Python 并发编程实战，多线程、多进程加速程序运行

为什么使用并发

场景一：一个网络爬虫，按顺序爬取花了1小时，采用并发下载减少到20分钟

场景二：一个APP应用，优化前每次打开页面需要3秒，采用异步并发提升到每次200毫秒

• 引入并发，就是为了提升程序运行速度
  

Python对于并发编程的支持：

• 多线程：threading，利用CPU和IO可以同时执行的原理，让CPU不会干巴巴的等待IO完成

• 多进程：multiprocessing，利用多核CPU的能力，实现真正的并行执行任务

• 异步IO：asyncio，在单线程利用CPU和IO同时执行的原理，实现函数异步执行

• 使用Lock对共享资源加锁，防止冲突访问。【比如多线程往同一文件中执行写入】

• 使用Queue实现不同线程/进程之间的数据通信，实现生产者-消费者模式

• 使用线程池Pool/进程池Pool，简化线程、进程的任务提交、等待结束、获取结果

• 使用subprocess启动外部程序的进程，并进行输入输出交互

  比如：写好的exe程序，通过这个模块可以调起exe并跟他进行输入输出的交互，实现交互式的进程通信。

怎么选择多线程、多进程、多协程

Python并发编程的三种方式：

多线程Thread 、 多进程 Process 、 多协程 Coroutine*[kəru:'ti:n]*

什么是CPU密集型计算、IO密集型计算

CPU密集型（CPU-bound）

bound：受限制的

CPU密集型也叫计算密集型，是指 I/O 在很短的时间内就可以完成，CPU需要大量的计算和处理，特点是CPU占用率非常高。

例如：压缩解压缩、加密解密、正则表达式搜索等等【需要大量的计算来完成】

I/O密集型（I/O-bound）

IO密集型指的是系统运作大部分的情况是CPU在等 I/O（硬盘/内存/网络等等）的读/写操作，CPU占用率非常低。

例如：文件处理程序【大量读写文件】、网络爬虫程序【网络下载】、读写数据库【网络的读取】程序

多线程、多进程、多协程的对比

多线程 Thread（threading）

优点：相比进程，线程更加轻量级并且占用的资源更少。

比如：每个线程的运行都要包含自己一些变量的存储，存储到内存区域，这就占用一些资源

缺点：

• 相比进程：多线程只能并发执行，不能同时进行多CPU（GIL）的计算。
• 相比协程：启动数目有限，有线程切换的开销【协程没有切换的开销】。
  • 线程占用内存资源，协程共用线程的资源，所以肯定协程的启动数目大于线程

适用于：I/O密集型计算，同时运行的任务数目要求不多

多进程Process（multiprocessing）

优点：使用多核CPU并行运算

缺点：占用资源最多、可启动数据比线程少

适用于：CPU密集型计算

多协程Coroutine（asyncio）

优点：内存开销最少、启动数量是最多的。

缺点：支持的库有限制（aiohttp VS requests），代码实现复杂

适用于：IO密集型计算、需要超多任务运行，但有现成库支持的场景

关系总结：

一个进程中，可以启动N个线程

一个线程中，可以启动N个协程，甚至几万个协程，这些协程共用线程中的资源。

知识点：

并发：一段时间内执行多个进程

并行：一瞬间执行多个进行

怎样根据任务选择对应技术

全局解释器锁 （GIL）

Python速度慢的两大原因

相比C/C++/java，Python确实慢，所以很多公司的基础架构代码依然使用C/C++开发，想阿里/腾讯/快手的推荐引擎、搜索引擎、存储引擎等底层对性能要求高的模块。

• 原因1

  Python是动态类型语言：比如Python对变量类型的自动判断
  python边解释边执行：Python写好的代码需自动编译才能执行，而C等语言都是编译好之后才执行。

• 原因2【主要原因】

  GIL锁：无法利用多核CPU并发执行任务。

GIL是什么？

全局解释器锁（Global Interpreter Lock）

GIL使得任何时刻仅有一个线程在执行，即使在多核心处理器上，使用GIL的解释器也只允许同一时间执行一个线程，所以无法发挥多核CPU的优势。

在上图中的流程：

• 当 线程1 在运行的时候，则会启动GIL
• 当 线程1 需要进行IO操作时，GIL则会释放，此时线程1切换到线程2运行，GIL再次启用。
• 当线程2 运行IO时，GIL再次释放，此时线程2切换到线程3，GIL则再次启用。

以上过程都是在线程间切换，同一时间只有一个线程在运行，当线程运行时，GIL锁将对资源进行锁定，从而简化了Python对共享资源的管理。

为什么有GIL这个东西？

为了解决多线程之间数据的完整性和状态同步问题。

原因详解

Python中对象的管理，是使用的引用计数器进行的，引用数为0则释放对象

好处：

GIL简化了Python对共享资源的管理。

怎么规避GIL带来的限制？

• 多线程 threading 机制依然是有用的，主要用于I/O密集型计算。

  在I/O（read、write、send、recv等等）期间，线程会释放GIL，实现CPU和IO的并行，因此多线程用于IO密集型计算依然可以大幅度提升速度

  但是多线程如果用于CPU密集型计算时，只会更加拖慢速度「多线程的切换会消耗CPU，所以将拖慢CPU的运行。」

• 使用 multiprocessing 的多进程机制实现并行计算、充分利用多核CPU的优势

总结：

• 多线程适用于IO密集型问题，当线程在处理IO问题时，将释放GIL锁，并切换至下一线程，线程的切换使用的是CPU，线程的处理使用的是IO，这样就实现了CPU和IO的并行。
• 多进程用于处理CPU密集性问题，适用于充分发挥多核CPU的优势，多进程其实变相的解决了GIL锁的弊端。

Python多线程爬取数据

Python创建多线程的方法

创建线程：

import threading
# 创建线程对象
t = threading.Thread(target=func_name, args=(arg1, arg2))
# 启动线程对象
t.start()
# 等待线程对象结束
t.join()

Python实现消费者生产者爬虫

多组件的Pipeline技术架构

Pipeline： 复杂的事情不会一下子做完，而是通过很多中间步骤来一步步的完成。

Processor： 处理器

1. 由输入数据到输出数据，中间会经过很多处理模块「处理器」的处理。
2. 生产者的生产结果，通过中间数据，传给消费者进行消费。
3. 生产者以输入数据作为原料，消费者将自己的输出作为输出数据。

生产者消费者爬虫的架构

**优势：**生产者和消费者可以由两波人开发。并且可以配置不同系统的资源，比如线程数。

注意：生产者和消费者均是线程组

问题：
在两个线程组之间，下载好的网页队列是怎么进行交互的呢，这个时候就引入了queue

多线程数据通信 queue.Queue

queue.Queue可以用于多线程之间的、线程安全的数据通信

# 1、导入类库
import queue

# 2、创建Queue
q = queue.Queue()

# 3、添加元素【阻塞】
# 当队列中满了之后，会卡住，直到有了空闲的位置，才会添加。
q.put(item)

# 4、获取元素
# 当队列中没有数据的时候，会卡住，直到队列中填入了新的数据。
item = q.get()

# 5、查询状态
# 查看元素的数量
q.qsize()
# 判断是否为空
q.empty()
# 判断是否已满
q.full()

总结：

线程安全，多个线程并发同时访问数据，不会发生冲突，即不存在共享变量访问冲突问题。

Queue线程安全队列：https://www.cnblogs.com/ChanKaion/p/9708155.html

https://www.cnblogs.com/ananmy/p/15536483.html

TODO：想一下，GIL锁和queue的区别，两者均能避免发生冲突。

线程安全问题以及Lock解决方案

线程安全概念介绍

线程安全：指某个函数、函数库在多线程环境中被调用时，能够正确的处理多个线程之间的共享变量，使程序功能正确完成。

由于线程的执行随时会发生切换，就造成了不可预料的结果，出现线程不安全。

Lock用于解决线程安全问题

do something为对共享空间进行操作，通过加锁的操作，对共享数据进行限制，防止出现线程不安全。

实例代码演示问题 以及解决方案

import threading

lock = threading.Lock()


class Account:
    def __init__(self, balance):
        self.balance = balance


def draw(account, amount):
    with lock:
        if account.balance >= amount:
            print(threading.current_thread().name, "取钱成功")
            account.balance -= amount
            print(threading.current_thread().name, "余额为：", account.balance)
        else:
            print(threading.current_thread().name, "余额不足", account.balance)


if __name__ == '__main__':
    account =Account(1000)
    ta = threading.Thread(name='ta', target=draw, args=(account, 800))
    tb = threading.Thread(name='tb', target=draw, args=(account, 800))
    ta.start()
    tb.start()

线程池 ThreadPoolExecutor

线程池的原理

线程的生命周期：

• 线程新建时，线程为完全不动的状态，【新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源。】

• 当执行start方法时，线程进入就绪的状态。

• 当系统对线程进行调度时，线程运行【获的CPU资源】

• 在运行时，可能会失去CPU再次进入就绪的状态，也可能因为sleep/io操作，进入阻塞状态，当阻塞状态完毕后，则进入就绪状态

• 当线程完成或者被终止时，则进入终止状态

线程池的原理：

由于线程的创建和终止会对资源进行分配和回收的操作，但如果能重用线程，则可以减去新建/终止的开销

线程池的流转

由线程池和任务队列共同实现

• 当一个新任务来的时候，会在任务队列中排队，
• 线程池中创建好的线程去任务队列中获取任务进行处理。-
• 当线程池中的某个线程完成了任务后，会去任务队列中再取任务，如果任务队列中没有任务的话，线程也不会销毁，而是等待任务的到来

线程池的好处

1、提升性能：减去了大量新建、终止线程的开销，重用了线程资源

2、使用场景：适合处理突发性大量请求或需要大量线程来完成的任务， 同时任务的处理时间要较短。

3、防御功能：能有效避免系统因为创建线程过多，而导致系统负荷过大使相应变慢等问题。

4、代码优势：使用线程池的语法比自己新建线程的运法更加简洁。

ThreadPoolExecutor的使用方法

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
    # 注意map方法，传入的是urls，路由的数组
    results = pool.map(func_name, urls)
    # 通过遍历results，查看入参对应的运行的结果
    for result in results:
        print(result)

map函数：注意map中的参数是一个iter数据。并且map的结果和入参的顺序是对应的。

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
  	# 注意：submit传入的参数是单个的url
    futures = [pool.submit(func_name, url) for url in urls]
    # 遍历方法一：
    for future in futures:
        print(future.result())
    # 遍历方法二：
    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        print(future.result())

submit方法：

as_completed与直接遍历futures相比，它的顺序是不定的，哪个futures中的future「任务」先完成，就先返回对应的result。

使用线程池改造爬虫程序

import concurrent.futures
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

cookies = {
    '__gads': 'ID=01a33c16f7342abf:T=1654248825:S=ALNI_MaoNrGKUrixqn6rBSNxxNgXsVorgQ',
    '.AspNetCore.Antiforgery.b8-pDmTq1XM': 'CfDJ8NfDHj8mnYFAmPyhfXwJojeJJpPjLQQlBtV8bozRp64t8x_KK-2i8q5LmmXtv5iYCRxB0V8KhixTpWgIbUJ9tMtP_xT_5YuEArBNySWRZfHYT2UzQLy1RGgx4Nq3L2F-d6EakliEsk_oaBJK-pQB1yg',
    '_ga': 'GA1.2.2002706462.1666545482',
    'Hm_lvt_866c9be12d4a814454792b1fd0fed295': '1664855714,1665306405,1665930146,1666691225',
    '_gid': 'GA1.2.513431899.1667368433',
    '__gpi': 'UID=00000b6c30fd6c87:T=1666682723:RT=1667368433:S=ALNI_Ma6hg_8pHw6BGE-QqB8Ug7ucEFxtQ',
    '_gat_gtag_UA_476124_1': '1',
    'Hm_lpvt_866c9be12d4a814454792b1fd0fed295': '1667381756',
}

headers = {
    'authority': 'www.cnblogs.com',
    'accept': 'text/plain, */*; q=0.01',
    'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
    'content-type': 'application/json; charset=UTF-8',
    'origin': 'https://www.cnblogs.com',
    'referer': 'https://www.cnblogs.com/',
    'sec-ch-ua': '"Chromium";v="104", " Not A;Brand";v="99", "Google Chrome";v="104"',
    'sec-ch-ua-mobile': '?0',
    'sec-ch-ua-platform': '"macOS"',
    'sec-fetch-dest': 'empty',
    'sec-fetch-mode': 'cors',
    'sec-fetch-site': 'same-origin',
    'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36',
    'x-requested-with': 'XMLHttpRequest',
}


def crawl(index):
    print("index:", index)
    json_data = {
        'CategoryType': 'SiteHome',
        'ParentCategoryId': 0,
        'CategoryId': 808,
        'PageIndex': index,
        'TotalPostCount': 4000,
        'ItemListActionName': 'AggSitePostList',
    }
    response = requests.post('https://www.cnblogs.com/AggSite/AggSitePostList', cookies=cookies, headers=headers,
                             json=json_data)
    return response.text


def parse(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    links = soup.find_all("a", class_='post-item-title')
    return [(link['href'], link.get_text()) for link in links]


# craw
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
    htmls = pool.map(crawl, range(1, 50))
    # 此处使用map方法，为了将将url和返回的数据关联起来。使用zip方法
    htmls = zip(range(1, 50), htmls)  #
    # for url, html in htmls:
    #     print(url, len(html))

# parse
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as pool:
    futures = {}
    for url, html in htmls:
        # submit 一个个的提交，可以通过字典将future和url对应起来
        future = pool.submit(parse, html)
        futures[future] = url

    # for future, url in futures.items():
    #     print(f"url为：{url}", f"结果为{future.result()}")

    for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
        url = futures[future]
        print(f"url为：{url}", f"结果为{future.result()}")

在web服务中，使用线程池加速

web服务的架构及特点

使用线程池ThreadPoolExecutor加速

1、由于web服务需要处理几万人的请求，所以肯定不能创建销毁线程，此时需要线程池，实现对线程的重用

线程池的线程数目不会无限创建（导致系统挂掉）， 具有防御功能

2、方便磁盘文件、数据库、远程API和IO的调用，实现并发执行。

用Flask实现Web服务并实现加速

import json
import time
import flask
from concurrent.futures import thread

app = flask.Flask(__name__)
pool = thread.ThreadPoolExecutor()


def read_file():
    time.sleep(0.1)
    return "read file"


def read_api():
    time.sleep(0.2)
    return "read api"


def read_db():
    time.sleep(0.3)
    return "read db"


@app.route('/')
def index():
    result_file = pool.submit(read_file)
    result_api = pool.submit(read_api)
    result_db = pool.submit(read_db)
    return json.dumps({
        "result_file": result_file.result(),
        "result_api": result_api.result(),
        "result_db": result_db.result(),
    })
    pass


if __name__ == '__main__':
    app.run()

使用多进程，multiprocessing加速程序的运行

有了多线程threading，为什么使用多进程multiprocessing

多进程multiprocessing知识梳理

代码实战：单线程、多线程、多进程对比cpu密集计算速度

由于GIL的存在，多线程比单线程计算的还慢，而多进程可以明显加快执行速度。

# 判断素数，CPU密集型计算。
import math
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

PRIMES = [112272535095293] * 100


def is_primes(n):
    if n < 2:
        return False
    if n == 2:
        return True
    if n % 2 == 0:
        return False
    sqrt_n = int(math.floor(math.sqrt(n)))
    for i in range(3, sqrt_n + 1, 2):
        if n % i == 0:
            return False
    return True


def single_thread():
    for i in PRIMES:
        is_primes(i)


def multi_thread():
    with ThreadPoolExecutor() as pool:
        pool.map(is_primes, PRIMES)


def multi_process():
    with ProcessPoolExecutor() as pool:
        pool.map(is_primes, PRIMES)


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    single_thread()
    print(f"single_thread, cost: {time.time() - start}, seconds")

    start = time.time()
    multi_thread()
    print(f"multi_thread, cost: {time.time() - start}, seconds")

    start = time.time()
    multi_process()
    print(f"multi_process, cost: {time.time() - start}, seconds")

queue和lock和GIL，这三个的实际应用场景。

queue：生产者消费者模式

Lock：安全锁，防止冲突

参考文章

【2021最新版】Python 并发编程实战，用多线程、多进程、多协程加速程序运行
Python语法-多进程、多线程、协程(异步IO)