【进程线程】multiprocess和threading模块

概念理解

• 任一时刻，CPU总是运行一个进程，其他进程处于非运行状态。
• 一个进程可以包括多个线程。
• 一个进程的内存空间是共享的，每个线程都可以使用这些共享内存。
• 一个线程使用某些共享内存时，其他线程必须等它结束，才能使用这一块内存。
• “互斥锁”（Mutual exclusion，缩写 Mutex），防止多个线程同时读写某一块内存区域。
• “信号量”（Semaphore），用来保证多个线程不会互相冲突。mutex是semaphore的一种特殊情况（n=1时）。也就是说，完全可以用semaphore替代mutex。但是，因为mutex较为简单，且效率高，所以在必须保证资源独占的情况下，还是采用这种设计。
  进程与线程的一个简单解释

multiprocessing模块基本使用

• Process类

from multiprocessing import Process

# Process(target=?,args=?)
# target: 一般指向函数
# args: 向指向函数传递的参数
def task1(i):
	print(str(2**i))

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=task1, args=(10,))
    p2 = Process(target=task1, args=(12,))
    p1.start()
    p2.start()

join()方法是为了让母进程阻塞

• Pool类
  multiprocessing.Pool类可以提供指定数量的进程供用户使用。如果Pool的实例中进程还没有满，有新的进程申请时，就会新建，如果满了，就会先等待，有进程结束后才会新建。

from multiprocessing import Pool

def task1(i):
	print(str(2**i))

if __name__ == '__main__':
	p = Pool(5)
	for i in range(5):
		p.apply_async(target=task1,args=(i,))
	p.close()
	p.join()

调用join()之前必须先调用close()或terminate()方法，让其不再接受新的进程申请。

• 两个进程通过Queue()进行通信。多个进程进行数据交换需要使用Manager()方法提供的Queue()。

threading模块基本使用

• Thread类
  与multiprocessing模块的Process类基本使用类似。

import threading

def task1(i):
	print(str(2**i))

if __name__ == '__main__':
	t_list = []
	for i in range(5):
		t = threading.Thread(target=task1,args=(i,))
		t_list.append(t)
	
	for t in t_list:
		t.start()
	
	for t in t_list:
		t.join()	

• setDaemon()方法
  通过调用Thread类实例的setDaemon(True)方法，可以使主线程结束时，不再执行子线程。