Python 经验 - 多线程与多进程

多线程

GIL

GIL(Global Interpreter Lock)即全局解释器锁。

在Python中一个线程对应于C（Cpython）中的一个线程；
GIL使得同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码，而且无法将多个线程映射到多个cpu上执行（无法利用多核优势），查看Python字节码：

import dis
def add(a):
    a = a+1
    return a
print(dis.dis(add))

释放：非线程的整个过程完全占有
1. 根据执行的字节码行数以及时间片释放GIL；
2. 在遇到io的操作时候主动释放。

import threading

total = 0

def add():
    global total
    for i in range(1000000):
        total += 1

def desc():
    global total
    for i in range(1000000):
        total -= 1    # 执行的过程中会释放锁，让给另一个线程

thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)
thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

# 每次执行最终结果都不确定，即加和减的次数不定
print(total)

多线程编程

对于io操作来说，多线程和多进程性能差别不大（线程调度更轻量）；
可以通过Thread类实例化或集成Thread来实现多线程。

# 模拟多线程爬虫（并发爬取列表页和详情页）

import time
import threading

# 爬取详情页
def get_detail_html(url):
    print("get detail html started")
    time.sleep(2)
    print("get detail html end")

# 从列表页爬取详情页url
def get_detail_url(url):
    print("get detail url started")
    time.sleep(4)
    print("get detail url end")


class GetDetailHtml(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)

    def run(self):
        print("get detail html started")
        time.sleep(2)
        print("get detail html end")

class GetDetailUrl(threading.Thread):
    def __init__(self, name):
        super().__init__(name=name)

    def run(self):
        print("get detail url started")
        time.sleep(4)
        print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":
    thread1 = GetDetailHtml("get_detail_html")
    thread2 = GetDetailUrl("get_detail_url")
    start_time = time.time()
    thread1.start()
    thread2.start()

    thread1.join()    # 等待完成后再继续执行下面的
    thread2.join()

    # 当主线程退出的时候，子线程才会杀死
    print ("last time: {}".format(time.time() - start_time))

线程间通信

共享变量 + 锁

import time
import threading

from threading import Condition

# 生产者当生产10个url以后就就等待，保证detail_url_list中最多只有十个url
# 当url_list为空的时候，消费者就暂停

detail_url_list = []        # list非线程安全，需要加锁
# global引用过多时可以创建一个模块专门存放共享变量
# from chapter11 import variables
# 不可以from chapter11.variables import detail_url_list

def get_detail_html(lock):
    # 爬取文章详情页

    global detail_url_list

    while True:
        if len(detail_url_list):
            lock.acquire()
            if len(detail_url_list):
                url = detail_url_list.pop()
                lock.release()
                print("get detail html started")
                time.sleep(2)
                print("get detail html end")
            else:
                lock.release()
                time.sleep(1)

def get_detail_url(lock):
    global detail_url_list

    # 爬取文章列表页（列表页爬速度比详情页快，可以开启多个线程爬去详情页）
    while True:
        print("get detail url started")
        time.sleep(4)
        for i in range(20):
            lock.acquire()
            if len(detail_url_list) >= 10:
                lock.release()
                time.sleep(1)
            else:
                detail_url_list.append("http://projectsedu.com/{id}".format(id=i))
                lock.release()
        print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":
    lock = RLock()
    thread_detail_url = threading.Thread(target=get_detail_url, args=(lock,))
    for i in range(10):
        html_thread = threading.Thread(target=get_detail_html, args=(lock,))
        html_thread.start()

    #当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print ("last time: {}".format(time.time() - start_time))

队列

import time
import threading
from queue import Queue

def get_detail_html(queue):
    # 爬取文章详情页
    while True:
        url = queue.get()    # Queue默认阻塞
        # for url in detail_url_list:
        print("get detail html started")
        time.sleep(2)
        print("get detail html end")

def get_detail_url(queue):
    # 爬取文章列表页
    while True:
        print("get detail url started")
        time.sleep(4)
        for i in range(20):
            queue.put("http://projectsedu.com/{id}".format(id=i))
        print("get detail url end")

if  __name__ == "__main__":
    detail_url_queue = Queue(maxsize=1000)

    thread_detail_url = threading.Thread(target=get_detail_url, args=(detail_url_queue,))
    for i in range(10):
        html_thread = threading.Thread(target=get_detail_html, args=(detail_url_queue,))
        html_thread.start()
    start_time = time.time()
    detail_url_queue.task_done()    # 主动使Queue退出
    detail_url_queue.join()

    # 当主线程退出的时候， 子线程kill掉
    print ("last time: {}".format(time.time() - start_time))

锁：线程间同步

使用锁可以实现线程同步，但会影响性能，也可能导致死锁；
重入锁：在同一个线程里，可以连续调用多次acquire，注意acquire的次数要和release的次数相等；

from threading import Lock, RLock, Condition
import threading

total = 0
lock = RLock()      # 重入锁（在同一线程中可多次acquire）
# lock = Lock()       # 一般锁，多次申请会造成死锁

def add():
    global lock
    global total
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()    # 申请锁（失败则等待）
        lock.acquire()
        total += 1
        lock.release()
        lock.release()

def desc():
    global total
    global lock
    for i in range(1000000):
        lock.acquire()
        total -= 1
        lock.release()

thread1 = threading.Thread(target=add)
thread2 = threading.Thread(target=desc)
thread1.start()
thread2.start()
thread1.join()
thread2.join()
print(total)
"""
死锁：
    互斥
    不可抢占
    请求且占有
    循环等待

A(a, b)
acquire (a)
acquire (b)

B(a, b)
acquire (b)
acquire (a)
"""

条件变量

只用锁无法确保两个线程交替运行（进度不一致），需要一个“通知-等待”的机制，在本线程工作完成后由下一个线程工作，并等待该线程的通知；
使用通知-等待机制要注意线程启动的顺序（先启动需要被notify的，即被动方）；
在调用with...cond之后（在cond的作用域中）才能调用wait或者notify方法；
condition有两层锁，一把底层锁会在线程调用了wait方法的时候释放，上层锁会在每次调用wait时分配一把并放入到cond等待队列中，等到notify方法的唤醒。

import threading
from concurrent import futures

class XiaoAi(threading.Thread):

    def __init__(self, cond):
        super().__init__(name="小爱")
        self.cond = cond

    def run(self):
        with self.cond:
            self.cond.wait()
            print("{} : 在 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 好啊 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 君住长江尾 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 共饮长江水 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 此恨何时已 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

            self.cond.wait()
            print("{} : 定不负相思意 ".format(self.name))
            self.cond.notify()

class TianMao(threading.Thread):

    def __init__(self, cond):
        super().__init__(name="天猫精灵")
        self.cond = cond

    def run(self):
        with self.cond:
            print("{} : 小爱同学 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 我们来对古诗吧 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 我住长江头 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 日日思君不见君 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 此水几时休 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

            print("{} : 只愿君心似我心 ".format(self.name))
            self.cond.notify()
            self.cond.wait()

if __name__ == "__main__":
    cond = threading.Condition()
    xiaoai = XiaoAi(cond)
    tianmao = TianMao(cond)

    xiaoai.start()
    tianmao.start()

信号量

在读写分离的场景，一般只能被一个线程写，但允许多个线程读，通过Semaphore可以控制进入的数量；
对于一个semaphore，调用acquire时数值 - 1，直到数值减到0则会加锁；调用release释放，数值 + 1；
在需要控制并发程度的场景，信号量也能很好地发挥作用。

import threading
import time

class HtmlSpider(threading.Thread):
    def __init__(self, url, sem):
        super().__init__()
        self.url = url
        self.sem = sem

    def run(self):
        time.sleep(2)
        print("got html text success")
        self.sem.release()

class UrlProducer(threading.Thread):
    def __init__(self, sem):
        super().__init__()
        self.sem = sem

    def run(self):
        for i in range(20):
            self.sem.acquire()      # 启动线程前申请，在线程内部释放
            html_thread = HtmlSpider("https://baidu.com/{}".format(i), self.sem)
            html_thread.start()

if __name__ == "__main__":
    sem = threading.Semaphore(3)
    url_producer = UrlProducer(sem)
    url_producer.start()

线程池

使用线程池实现线程重用、状态与返回值管理（使用done方法当一个线程完成的时候主线程能立即知道）
futures包中多线程与多进程接口一致，能减少开发难度
task的返回容器：Future对象（当时未完成，但完成后可以通过对象获取结果）。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time

def get_html(times):
    time.sleep(times)
    print("get page {} success".format(times))
    return times

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)
# 通过submit函数提交执行的函数到线程池中, 立即返回
task1 = executor.submit(get_html, (3))
task2 = executor.submit(get_html, (2))
task1.done()            # 获取task1执行状态
task1.result()          # 获取task1执行结果
task2.cancel()          # 取消task2执行

批量提交线程，获取成功执行的线程

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed, wait, FIRST_COMPLETED

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)

# 使用as_completed生成器，每有一个线程完成即yield
urls = [3, 2, 4]
all_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]
wait(all_task, return_when=FIRST_COMPLETED)     # 等待首个子线程执行完成，主线程再继续执行
print('main')

for future in as_completed(all_task):
    data = future.result()
    print("get {} page".format(data))
    

# 通过executor的map获取已经完成的task的值（将每个url传入函数中一一执行）
for data in executor.map(get_html, urls):
    print("get {} page".format(data))

多进程

对于在Python中存在GIL，消耗CPU的操作无法利用多核优势，使用多线程无法实现并行操作，此时应使用多进程；
进程切换代价比较高，对于频繁IO操作使用多线程更好（开销更小、更稳定）；
Windows下多线程多进程编程必须加入if __name__ == '__main__'

CPU操作：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def fib(n):
    if n<=2:
        return 1
    return fib(n-1)+fib(n-2)

# 使用多线程
with ThreadPoolExecutor(3) as executor:
    all_task = [executor.submit(fib, (num)) for num in range(25, 40)]
    start_time = time.time()
    for future in as_completed(all_task):
        data = future.result()
        print("exe result: {}".format(data))

    print("last time is: {}".format(time.time()-start_time))

# 使用多进程
with ProcessPoolExecutor(3) as executor:
    all_task = [executor.submit(fib, (num)) for num in range(25, 40)]
    start_time = time.time()
    for future in as_completed(all_task):
        data = future.result()
        print("exe result: {}".format(data))

    print("last time is: {}".format(time.time()-start_time))

IO操作：

def random_sleep(n):
    time.sleep(n)
    return n

# 使用多线程
with ThreadPoolExecutor(3) as executor:
    all_task = [executor.submit(random_sleep, (num)) for num in [2] * 30]
    start_time = time.time()
    for future in as_completed(all_task):
        data = future.result()
        print("exe result: {}".format(data))
    print("last time is: {}".format(time.time() - start_time))

# 使用多进程
with ProcessPoolExecutor(3) as executor:
    all_task = [executor.submit(fib, (num)) for num in range(25, 40)]
    start_time = time.time()
    for future in as_completed(all_task):
        data = future.result()
        print("exe result: {}".format(data))
    print("last time is: {}".format(time.time()-start_time))

多进程编程

执行fork会马上创建一个子进程，同时主进程继续向下执行；
子进程会把主进程的数据复制一份独自执行，与主进程隔离；

import os
# fork只能用于unix/linux中
pid = os.fork()     
print("ywh")        # 从这句开始，主进程、子进程都会执行
if pid == 0:
    print('子进程 {} ，父进程是： {}.' .format(os.getpid(), os.getppid()))
else:
    print('我是父进程：{}.'.format(pid))

使用multiprocessing和concurrent.futures包

def get_html(n):
    time.sleep(n)
    print("sub_progress success")
    return n

# 方法1
progress = multiprocessing.Process(target=get_html, args=(2,))
print(progress.pid)
progress.start()
print(progress.pid)
progress.join()
print("main progress end")

# 方法2
pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())    # 默认为系统CPU数
result = pool.apply_async(get_html, args=(3,))      # 异步提交
pool.close()            # 必须关闭，不再接收新的任务
pool.join()             # 等待任务完成
print(result.get())     # 获取返回结果

# 方法3
for result in pool.imap(get_html, [1,5,3]):
    print("{} sleep success".format(result))
    
# 方法4
for result in pool.imap_unordered(get_html, [1, 5, 3]):
    print("{} sleep success".format(result))

进程间通信

注意多线程和多进程通信的包不一样，不能重用；
多线程中共享全局变量的方法不能用于多进程（数据全部复制到子进程）；
线程池：multiprocessing中的Queue不能用于进程池，而应使用Manager.Queue；
管道性能比Queue高，但只适用于两个进程之间的通信；
Python内置有很多内存共享的数据结构，在multiprocessing.Manager，需要注意数据同步。

多线程通信

import time
from multiprocessing import Process, Queue, Pool

def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)

def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data = queue.get()
    print(data)

queue = Queue(10)
my_producer = Process(target=producer, args=(queue,))
my_consumer = Process(target=consumer, args=(queue,))
my_producer.start()
my_consumer.start()
my_producer.join()
my_consumer.join()

进程池

from multiprocessing import Process, Manager

def producer(queue):
    queue.put("a")
    time.sleep(2)

def consumer(queue):
    time.sleep(2)
    data = queue.get()
    print(data)

queue = Manager().Queue(10)
pool = Pool(2)

pool.apply_async(producer, args=(queue,))
pool.apply_async(consumer, args=(queue,))

pool.close()
pool.join()

from queue import Queue                 # 多线程
from multiprocessing import Queue       # 多进程
from multiprocessing import Manager     # 进程池

管道

from multiprocessing import Process, Pipe

def producer(pipe):
    pipe.send("bobby")

def consumer(pipe):
    print(pipe.recv())

if __name__ == "__main__":
    recevie_pipe, send_pipe = Pipe()
    my_producer = Process(target=producer, args=(send_pipe,))
    my_consumer = Process(target=consumer, args=(recevie_pipe,))

    my_producer.start()
    my_consumer.start()
    my_producer.join()
    my_consumer.join()

Python 经验 - 多线程与多进程

多线程

GIL

多线程编程

线程间通信

锁：线程间同步

条件变量

信号量

线程池

多进程

多进程编程

进程间通信

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