Python線程與進程手記

更新時間:2018年09月21日17時23分來源:傳智播客瀏覽次數(shù):

#線程應(yīng)用的第一種方式：thread模塊是比較底層的模塊
#import thread：引用的模塊
#thread.start_new_thread(defName,())：線程的創(chuàng)建
#thread.exit_thread()：線程的結(jié)束

#線程應(yīng)用的第二種方式：threading模塊是對thread做了一些包裝，可以更方便被引用
#import threading：引用的模塊
#myThread=threading.Thread(target=defName,args=('Alice',))：線程的創(chuàng)建
#myThread.start()：線程開始執(zhí)行
#num=len(threading.enumerate)：線程數(shù)量的查看

#線程應(yīng)用的第三種方式：創(chuàng)建一個線程類，繼承基類：threading.Thread 。重寫def run(self):方法。需要運行的內(nèi)容，寫在run方法里面。
#class MyThread(threading.Thread)：創(chuàng)建類的對象
#可以進行重構(gòu)函數(shù)的對應(yīng)擴展：def __init__(self,name,time):threading.Thread.__init__(self,name='對應(yīng)的線程名字')
#myThread=MyThread()：創(chuàng)建對象
#myThread.start()：線程開始執(zhí)行

------------------------------線程同步之互斥鎖---------------------------
#線程同步之互斥鎖
#互斥鎖同步：線程同步能夠保證多個線程安全訪問競爭資源，最簡單的同步機制是引用互斥鎖?；コ怄i為資源引入一個狀態(tài)：鎖定/非鎖定。某個線程要更改共享數(shù)據(jù)時，先將其鎖定，此時資源的狀態(tài)為“鎖定”，其他線程不能更改；直到該線程釋放資源，將資源的狀態(tài)變成“非鎖定”，其他的線程才能再次鎖定該資源。

#mutex=threading.Lock()：創(chuàng)建互斥鎖
#if mutex.acquire([blocking])：互斥鎖鎖定狀態(tài)，返回值不為0表示上鎖成功
# 鎖定方法acquire可以有一個blocking參數(shù)。如果設(shè)定blocking為True，則當(dāng)前線程會堵塞，直到獲取到這個鎖為止（如果沒有指定，那么默認為True）;如果設(shè)定blocking為False，則當(dāng)前線程不會堵塞
#mutex.release()：互斥鎖釋放狀態(tài)

------------------------------線程同步至可重入鎖---------------------------
#線程同步之可重入鎖
#RLock內(nèi)部維護著一個Lock和一個counter變量，counter記錄了acquire的次數(shù)，從而使得資源可以被多次acquire。直到一個線程所有的acquire都被release，其他的線程才能獲得資源：
#mutex=threading.RLock()：創(chuàng)建可重入鎖
#mutex.acquire()：可重入鎖鎖定狀態(tài)
#mutex.release()：可重入鎖釋放狀態(tài)

------------------------------線程同步之條件變量---------------------------
#線程同步之條件變量
#Python提供的Condition對象提供了對復(fù)雜線程同步問題的支持。Condition被稱為條件變量，除了提供與Lock類似的acquire和release方法外，還提供了wait和notify方法。線程首先acquire一個條件變量，然后判斷一些條件。如果條件不滿足則wait；如果條件滿足，進行一些處理改變條件后，通過notify方法通知其他線程，其他處于wait狀態(tài)的線程接到通知后會重新判斷條件。不斷的重復(fù)這一過程，從而解決復(fù)雜的同步問題。

#Condition對象維護了一個鎖（Lock/RLock)和一個waiting池。線程通過acquire獲得Condition對象，當(dāng)調(diào)用wait方法時，線程會釋放Condition內(nèi)部的鎖并進入blocked狀態(tài)，同時在waiting池中記錄這個線程。當(dāng)調(diào)用notify方法時，Condition對象會從waiting池中挑選一個線程，通知其調(diào)用acquire方法嘗試取到鎖。

#Condition對象的構(gòu)造函數(shù)可以接受一個Lock/RLock對象作為參數(shù)，如果沒有指定，則Condition對象會在內(nèi)部自行創(chuàng)建一個RLock。

#除了notify方法外，Condition對象還提供了notifyAll方法，可以通知waiting池中的所有線程嘗試acquire內(nèi)部鎖。由于上述機制，處于waiting狀態(tài)的線程只能通過notify方法喚醒，所以notifyAll的作用在于防止有線程永遠處于沉默狀態(tài)。

#con=threading.Condition()：創(chuàng)建條件變量
#con.acquire()：條件變量鎖定狀態(tài)
#con.wait()：線程釋放Condition內(nèi)部的鎖并進入blocked狀態(tài)，同時在waiting池中記錄這個線程
#con.notify()：Condition對象會從waiting池中挑選一個線程，通知其調(diào)用acquire方法嘗試取到鎖
#con.notifyAll()：喚醒所有處于waiting池中的所有線程，防止有線程永遠處于沉默狀態(tài)
#con.release()：條件變量釋放狀態(tài)

------------------------------線程同步之隊列---------------------------
#from Queue import Queue：進行對應(yīng)的隊列包的引用
#queue=Queue()：隊列的創(chuàng)建
#queue.qsize()：獲取隊列中內(nèi)容的數(shù)量
#queue.put(內(nèi)容)：向隊列中添加對應(yīng)的數(shù)據(jù)信息
#queue.set()：從隊列中取出對應(yīng)的數(shù)據(jù)
#queue.empty()：查看當(dāng)前隊列內(nèi)容是否為空

線程隊列實現(xiàn)生產(chǎn)者消費者

------------------------------線程間通信---------------------------

threading.Event可以使一個線程等待其他線程的通知。其內(nèi)置了一個標(biāo)志，初始值為False。線程通過wait()方法進入等待狀態(tài)，直到另一個線程調(diào)用set()方法將內(nèi)置標(biāo)志設(shè)置為True時，Event通知所有等待狀態(tài)的線程恢復(fù)運行。還可以通過isSet()方法查詢Envent對象內(nèi)置狀態(tài)的當(dāng)前值。

#event=threading.Event()：進行對應(yīng)Envent對象的創(chuàng)建
#self.threadEvent=event ：重構(gòu)對應(yīng)threading.Thread基類中的__init__的方法。
#self.threadEvent.wait()：使線程進入等待狀態(tài)
#event.set()：啟動waiting池中等待的線程

------------------------------線程的合并和后臺線程---------------------------
python的Thread類中還提供了join()方法，使得一個線程可以等待另一個線程執(zhí)行結(jié)束后再繼續(xù)運行。這個方法還可以設(shè)定一個timeout參數(shù)，避免無休止的等待。因為兩個線程順序完成，看起來象一個線程，所以稱為線程的合并。
默認情況下，主線程在退出時會等待所有子線程的結(jié)束。如果希望主線程不等待子線程，而是在退出時自動結(jié)束所有的子線程，就需要設(shè)置子線程為后臺線程(daemon)。方法是通過調(diào)用線程類的setDaemon()方法。

#myThread.setDaemon(True)：將該線程轉(zhuǎn)為后臺線程

------------------------------ThreadLocal---------------------------
global_dict={}
global_dict[threading.current_thread()]

------------------------------多進程---------------------------
在Unix/Linux操作系統(tǒng)中，提供了一個fork()系統(tǒng)函數(shù)，它非常特殊。

普通的函數(shù)調(diào)用，調(diào)用一次，返回一次，但是fork()調(diào)用一次，返回兩次，因為操作系統(tǒng)自動把當(dāng)前進程（稱為父進程）復(fù)制了一份（稱為子進程），然后，分別在父進程和子進程內(nèi)返回。

子進程永遠返回0，而父進程返回子進程的ID。

這樣做的理由是，一個父進程可以fork出很多子進程，所以，父進程要記下每個子進程的ID，而子進程只需要調(diào)用getppid()就可以拿到父進程的ID。

#import os ：引用對應(yīng)的進程包

#pid=os.fork()：程序執(zhí)行到os.fork()時，操作系統(tǒng)會創(chuàng)建一個新的進程（子進程），然后復(fù)制父進程的所有信息到子進程中，然后父進程和子進程都會從fork()函數(shù)中得到一個返回值，其進程中這個值一定是0，而父進程中是子進程的 id號

#os.getpid()：獲取當(dāng)前進程的pid
#os.getppid()：獲取父進程的pid

------------------------------multiprocessing模塊---------------------------
#from multiprocessing import Process：multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象。
#p=Process(target=run_proc,args=('test',))：創(chuàng)建對應(yīng)的進程對象
#p.start()：進程的啟動
#p.join()：multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象，下面的例子演示了啟動一個子進程并等待其結(jié)束
#multiprocessing.cpu_count()：查看對應(yīng)的cpu核數(shù)
#pipe=multiprocessing.Pipe()：創(chuàng)建一個管道，管道兩個端口調(diào)用分別為pipe[0],pipe[1]
#pipe[0].send(i)：為管道一側(cè)進行內(nèi)容的添加操作
#pipe[0].recv()：獲取管道一側(cè)的內(nèi)容信息

作者：傳智播客Python+人工智能開發(fā)培訓(xùn)學(xué)院
首發(fā)：http://python.itcast.cn/

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