文章目录

引言
多线程
- 多线程概述
- - - 案例1：使用多线程实现并发下载文件
    - 案例2：使用多线程处理CPU密集型任务
- 使用`threading`模块
- - - 案例1：自定义线程类并启动线程
    - 案例2：使用锁保护共享资源
- 线程同步与互斥
- - - 案例：使用锁实现线程安全的计数器
- 常见多线程应用场景
- - - 案例：使用多线程处理并发请求的服务器
多进程
- 多进程的创建与启动
- - - 创建和启动一个进程，需要进行的操作：
- 进程间通信
- 进程池
- - - 使用进程池执行任务的基本流程：
- 多进程异常处理
优化技巧与注意事项
- 选择高效的数据结构
- 使用生成器和迭代器
- 使用适当的算法和数据结构
- 减少内存和时间的消耗
完结

引言

python 多线程与多进程

多线程与多进程是Python中常用的并发编程实现方式，能够有效提高程序的执行效率。本文将系统介绍多线程与多进程的概念、使用场景以及相关知识点，并通过大量的代码案例进行演示。

多线程

python3 多线程

多线程概述

多线程是指在一个进程内同时执行多个线程，每个线程可以独立执行不同的任务。多线程编程能够充分利用多核处理器的优势，提高程序的并发性和执行效率。

案例1：使用多线程实现并发下载文件

import threading
import requests

# 下载函数
def download_file(url, filename):
    response = requests.get(url)
    with open(filename, 'wb') as f:
        f.write(response.content)

# URL列表
urls = ['http://example.com/file1.txt', 'http://example.com/file2.txt', 'http://example.com/file3.txt']
# 文件名列表
filenames = ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']

# 创建并启动线程
threads = []
for i in range(len(urls)):
    t = threading.Thread(target=download_file, args=(urls[i], filenames[i]))
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有线程结束
for t in threads:
    t.join()

print("All files have been downloaded.")

案例2：使用多线程处理CPU密集型任务

import threading

# CPU密集型任务
def calculate_factorial(n):
    result = 1
    for i in range(1, n+1):
        result *= i
    return result

# 创建并启动线程
threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=calculate_factorial, args=(1000,))
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有线程结束
for t in threads:
    t.join()

print("All calculations have completed.")

使用`threading`模块

Python提供了threading模块来支持多线程编程。以下是threading模块中常用的几个类和方法：

Thread类：表示一个线程对象，可以通过继承该类创建自定义的线程类。
start()方法：启动线程，使其处于就绪状态。
run()方法：线程启动后运行的方法，你可以在自定义的线程类中重写该方法以实现具体的逻辑。
join()方法：等待线程结束，使主线程阻塞，直到该线程执行完成。
Lock类：提供简单的锁机制，用于保护多线程对共享资源的访问。
Rlock类：可重入锁，可以被同一线程多次获取。
Semaphore类：信号量，用于控制对共享资源的并发访问数量。
Condition类：条件变量，用于实现线程之间的协调和通信。

案例1：自定义线程类并启动线程

import threading

# 自定义线程类
class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        # 线程执行的逻辑
        print("Running thread:", self.name)

# 创建并启动线程
t1 = MyThread()
t2 = MyThread()

t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

print("All threads have finished.")

案例2：使用锁保护共享资源

import threading

# 共享资源
shared_resource = 0
lock = threading.Lock()

# 线程函数
def increment():
    global shared_resource
    for _ in range(100000):
        # 获取锁
        lock.acquire()
        shared_resource += 1
        # 释放锁
        lock.release()

# 创建并启动线程
t1 = threading.Thread(target=increment)
t2 = threading.Thread(target=increment)

t1.start()
t2.start()

# 等待线程结束
t1.join()
t2.join()

print("Final value of shared_resource:", shared_resource)

线程同步与互斥

在多线程编程中，多个线程同时访问共享资源可能会导致数据不一致或竞态条件问题。为了解决这些问题，需要使用线程同步和互斥机制。

锁（Lock）机制：使用锁可以保证在任意时刻只有一个线程可以访问共享资源，其他线程需要等待锁的释放。
信号量（Semaphore）机制：用于控制对共享资源的访问数量，允许多个线程同时访问。
条件变量（Condition）机制：一种线程之间的通信机制，可以让线程在满足特定条件时等待或继续执行。

案例：使用锁实现线程安全的计数器

import threading

# 线程安全的计数器类
class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0
        self.lock = threading.Lock()

    def increment(self):
        with self.lock:
            self.count += 1

    def get_count(self):
        return self.count

# 创建并启动线程
counter = Counter()

threads = []
for _ in range(10):
    t = threading.Thread(target=counter.increment)
    t.start()
    threads.append(t)

# 等待所有线程结束
for t in threads:
    t.join()

print("Final count:", counter.get_count())

常见多线程应用场景

多线程在许多应用场景中都能发挥重要作用，其中包括：

网络编程：可以使用多线程处理并发的客户端请求。
IO密集型任务：如文件读写、网络请求等，多线程能够显著提高程序的响应速度。
并行计算：利用多线程进行数据分片和并行计算，提高程序的运算速度。

案例：使用多线程处理并发请求的服务器

import socket
import threading

# 处理客户端请求的线程函数
def handle_client(client_sock):
    while True:
        data = client_sock.recv(1024)
        if not data:
            break
        response = "Server response: " + data.decode()
        client_sock.sendall(response.encode())
    client_sock.close()

# 创建服务器套接字
server_sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server_addr = ('127.0.0.1', 8000)
server_sock.bind(server_addr)
server_sock.listen()

print("Server listening on:", server_addr)

while True:
    # 接受客户端连接
    client_sock, client_addr = server_sock.accept()
    print("Received connection from:", client_addr)

    # 创建并启动新的线程来处理客户端请求
    t = threading.Thread(target=handle_client, args=(client_sock,))
    t.start()

多进程

python 多进程

多进程的创建与启动

创建和启动一个进程，需要进行的操作：

导入multiprocessing模块： import multiprocessing
定义要在进程中执行的函数：这是一个普通的Python函数，可以包含任意代码逻辑。例如：

def worker():
    # 进程任务逻辑
    pass

创建进程对象：使用multiprocessing.Process类来创建一个进程对象，并指定要执行的函数。

p = multiprocessing.Process(target=worker)

启动进程：调用进程对象的start()方法来启动该进程。

p.start()

等待进程结束：如果希望父进程等待子进程执行完毕后再继续执行，可以调用进程对象的join()方法。

p.join()

关闭进程：一旦进程执行完毕，可以调用进程对象的close()方法来关闭该进程。

p.close()

进程间通信

多个进程之间可能需要进行数据传递和协调工作。在多进程编程中，常用的进程间通信方式包括管道、队列、共享内存和信号量等。

管道（Pipe）：管道提供了一个双向通信的通道，可以通过multiprocessing.Pipe()方法创建管道对象，并使用send()和recv()方法发送和接收数据。

parent_conn, child_conn = multiprocessing.Pipe()

队列（Queue）：队列提供了一个先进先出（FIFO）的数据结构，可以使用multiprocessing.Queue()类创建队列对象，并使用put()和get()方法放入和获取数据。

queue = multiprocessing.Queue()

共享内存（Shared memory）：共享内存允许多个进程之间共享数据，可以使用multiprocessing.Value和multiprocessing.Array来创建共享内存对象。

value = multiprocessing.Value('i', 0)  # 创建一个整数类型的共享内存对象
array = multiprocessing.Array('d', [1.0, 2.0, 3.0])  # 创建一个双精度浮点型数组共享内存对象

进程池

进程池是一种重复利用多个进程来执行一组任务的方法。multiprocessing模块提供了Pool类来实现进程池功能。

使用进程池执行任务的基本流程：

创建进程池对象：使用multiprocessing.Pool()来创建一个进程池对象。

pool = multiprocessing.Pool()

执行任务：使用map()方法将任务分配给进程池中的空闲进程，并返回结果。

results = pool.map(task, range(10))

关闭进程池：在所有任务执行完毕后，调用进程池对象的close()方法来关闭进程池。

pool.close()

等待进程池结束：调用进程池对象的join()方法等待所有子进程执行完毕。

pool.join()

进程池可以方便地管理多个进程的创建和执行，从而提高程序的效率。

多进程异常处理

在多进程编程中，如果一个进程抛出异常，那么该进程可能会终止并且不会传播异常给父进程。为了能够捕获和处理子进程中抛出的异常，可以使用try-except-finally语句。

以下是一个示例：

import multiprocessing
import time

# 进程函数
def worker():
    try:
        # 进程任务逻辑
        time.sleep(1)
        1 / 0  # 抛出异常
    except Exception as e:
        print("Caught exception in child process:", e)

# 创建并启动进程
p = multiprocessing.Process(target=worker)
p.start()

# 等待进程结束
p.join()

print("All processes have finished.")

示例中，子进程抛出了一个除以零的异常，父进程通过捕获异常来处理错误，并继续执行。

优化技巧与注意事项

python 优化技巧与注意事项

优化技巧和注意事项对于提升程序的性能和效率非常重要。接下来讲解的是一些常见的优化技巧和注意事项.

选择高效的数据结构

选择适合任务需求的高效数据结构可以显著提升程序的性能。

使用字典替代列表进行快速查找：字典使用哈希表实现，在大多数情况下比列表的线性查找更快。

# 示例：使用字典进行快速查找
data = {'apple': 5, 'banana': 2, 'orange': 3}
quantity = data['apple']
print(quantity)  # 输出: 5

使用集合进行高效的成员关系判断：集合使用哈希集实现，可以在常数时间内判断元素是否存在。

# 示例：使用集合进行成员关系判断
fruits = {'apple', 'banana', 'orange'}
if 'banana' in fruits:
    print("banana exists")

使用堆栈或队列数据结构进行快速插入和删除操作：堆栈和队列可以利用列表或collections.deque实现，并提供了高效的插入和删除操作。

# 示例：使用堆栈和队列进行插入和删除操作
stack = []
stack.append(1)  # 入栈
stack.append(2)
item = stack.pop()  # 出栈
print(item)  # 输出: 2

queue = collections.deque()
queue.append(1)  # 入队列
queue.append(2)
item = queue.popleft()  # 出队列
print(item)  # 输出: 1

使用生成器和迭代器

生成器和迭代器可以节省内存并提高代码的可读性和性能。

使用生成器表达式或yield关键字创建生成器对象：生成器可以按需生成数据，而不需要一次性生成所有数据。

# 示例：使用生成器表达式创建一个生成器对象
evens = (x for x in range(10) if x % 2 == 0)
for num in evens:
    print(num)  # 输出: 0, 2, 4, 6, 8

实现可迭代对象和迭代器：自定义类可以实现__iter__()方法返回一个迭代器对象，并在迭代器对象中实现__next__()方法来生成下一个元素。

# 示例：实现可迭代对象和迭代器
class MyIterable:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.start >= self.end:
            raise StopIteration
        else:
            self.start += 1
            return self.start - 1

my_iterable = MyIterable(0, 5)
for num in my_iterable:
    print(num)  # 输出: 0, 1, 2, 3, 4

使用适当的算法和数据结构

选择适当的算法和数据结构可以显著提高程序的性能。

使用排序算法进行快速查找：对于有序数据，使用二分查找算法可以在对数时间内查找目标元素。

# 示例：使用二分查找算法进行快速查找
def binary_search(sorted_list, target):
    left = 0
    right = len(sorted_list) - 1

    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if sorted_list[mid] < target:
            left = mid + 1
        elif sorted_list[mid] > target:
            right = mid - 1
        else:
            return mid

    return -1

data = [2, 5, 8, 12, 16, 23, 38]
index = binary_search(data, 16)
print(index)  # 输出: 4

使用哈希表进行高效的查找和去重：使用哈希函数将键映射到哈希表的索引，可以在常数时间内查找和去重。

# 示例：使用哈希表进行查找和去重
data = ['apple', 'banana', 'orange', 'banana']
distinct_fruits = set(data)
if 'banana' in distinct_fruits:
    print("banana exists")

fruit_counts = {}
for fruit in data:
    if fruit in fruit_counts:
        fruit_counts[fruit] += 1
    else:
        fruit_counts[fruit] = 1
print(fruit_counts)  # 输出: {'apple': 1, 'banana': 2, 'orange': 1}

减少内存和时间的消耗

优化内存和时间的消耗可以提高程序的性能和效率。

避免不必要的数据拷贝：尽量使用原地操作而不是创建新的对象，以减少内存拷贝开销。

# 示例：避免不必要的数据拷贝
data = [1, 2, 3, 4]
squared_data = [x**2 for x in data]  # 不需要创建新列表，可以直接在原地计算平方

使用适当的数据类型减少内存占用：选择合适的数据类型可以减少内存占用。

# 示例：使用适当的数据类型减少内存占用
data = [1, 2, 3, 4]
sum_value = sum(data)  # 使用内置函数sum()计算和时，将整数列表转换为生成器可以减少内存占用

避免重复计算：将计算结果缓存起来，避免重复计算相同的结果。

# 示例：避免重复计算
def fibonacci(n, cache={}):
    if n in cache:
        return cache[n]
    elif n <= 1:
        return n
    else:
        result = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
        cache[n] = result  # 缓存计算结果
        return result

fibonacci(10)  # 只需计算一次，并缓存计算结果