程
    print("父进程：{}".format(os.getpid()))
    start = time.time()
    pool = Pool(processes=2)
    pid = [i for i in range(2)]
    pool.map(Test, pid)
    pool.close()
    pool.join()
    end = time.time()
    print((end - start))

多进程输出结果如图：

从输出结果可以看出都是执行两次for循环，多进程比单进程减少了近乎一半的时间（这里使用了两个进程），并且查看CPU情况可以看出多进程利用了多个CPU。

python中的多进程可以利用mulitiprocess模块的Pool类创建，利用Pool的map方法来运行子进程。

一般多进程的执行如下代码：

def Test(pid):
    print("当前子进程{}：{}".format(pid, os.getpid()))
    for i in range(100000000):
        pass
if __name__ == '__main__':
    #多进程
    print("父进程：{}".format(os.getpid()))
    pool = Pool(processes=2)
    pid = [i for i in range(4)]
    pool.map(Test, pid)
    pool.close()
    pool.join()

1、利用Pool类创建一个进程池，processes声明在进程池中最多可以运行几个子进程，不声明的情况下会自动根据CPU数量来设定，原则上进程池容量不超过CPU数量。（出于资源的考虑，不要创建过多的进程）

2、声明一个可迭代的变量，该变量的长度决定要执行多少次子进程。

3、利用map()方法执行多进程，map方法两个参数，第一个参数是多进程执行的方法名，第二个参数是第二步声明的可迭代变量，里面的每一个元素是方法所需的参数。 这里需要注意几个点：1）进程池满的时候请求会等待，以上述代码为例，声明了一个容量为2的进程池，但是可迭代变量有4个，那么在执行的时候会先创建两个子进程，此时进程池已满，等待有子进程执行完成，才继续处理请求；

2） 子进程处理完一个请求后，会利用已经创建好的子进程继续处理新的请求而不会重新创建进程。

从图3可以看出上述两个点，如果同时处理4个进程，那么只需要2秒钟，这里是分成两次处理，花费了4秒，并且两次处理使用的子进程号都相同。

3）map会将每个子进程的返回值汇总成一个列表返回。

4、在所有请求处理结束后使用close()方法关闭进程池不再接受请求。

5、使用join()方法让主进程阻塞，等待子进程退出，join()方法要放在close()方法之后，防止主进程在子进程结束之前退出。

2、多线程

python的多线程模块用threading类进行创建

import time
import threading
import os
count = 0
def change(n):
    global count
    count = count + n
    count = count - n
def run(n):
    print("当前子线程:{}".format(threading.current_thread().name))
    for i in range(10000000):
        change(n)
if __name__ == '__main__':
    print("主线程:{}".format(threading.current_thread().name))
    thread_1 = threading.Thread(target=run, args=(3,))
    thread_2 = threading.Thread(target=run, args=(10,))
    thread_1.start()
    thread_2.start()
    thread_1.join()
    thread_2.join()
    print(count)

程序执行会创建一个进程，进程会默认启动一个主线程，使用threading.Thread()创建子线程；target为要执行的函数；args传入函数需要的参数；start()启动子线程，join()阻塞主线程先运行子线程。 由于变量由多个线程共享，任何一个线程都可以对于变量进行修改，如果同时多个线程修改变量就会出现错误。

上面的程序在理论上的结果应该为0，但运行结果如图：

出现这个结果的原因就是多个线程同时对于变量修改，在赋值时出现错误，具体解释见多线程

解决这个问题就是在修改变量的时候加锁，这样就可以避免出现多个线程同时修改变量。

import time
import threading
import os
count = 0
lock = threading.Lock()
def change(n):
    global count
    count = count + n
    count = count - n
def run(n):
    print("当前子线程:{}".format(threading.current_thread().name))
    for i in range(10000000):
        # lock.acquire()
        # try:
            change(n)
        # finally:
        #     lock.release()
if __name__ == '__main__':
    print("主线程:{}".format(threading.current_thread().name))
    thread_1 = threading.Thread(target=run, args=(3,))
    thread_2 = threading.Thread(target=run, args=(10,))
    thread_1.start()
    thread_2.start()
    thread_1.join()
    thread_2.join()
    print(count)

python中的线程需要先获取GIL（Global Interpreter Lock）锁才能继续运行，每一个进程仅有一个GIL，线程在获取到GIL之后执行100字节码或者遇到IO中断时才会释放GIL，这样在CPU密集的任务中，即使有多个CPU，多线程也是不能够利用多个CPU来提高速率，甚至可能会因为竞争GIL导致速率慢于单线程。所以对于CPU密集任务往往使用多进程，IO密集任务使用多线程。

到此这篇关于python多进程和多线程介绍的文章就介绍到这了,更多相关python多进程和多线程内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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