Python 线程、进程和协程

python提供了两个模块来实现多线程thread 和threading ，thread 有一些缺点，在threading 得到了弥补，为了不浪费时间，所以我们直接学习threading 就可以了。

Threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*- 
 3 
 4 import threading
 5 import time
 6 
 7 def show(arg):
 8     time.sleep(1)
 9     print 'thread'+str(arg)
10 
11 for i in range(10):                 #开启10个线程
12     t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) #创建线程t,使用threading.Thread()方法，在这个方法中调用show方法target=show，args方法对show进行传参。
13                                                     
14     t.start()
15 print 'main thread stop'

上述代码创建了10个“前台”线程，然后控制器就交给了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。

　　python中的多线程，有一个GIL（Global Interpreter Lock 全局解释器锁）在同一时间只有一个线程在工作，他底层会自动进行上下文切换.这个线程执行点，那个线程执行点！

更多方法：

　　　　start() 　　　　线程准备就绪，等待CPU调度

　　　　setName 　　　为线程设置名称

　　　　getName　　　　获取线程名称

　　　　setDaemon 　　 setDaemon(True)将线程声明为前台线程，必须在start() 方法调用之前设置
　　　　　　　　　　　　如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止
　　　　　　　　　　　　如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止

　　　 join 　　　　　　逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义　　　　

　　　 run 　　　　　　线程被cpu调度后执行Thread类对象的run方法

线程锁

由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，CPU接着执行其他线程。所以，可能出现抢占屏幕打印问题，出现乱序问题，执行上面的代码可以直接看到效果.所以就出现了线程锁机制，专门解决这个问题.

设置线程锁

python的锁可以独立提取出来

#锁的使用
#创建锁
lock= threading.Lock()
#锁定
lock.acquire([timeout])#锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理。
#释放
lock.release()

设置线程锁:

 1 #!/usr/bin/env python
 2 #coding:utf-8
 3 
 4 import threading
 5 import time
 6 
 7 gl_num = 0
 8 lock = threading.RLock()        #创建线程锁
 9 
10 def Func():
11     lock.acquire()              #锁定
12     global gl_num
13     gl_num +=1
14     time.sleep(1)
15     print gl_num
16     lock.release()              #释放锁
17 
18 for i in range(10):
19     t = threading.Thread(target=Func)
20 
21     t.start()

event

他的作用就是：用主线程控制子线程合适执行，他可以让子线程停下来，也可以让线程继续！他实现的机制就是：标志位“Flag”

事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。

clear：将“Flag”设置为False

set：将“Flag”设置为True

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*- 
 3 
 4 import threading
 5 
 6 def do(event):
 7     print 'start'
 8     event.wait() #执行对象wait方法，然后他们停下来，等待“Flag”为True
 9     print 'execute'
10 
11 event_obj = threading.Event()   #创建事件的对象
12 
13 for i in range(10):
14     t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))  #把方法do传到每个线程里面,
15     t.start()
16 
17 event_obj.clear()   #设置"Flag"为Flase
18 
19 inp = raw_input('input:')
20 if inp == 'true':
21     event_obj.set()

Python 线程、进程和协程

multiprocessing是要比fork更高级的库了，使用multiprocessing可以更加轻松的实现多进程程序。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*- 
from multiprocessing import Process
import threading
import time

def foo(i):
    print 'say hi',i

for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,))
    p.start()

注意：由于进程之间的数据需要各自持有一份，所以创建进程需要的非常大的开销。并且python不能再Windows下创建进程！

使用多进程的时候，最好是创建和和CPU核数相等的进程数？：

进程数据共享

进程各自持有一份数据，默认无法共享数据

默认的进程之间相互是独立，如果想让进程之间数据共享，就得有个特殊的数据结构，这个数据结构就可以理解为他有穿墙的功能如果你能穿墙的话两边就都可以使用了

#!/usr/bin/env python
#coding:utf-8
 
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager
import time
 
li = []
 
def foo(i):
    li.append(i)
    print 'say hi',li
  
for i in range(10):
    p = Process(target=foo,args=(i,))
    p.start()
     
print 'ending',li

使用特殊的数据类型，来进行穿墙：

#通过特殊的数据结构：数组（Array）

from multiprocessing import Process,Array

#创建一个只包含数字类型的数组（python中叫列表）
#并且数组是不可变的，在C，或其他语言中，数组是不可变的，之后再python中数组（列表）是可以变得
#当然其他语言中也提供可变的数组
#在C语言中数组和字符串是一样的，如果定义一个列表，如果可以增加，那么我需要在你内存地址后面再开辟一块空间，那我给你预留多少呢？
#在python中的list可能用链表来做的，我记录了你前面和后面是谁。   列表不是连续的，数组是连续的

'''
上面不是列表是“数组"数组是不可变的，附加内容是为了更好的理解数组！
'''

temp = Array('i', [11,22,33,44]) #这里的i是C语言中的数据结构，通过他来定义你要共享的内容的类型！点进去看~
 
def Foo(i):
    temp[i] = 100+i
    for item in temp:
        print i,'----->',item
 
for i in range(2):
    p = Process(target=Foo,args=(i,))
    p.start()
    
第二种方法：
#方法二：manage.dict()共享数据
from multiprocessing import Process,Manager  #这个特殊的数据类型Manager
 
manage = Manager()
dic = manage.dict() #这里调用的时候，使用字典，这个字典和咱们python使用方法是一样的！
 
def Foo(i):
    dic[i] = 100+i
    print dic.values()
 
for i in range(2):
    p = Process(target=Foo,args=(i,))
    p.start()
    p.join()

1     'c': ctypes.c_char,  'u': ctypes.c_wchar,
2     'b': ctypes.c_byte,  'B': ctypes.c_ubyte,
3     'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort,
4     'i': ctypes.c_int,   'I': ctypes.c_uint,
5     'l': ctypes.c_long,  'L': ctypes.c_ulong,
6     'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double

类型对应表