第十三章 进程与线程

news2024/11/14 11:35:16

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。

在这里插入图片描述

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')

在这里插入图片描述

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：

在这里插入图片描述

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')

在这里插入图片描述

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')

在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述
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')

在这里插入图片描述

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')

在这里插入图片描述

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)

在这里插入图片描述

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)

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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 Process

a = 100

def add():
    print('子进程1开始执行')
    global a
    a += 30
    print('a=', a)
    print('子进程1执行完毕')


def sub():
    print('子进程2开始执行')
    global a
    a -= 50
    print('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)

在这里插入图片描述

图示分析：
在这里插入图片描述

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。

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

 

from multiprocessing import Queue

if __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())  # True
    print('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())  # False
    print('队列是否为满：', q.full())  # False

    q.put('Python')
    print('队列是否为空：', q.empty())  # False
    print('队列是否为满：', q.full())  # True
    print('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())  # True
    print('队列是否为满：', q.full())  # False
    print('队列当中信息的个数：', q.qsize())

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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 Queue

if __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

在这里插入图片描述

 
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 time

a = 100


def writ_msg(q):  # q队列
    global a
    if not q.full():
        for i in range(6):  # 写6条消息
            a -= 10
            q.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')

在这里插入图片描述

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。
'''

在这里插入图片描述

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)：

  1. 自定义类继承threading模块下的Thread类
  2. 重写run()方法
import threading
from threading import Thread
import time


class 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')

在这里插入图片描述

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 Thread

a = 100  # 全局变量


def add():
    print('加线程开始执行')
    global a
    a += 30
    print(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 a
    a -= 50
    print(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}')

在这里插入图片描述

图示分析：
在这里插入图片描述

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 time

ticket = 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 -= 1
        time.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

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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：
在这里插入图片描述

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 time

ticket = 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 -= 1
        time.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

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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 = queue

    def 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 = queue

    def 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')

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