python的多线程比较鸡肋，优先使用多进程
1 基础知识
现在的 PC 都是多核的，使用多线程能充分利用 CPU 来提供程序的执行效率。
1.1 线程
线程是一个基本的 CPU 执行单元。它必须依托于进程存活。一个线程是一个execution context（执行上下文），即一个 CPU 执行时所需要的一串指令。
1.2 进程
进程是指一个程序在给定数据集合上的一次执行过程，是系统进行资源分配和运行调用的独立单位。可以简单地理解为操作系统中正在执行的程序。也就说，每个应用程序都有一个自己的进程。
每一个进程启动时都会最先产生一个线程，即主线程。然后主线程会再创建其他的子线程
1.3 两者的区别
- 线程必须在某个进行中执行。
- 一个进程可包含多个线程，其中有且只有一个主线程。
- 多线程共享同个地址空间、打开的文件以及其他资源。
- 多进程共享物理内存、磁盘、打印机以及其他资源。
2 Python 多进程
2.1 创建多进程
Python 要进行多进程操作，需要用到muiltprocessing库，其中的Process类跟threading模块的Thread类很相似。所以直接看代码熟悉多进程。
方法1：直接使用Process
代码如下：
from multiprocessing import Process
def show(name):
print("Process name is " + name)
if __name__ == "__main__":
proc = Process(target=show, args=('subprocess',))
proc.start()
proc.join()
方法2：继承Process来自定义进程类，重写run方法
代码如下：
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def __init__(self, name):
super(MyProcess, self).__init__()
self.name = name
def run(self):
print('process name :' + str(self.name))
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p = MyProcess(i)
p.start()
for i in range(3):
p.join()
2.2 多进程通信
进程之间不共享数据的。如果进程之间需要进行通信，则要用到Queue模块或者Pipi模块来实现。
Queue
Queue 是多进程安全的队列，可以实现多进程之间的数据传递。它主要有两个函数,put和get。
put() 用以插入数据到队列中，put 还有两个可选参数：blocked 和 timeout。如果 blocked 为 True（默认值），并且 timeout 为正值，该方法会阻塞 timeout 指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出 Queue.Full 异常。如果 blocked 为 False，但该 Queue 已满，会立即抛出 Queue.Full 异常。
get()可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get 有两个可选参数：blocked 和 timeout。如果 blocked 为 True（默认值），并且 timeout 为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出 Queue.Empty 异常。如果blocked 为 False，有两种情况存在，如果 Queue 有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出 Queue.Empty 异常。
具体用法如下：
from multiprocessing import Process, Queue
def put(queue):
queue.put('Queue 用法')
if __name__ == '__main__':
queue = Queue()
pro = Process(target=put, args=(queue,))
pro.start()
print(queue.get())
pro.join()
Pipe
Pipe的本质是进程之间的用管道数据传递，而不是数据共享，这和socket有点像。pipe() 返回两个连接对象分别表示管道的两端，每端都有send() 和recv()函数。
如果两个进程试图在同一时间的同一端进行读取和写入那么，这可能会损坏管道中的数据。
具体用法如下：
from multiprocessing import Process, Pipe
def show(conn):
conn.send('Pipe 用法')
conn.close()
if __name__ == '__main__':
parent_conn, child_conn = Pipe()
pro = Process(target=show, args=(child_conn,))
pro.start()
print(parent_conn.recv())
pro.join()
2.3 进程池
创建多个进程，我们不用傻傻地一个个去创建。我们可以使用Pool模块来搞定。
Pool 常用的方法如下：
具体用法见示例代码：
from multiprocessing import Pool
def show(num):
print('num : ' + str(num))
if __name__=="__main__":
pool = Pool(processes = 3)
for i in xrange(6):
# 维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去
pool.apply_async(show, args=(i, ))
print('====== apply_async ======')
pool.close()
#调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
pool.join()
3 Python 多线程
3.1 GIL
其他语言，CPU 是多核时是支持多个线程同时执行。但在 Python 中，无论是单核还是多核，同时只能由一个线程在执行。其根源是 GIL 的存在。
GIL 的全称是 Global Interpreter Lock(全局解释器锁)，来源是 Python 设计之初的考虑，为了数据安全所做的决定。某个线程想要执行，必须先拿到 GIL，我们可以把 GIL 看作是“通行证”，并且在一个 Python 进程中，GIL 只有一个。拿不到通行证的线程，就不允许进入 CPU 执行。
而目前 Python 的解释器有多种，例如：
CPython：CPython 是用C语言实现的 Python 解释器。 作为官方实现，它是最广泛使用的 Python 解释器。PyPy：PyPy 是用RPython实现的解释器。RPython 是 Python 的子集， 具有静态类型。这个解释器的特点是即时编译，支持多重后端（C, CLI, JVM）。PyPy 旨在提高性能，同时保持最大兼容性（参考 CPython 的实现）。Jython：Jython 是一个将 Python 代码编译成 Java 字节码的实现，运行在JVM (Java Virtual Machine) 上。另外，它可以像是用 Python 模块一样，导入 并使用任何Java类。IronPython：IronPython 是一个针对 .NET 框架的 Python 实现。它 可以用 Python 和 .NET framewor k的库，也能将 Python 代码暴露给 .NET 框架中的其他语言。
GIL 只在 CPython 中才有，而在 PyPy 和 Jython 中是没有 GIL 的。
每次释放 GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。这就导致打印线程执行时长，会发现耗时更长的原因。
3.2 创建多线程
Python提供两个模块进行多线程的操作，分别是thread和threading，
前者是比较低级的模块，用于更底层的操作，一般应用级别的开发不常用。
方法1：直接使用threading.Thread()
import threading
# 这个函数名可随便定义
def run(n):
print("current task：", n)
if __name__ == "__main__":
t1 = threading.Thread(target=run, args=("thread 1",))
t2 = threading.Thread(target=run, args=("thread 2",))
t1.start()
t2.start()
方法2：继承threading.Thread来自定义线程类，重写run方法
import threading
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, n):
super(MyThread, self).__init__() # 重构run函数必须要写
self.n = n
def run(self):
print("current task：", n)
if __name__ == "__main__":
t1 = MyThread("thread 1")
t2 = MyThread("thread 2")
t1.start()
t2.start()
3.3 线程合并
Join函数执行顺序是逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行。主线程结束后，子线程还在运行，join函数使得主线程等到子线程结束时才退出。
import threading
def count(n):
while n > 0:
n -= 1
if __name__ == "__main__":
t1 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
t2 = threading.Thread(target=count, args=("100000",))
t1.start()
t2.start()
# 将 t1 和 t2 加入到主线程中
t1.join()
t2.join()
3.4 线程同步与互斥锁
线程之间数据共享的。当多个线程对某一个共享数据进行操作时，就需要考虑到线程安全问题。threading模块中定义了Lock 类，提供了互斥锁的功能来保证多线程情况下数据的正确性。
用法的基本步骤：
#创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release()
其中，锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout。如果设定了timeout，则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁，从而可以进行一些其他的处理。
具体用法见示例代码：
import threading
import time
num = 0
mutex = threading.Lock()
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
global num
time.sleep(1)
if mutex.acquire(1):
num = num + 1
msg = self.name + ': num value is ' + str(num)
print(msg)
mutex.release()
if __name__ == '__main__':
for i in range(5):
t = MyThread()
t.start()
3.5 可重入锁（递归锁）
为了满足在同一线程中多次请求同一资源的需求，Python 提供了可重入锁（RLock）。
RLock内部维护着一个Lock和一个counter变量，counter 记录了 acquire 的次数，从而使得资源可以被多次 require。直到一个线程所有的 acquire 都被 release，其他的线程才能获得资源。
具体用法如下：
#创建 RLock
mutex = threading.RLock()
class MyThread(threading.Thread):
def run(self):
if mutex.acquire(1):
print("thread " + self.name + " get mutex")
time.sleep(1)
mutex.acquire()
mutex.release()
mutex.release()
3.6 守护线程
如果希望主线程执行完毕之后，不管子线程是否执行完毕都随着主线程一起结束。我们可以使用setDaemon(bool)函数，它跟join函数是相反的。它的作用是设置子线程是否随主线程一起结束，必须在start() 之前调用，默认为False。
3.7 定时器
如果需要规定函数在多少秒后执行某个操作，需要用到Timer类。具体用法如下：
from threading import Timer
def show():
print("Pyhton")
# 指定一秒钟之后执行 show 函数
t = Timer(1, hello)
t.start()
4 选择多线程还是多进程？
在这个问题上，首先要看下你的程序是属于哪种类型的。一般分为两种 CPU 密集型 和 I/O 密集型。
- CPU 密集型：程序比较偏重于计算，需要经常使用 CPU 来运算。例如科学计算的程序，机器学习的程序等。
- I/O 密集型：顾名思义就是程序需要频繁进行输入输出操作。爬虫程序就是典型的 I/O 密集型程序。
如果程序是属于 CPU 密集型，建议使用多进程。而多线程就更适合应用于 I/O 密集型程序。
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