第十三章进程与线程

程序与进程的概念

程序：
英文单词为Program，是指一系列有序指令的集合，使用编程语言所编写，用于实现一定的功能。

进程：
进程则是指启动后的程序，系统会为进程分配内存空间。

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函数式创建子进程

在Python中创建进程有两种方式：
第一种使用os模块中的fork函数，但该函数只适用于Unix、Linux和MacOS。
Windows只能使用第二种方式:使用 multiprocessing模块中的 Process类创建进程。

第二种方式创建进程的语法结构：

Process(group = None,target,name,args,kwargs)

参数说明：

group:表示分组，实际上不使用，值默认为None即可
target:表示子进程要执行的任务，支持函数名
name:表示子进程的名称
args:表示调用函数的位置参数，以元组的形式进行传递
kwargs:表示调用函数的关键字参数，以字典的形式进行传递

【注】：
target支持函数名，即函数可以作为这个参数传入(函数作为参数时不带小括号，函数调用时才带小括号)。如果target传入的函数有位置参数，就需要用args进行传入；如果target传入的函数有关键字参数，就需要用kwargs进行传入。

因此group，name可以不写；target必须写；args、kwargs有就写，没有就不写。

# 使用内置模块multiprocessing中的Process类创建进程
from multiprocessing import Process
import os, time# 函数中的代码是子进程要执行的代码
def test():print(f'我是子进程，我的PID是:{os.getpid()},我的父进程是:{os.getppid()}')time.sleep(1)if __name__ == '__main__':# main是主进程print('主进程开始执行')lst = []# 创建五个子进程for i in range(5):# 创建子进程p = Process(target=test)  # 函数作为参数时不加小括号，函数调用时才加小括号# 启动子进程p.start()# 启动中的进程添加到列表中lst.append(p)print('主进程执行结束')

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这里会发现子进程还没执行结束时，主进程就已经执行结束了。

原因见下方图示：

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那么怎么让所有子进程执行结束之后主进程再执行结束呢？——需要用到 join() 进行阻塞。

# 使用内置模块multiprocessing中的Process类创建进程
from multiprocessing import Process
import os, time# 函数中的代码是子进程要执行的代码
def test():print(f'我是子进程，我的PID是:{os.getpid()},我的父进程是:{os.getppid()}')time.sleep(1)if __name__ == '__main__':# main是主进程print('主进程开始执行')lst = []# 创建五个子进程for i in range(5):# 创建子进程p = Process(target=test)  # 函数作为参数时不加小括号，函数调用时才加小括号# 启动子进程p.start()# 启动中的进程添加到列表中lst.append(p)# 当所有子进程执行结束后主进程再执行结束--->使用join()阻塞主进程# 遍历lst,列表中五个子进程for item in lst:  # item的数据类型是Process类型# join()-->主进程和子进程在一起执行时，看到join()后主进程便不再执行了，先让子进程执行，子进程执行结束之后再去执行主进程item.join()  # join()是Process对象的方法，作用是阻塞主进程# 有了join()后主进程要等到所有子进程执行完毕之后，主进程才会执行结束print('主进程执行结束')

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Process类常用的属性和方法

Process类中常用的属性和方法：

方法/属性名称	功能描述
name	当前进程实例别名，默认为Process-N
pid	当前进程对象的PID值
is_alive()	进程是否执行完，没执行完结果为True，否则为False
join(timeout)	等待结束或等待timeout秒
start()	启动进程
run()	如果没有指定target参数，则启动进程后，会调用父类(Process)中的run()方法
terminate()	强制终止进程

from multiprocessing import Process
import os, time# 函数中的代码是子进程要执行的代码
# 函数式方式创建子进程
def sub_process(name):print(f'子进程PID:{os.getpid()},父进程PID是:{os.getppid()}----{name}')time.sleep(1)def sub_process2(name):print(f'子进程PID:{os.getpid()},父进程PID是:{os.getppid()}----{name}')time.sleep(1)if __name__ == '__main__':# main是主进程print('主进程开始执行')for i in range(3):# 创建第一种子进程# sub_process()有一个位置参数，因此需要用args传入该函数的位置参数，以元组方式p1 = Process(target=sub_process, args=('lxl',))# 创建第二种子进程# sub_process2()有一个位置参数，因此需要用args传入该函数的位置参数，以元组方式p2 = Process(target=sub_process2, args=(18,))# 调用start()启动子进程p1.start()p2.start()print(p1.name, '是否处于活跃状态：', p1.is_alive())print(p2.name, '是否处于活跃状态：', p2.is_alive())print(p1.name, 'PID是：', p1.pid)print(p2.name, 'PID是：', p2.pid)# 阻塞主进程p1.join()  # 主进程要等待p1执行结束p2.join()  # 主进程要等待p2执行结束print(p1.name, '是否处于活跃状态：', p1.is_alive())print(p2.name, '是否处于活跃状态：', p2.is_alive())print('-' * 50)print('主进程执行结束')

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如果将以下两句注释掉：

        # p1.join()  # 主进程要等待p1执行结束# p2.join()  # 主进程要等待p2执行结束

则会出现：
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具体原因同上面一样。

from multiprocessing import Process
import os, time# 函数中的代码是子进程要执行的代码
# 函数式方式创建子进程
def sub_process(name):print(f'子进程PID:{os.getpid()},父进程PID是:{os.getppid()}----{name}')time.sleep(1)def sub_process2(name):print(f'子进程PID:{os.getpid()},父进程PID是:{os.getppid()}----{name}')time.sleep(1)if __name__ == '__main__':# main是主进程print('主进程开始执行')for i in range(3):# 创建第一种子进程# 若没有给定target参数，则不会执行自己编写的函数中的代码，会调用执行Process类中run方法p1 = Process(target=sub_process, args=('lxl',))# 创建第二种子进程p2 = Process(target=sub_process2, args=(18,))# 调用start()启动子进程p1.start()  # 如果Process类创建对象时没有指定target参数，则会调用Process类中的run方法去执行p2.start()  # 如果Process类创建对象时指定了target参数，start()调用target指定的函数去执行# 强制终止进程p1.terminate()  # target指定的函数还没有执行，进程就会被终止p2.terminate()print('主进程执行结束')

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继承式创建子进程

除了使用函数式创建子进程，亦可以使用Python面向对象中的继承创建子进程。

使用继承创建进程的语法结构：

class 子进程(Process):
pass

即编写一个类，这个类继承Process类，然后重写Process类中的run()方法。

from multiprocessing import Process
import os, time# 自定义一个类
class SubProcess(Process):# 编写初始化方法def __init__(self, name):# 调用父类中的初始化方法super().__init__()self.name = name# 重写父类中的run()方法def run(self):print(f'子进程的名称：{self.name},PID:{os.getpid()},父进程的PID:{os.getppid()}')if __name__ == '__main__':print('主进程开始执行')lst = []for i in range(1, 6):p1 = SubProcess(f'进程:{i}')# 启动进程p1.start()  # SubProcess类中没有start()方法，实际上会去调用父类中的start()方法lst.append(p1)# 阻塞主进程for item in lst:item.join()print('主进程执行结束')

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进程池的使用

当进程数量比较少时，可以使用上面的两种方法Process类或Process的子类创建进程。但如果要创建的进程数量很多，再使用上述的方法创建进程和销毁进程就会耗费大量时间，这时可以使用multiprocessing模块中的 Pool类创建进程池。

进程池的原理：
创建一个进程池，并设置进程池中最大的进程数量。假设进程池中最大的进程数为3，现在有10个任务需要执行，那么进程池一次可以执行3个任务，4次即可完成全部任务的执行。

创建进程池的语法结构：

进程池对象 = Pool(N)

进程池对象的方法：

方法名	功能描述
apply_async(func,args,kwargs)	使用非阻塞方式调用函数func
apply(func,args,kwargs)	使用阻塞方式调用函数func
close()	关闭进程池，不再接收新任务
terminate()	不管任务是否完成，立即终止
join()	阻塞主进程，必须在terminate()或close()之后使用

使用进程池：非阻塞和阻塞方式调用函数func有什么区别：
先来看非阻塞方式：

from multiprocessing import Pool
import os, time# 编写函数(即要执行的任务)
def task(name):print(f'子进程的PID:{os.getppid()},执行的任务:{name}')time.sleep(1)# 使用进程池：非阻塞和阻塞方式调用函数func有什么区别
if __name__ == '__main__':# 主进程start = time.time()print('主进程开始执行')# 创建进程池p = Pool(3)# 创建任务for i in range(1, 11):# 以非阻塞方式# task()有一个位置参数，因此需要用args传入该函数的位置参数，以元组方式p.apply_async(func=task, args=(i,))  # 函数作为参数不带小括号，调用才带小括号p.close()  # 关闭进程池，不再接收新任务p.join()  # 阻塞父进程，等待所有的子进程执行完毕之后，才会执行父进程中的代码print('所有的子进程执行完毕，父进程执行结束')print(time.time() - start)

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再来看阻塞方式(只需将 apply_async 方法改成 apply 方法即可)：

from multiprocessing import Pool
import os, time# 编写函数(即要执行的任务)
def task(name):print(f'子进程的PID:{os.getppid()},执行的任务:{name}')time.sleep(1)# 使用进程池：非阻塞和阻塞方式调用函数func有什么区别
if __name__ == '__main__':# 主进程start = time.time()print('主进程开始执行')# 创建进程池p = Pool(3)# 创建任务for i in range(1, 11):# 以阻塞方式# task()有一个位置参数，因此需要用args传入该函数的位置参数，以元组方式p.apply(func=task, args=(i,))  # 函数作为参数不带小括号，调用才带小括号p.close()  # 关闭进程池，不再接收新任务p.join()  # 阻塞父进程，等待所有的子进程执行完毕之后，才会执行父进程中的代码print('所有的子进程执行完毕，父进程执行结束')print(time.time() - start)

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并发和并行的概念

并发：
是指两个或多个事件同一时间间隔发生，多个任务被交替轮换着执行。比如A事件是吃苹果，在吃苹果的过程中有快递员敲门让你收下快递，收快递就是B事件，那么收完快递继续吃没吃完的苹果。这就是并发。
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并行：
指两个或多个事件在同一时刻发生，多个任务在同一时刻在多个处理器上同时执行。比如A事件是泡脚，B事件是打电话，C事件是记录电话内容，这三件事则可以在同一时刻发生，这就是并行。
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进程之间数据是否共享

结论：
进程之间数据是不共享的。

from multiprocessing import Processa = 100def add():print('子进程1开始执行')global aa += 30print('a=', a)print('子进程1执行完毕')def sub():print('子进程2开始执行')global aa -= 50print('a=', a)print('子进程2执行完毕')if __name__ == '__main__':# 主进程print('主进程开始执行')print('a=', a)# 创建 加法 的子进程p1 = Process(target=add)# 创建 减法 的子进程p2 = Process(target=sub)# 启动子进程p1.start()p2.start()# 阻塞主进程p1.join()p2.join()print('主进程执行结束')print('a=', a)

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图示分析：
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队列的基本使用

前面说到进程之间的数据是不共享的，但是可以通过队列来实现进程之间的数据共享。

进程之间可以通过队列(Queue)进程通信，队列是一种先进先出(First In First Out)的数据结构。

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创建队列的语法结构：

队列对象 = Queue(N)

在multiprocessing模块中有一个Queue类。

Queue类中的常用方法：

方法名称	功能描述
qsize()	获取当前队列包含的消息数量
empty()	判断队列是否为空，为空结果为True，否则为False
full()	判断队列是否满了，满结果为True，否则为False
get(block=True)	获取队列中的一条消息，然后从队列中移除(出队)，block默认值为True
get_nowait()	相当于get(block=False)，消息队列为空时，抛出异常
put(item,block=True)	将item消息放入队列，block默认为True
put_nowait(item)	相当于put(item,block=False)

注意：
在上面的方法中参数 block 表示 阻塞 的意思。使用get(block=True)【表示进行等待】，当队列为空并不会报错，而且会一直等待，等到队列中有消息时再取出一条消息。使用get_nowait()【相当于get(block=False)表示不进行等待】，当队列为空会报错。使用put(item,block=True)【表示进行等待】，当队列满时并不会报错，而且会一直等待，等到队列中有空位置时再入队。使用put_nowait(item)【put(item,block=False)表示不等待】，当队列满时会报错。
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from multiprocessing import Queueif __name__ == '__main__':# 创建一个队列q = Queue(3)  # 最多可以接收3条信息print('队列是否为空：', q.empty())  # Trueprint('队列是否为满：', q.full())  # False# 向队列中添加消息q.put('hello')q.put('world')print('队列是否为空：', q.empty())  # Falseprint('队列是否为满：', q.full())  # Falseq.put('Python')print('队列是否为空：', q.empty())  # Falseprint('队列是否为满：', q.full())  # Trueprint('队列当中信息的个数：', q.qsize())# 出队print(q.get())print('队列当中信息的个数：', q.qsize())# 入队q.put_nowait('html')# q.put_nowait('sql')  # 报错，queue.Full# q.put('sql')  # 不报错，会一直等待，等到队列中有空位置在入队# 遍历if not q.empty():for i in range(q.qsize()):print(q.get_nowait())  # nowait() 不等待print('队列是否为空：', q.empty())  # Trueprint('队列是否为满：', q.full())  # Falseprint('队列当中信息的个数：', q.qsize())

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使用队列实现进程之间的通信

前面说过使用put(item,block=True)【表示进行等待】，当队列满时并不会报错，而且会一直等待，等到队列中有空位置时再入队。
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而事实上还有一个参数put(item,block=True,timeout=n)，timeout表示等待n秒后，若队列还没有空位置就抛异常 。

from multiprocessing import Queueif __name__ == '__main__':# 创建一个队列q = Queue(3)  # 最多可以接收3条信息# 向队列中添加元素(入队)q.put('hello')q.put('world')q.put('Python')q.put('html', block=True, timeout=2)  # 等待2秒之后，队列还没有空位置就抛异常

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进程之间可以使用队列进行通信，实际上就是入队和出队操作，两个进程，一个进程负责入队，另一个进程负责出队即可。

下面例子，使用队列实现进程之间通信，去操作全局变量的值：

# 使用队列实现进程之间通信。注意这个队列应该是共享的，写和读用的是同一个队列
from multiprocessing import Queue, Process
import timea = 100def writ_msg(q):  # q队列global aif not q.full():for i in range(6):  # 写6条消息a -= 10q.put(a)  # 入队print('a入队时的值：', a)# 出队
def read_msg(q):time.sleep(1)while not q.empty():print('出队时a的值：', q.get())if __name__ == '__main__':print('父进程开始执行')q = Queue()  # 由父进程创建队列，没有指定参数，表示可接收的消息个数没有上限# 创建两个子进程p1 = Process(target=writ_msg, args=(q,))p2 = Process(target=read_msg, args=(q,))# 启动两个子进程p1.start()p2.start()# 等待写的进程执行结束，再去执行主进程p1.join()p2.join()print('父进程执行结束')

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函数式创建线程

一个应用程序内多任务的方式采用的是多进程，一个进程内的多任务方式采用多线程。

线程：
线程是CPU可调度的最小单位，被包含在进程中，是进程中实际的运作单位。一个进程中可以拥有N多个线程并发执行，而每个线程并行执行不同的任务。

threading模块中有Thread类。

函数式创建线程的语法结构(类似进程)：

t = Thread(group,target,name,args,kwargs)

参数说明：

group:创建线程对象的进程组
target:创建的线程对象所要执行的目标函数
name:创建线程对象的名称，默认为“Thread-n”
args:用元组以位置参数的形式传入target对应函数的参数
kwargs:用字典以关键字参数的形式传入target对应函数的参数

import threading
from threading import Thread
import time# 编写函数
def test():for i in range(3):time.sleep(1)print(f'线程:{threading.current_thread().name}正在执行{i}')if __name__ == '__main__':start = time.time()print('主线程开始执行')# 创建两个线程，使用列表生成式lst = [Thread(target=test) for i in range(2)]for item in lst:  # item的数据类型是Thread类型# 启动线程item.start()# 阻塞主线程for item in lst:item.join()print(f'一共耗时{time.time() - start}')'''
多个线程并发执行，每个线程并行执行不同的任务。
该程序中共有一个进程(main)，三个线程(main,Thread-1,Thread-2)。三个线程并行执行的任务是：主线程负责执行main中的代码Thread-1线程执行test()三次循环Thread-2线程执行test()三次循环三个线程又是并发执行，Thread-1和Thread-2谁先执行不一定。
'''

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继承式创建线程

使用Thread子类创建线程的操作步骤(类似进程)：

自定义类继承threading模块下的Thread类
重写run()方法

import threading
from threading import Thread
import timeclass SubThread(Thread):# 重写run()方法def run(self):for i in range(3):time.sleep(1)print(f'线程:{threading.current_thread().name}正在执行{i}')if __name__ == '__main__':print('主线程开始执行')# 继承式创建两个线程，使用列表生成式lst = [SubThread() for i in range(2)]for item in lst:  # item的数据类型是Thread类型# 启动线程item.start()# 阻塞主线程for item in lst:item.join()print('主线程执行结束')

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线程之间数据共享

进程之间的数据不共享，线程之间的数据共享。这是因为线程之间会共享该进程中的资源。

from threading import Threada = 100  # 全局变量def add():print('加线程开始执行')global aa += 30print(f'a的值为：{a}')print('加的线程执行结束')def sub():print('减线程开始执行')global aa -= 50print(f'a的值为：{a}')print('减的线程执行结束')if __name__ == '__main__':print('主线程开始执行')print(f'全局变量a的值:{a}')# 线程add = Thread(target=add)sub = Thread(target=sub)# 启动add.start()sub.start()# 阻塞主线程add.join()  # 当加线程执行完毕主线程才能继续执行sub.join()  # 当减线程执行完毕主线程才能继续执行print(f'主线程执行结束，a的值:{a}')

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图示分析：
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多个线程共享数据带来的问题以及Lock锁的使用

在上一小节中知道线程共享该进程的资源，所以全局变量a，被这个进程中的所有线程共享。

又因为多个线程是并发执行的，执行顺序无法确定(由CPU调度决定)，所以这就可能造成数据错乱。

下面看一个多线程操作共享数据带来的安全性问题：

# 多线程操作共享数据的安全性问题
import threading
from threading import Thread
import timeticket = 50  # 全局变量。代表50张票def sale_ticket():global ticket# 每个排队窗口(线程)假设有100人for i in range(100):  # 每个线程要执行100次循环if ticket > 0:print(f'{threading.current_thread().name}正在出售第{ticket}张票')ticket -= 1time.sleep(1)if __name__ == '__main__':for i in range(3):  # 创建三个线程，代表3个排队窗口t = Thread(target=sale_ticket)t.start()  # 启动线程

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解决这个问题可以采用Lock锁。

当线程A去操作共享数据时，对共享数据加一把锁，这时如果线程B想要操作共享数据就只能等待而不可以操作。只有当锁解开时才允许其他线程进行操作。

Lock对象的acquire()、release()方法：
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使用Lock锁机制可以解决共享数据带来的安全性问题，那么如何锁，把锁上在什么地方呢?

在使用Lock锁时要把尽量少的、不耗时的代码放到锁中。

threading模块中的Lock类。

# 使用Lock锁解决多线程操作共享数据的安全性问题
import threading
from threading import Thread, Lock
import timeticket = 50  # 全局变量。代表50张票
lock_obj = Lock()  # 创建锁对象def sale_ticket():global ticket# 每个排队窗口(线程)假设有100人for i in range(100):  # 每个线程要执行100次循环lock_obj.acquire()  # 上锁if ticket > 0:print(f'{threading.current_thread().name}正在出售第{ticket}张票')ticket -= 1time.sleep(1)lock_obj.release()  # 释放锁if __name__ == '__main__':for i in range(3):  # 创建三个线程，代表3个排队窗口t = Thread(target=sale_ticket)t.start()  # 启动线程

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使用Lock锁降低了并发度，但可以解决多线程操作共享数据的安全性问题。

生产者与消费者问题

生产者与消费者模式：
是线程模型中的经典问题，与编程语言无关。当程序中出现了明确的两类任务，一个任务负责生产数据，一个任务负责处理生产的数据时就可以使用该模式。
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生产者与消费者问题会出现等待与唤醒问题，如果中间仓库满，生产者等待；如果中间仓库空，消费者等待。

使用Python实现生产者与消费者模式需要用到Python内置模块queue中的Queue类。【注意在进程通信中提到的队列是multiprocessing模块中的Queue类】

Python内置模块queue中的Queue类中常用的方法：

方法名称	功能描述
put(item)	向队列中放置数据，如果队列为满，则阻塞
get()	从队列中取走数据，如果队列为空，则阻塞
join()	如果队列不为空，则等待队列变为空
task_done()	消费者从队列中取走一项数据，当队列变为空时，唤醒调用join()的线程

# 生产者与消费者模式
from queue import Queue
from threading import Thread
import time# 创建一个生产者类
class Producer(Thread):def __init__(self, name, queue):Thread.__init__(self, name=name)self.queue = queuedef run(self):for i in range(1, 6):print(f'{self.name}将产品{i}放入队列')self.queue.put(i)time.sleep(1)print('生产者完成了所有数据的存放')# 创建一个消费者类
class Consumer(Thread):def __init__(self, name, queue):Thread.__init__(self, name=name)self.queue = queuedef run(self):for i in range(5):value = self.queue.get()print(f'消费者线程{self.name}取出了{value}')time.sleep(1)print('消费者线程完成了所有数据的取出')if __name__ == '__main__':# 创建队列queue = Queue()  # 该队列表示中间仓库。# 创建生产者线程p = Producer('Producer', queue)# 创建消费者线程c = Consumer('Consumer', queue)# 启动线程p.start()c.start()# 阻塞主线程p.join()c.join()print('主线程执行结束')