Python多进程、多线程、协程学习小结

1、Python多进程

在Unix/Linux中系统内核提供了fork系统调用来创建进程，根据不同的返回值来判断当前进程是子进程还是父进程，C语言代码示例如下：

#include 
#include 
int main (){   
    //pid表示fork函数返回的值 
    int pid; 
    int count=0;  
    //创建子进程，如果创建成功，就返回两个值，一个值为0,一个值为创建的子进程的p_id(>0)
    //如果创建子进程失败,就返回负数
    pid=fork();     
    if (fpid <0)   
        printf("进程创建失败\n");   
    else if (fpid == 0) {  
        printf("i am the child process, my process id is %d/n",getpid());   
        printf("我是子进程\n");  
        count++;  
    }  
    else {  
        printf("i am the parent process, my process id is %d/n",getpid());   
        printf("我是父进程/n");  
        count++;  
    }  
    printf("统计结果是: %d/n",count);  
    return 0;  
} 

Python中提供了multiprocessing跨平台的模块来实现多进程功能，示例代码如下：

from multiprocessing import Process
import os

# 以函数的形式定义子进程需要执行的具体的代码
def run_proc(name):
    # os模块的getpid()方法可以获取当前进程的进程id
    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    # 创建一个进程实例
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))
    # 调用strat()方法，开始执行子进程
    p.start()
    # 调用进程的join()方法，来阻塞除当前进程以外的所有进程
    # 当该进程执行完毕以后，再执行其他进程(这里指的是主进程)
    p.join()
    # 子进程执行完毕，父进程继续往下执行
    print('Child process end.')

当我们需要创建多个子进程的时候，可以使用进程池的方式来管理多个子进程的stat以及join，示例代码如下：

pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
for i in xrange(4):
message = "hello world %d" % i
# 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(func, (message, ))
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()   
print "all over"

需要注意的是，这里使用apply_async函数是非阻塞的，而apply函数是阻塞的。因此主进程循环执行过程中不等待apply_async的返回结果，即使子进程没有返回，整个程序也会退出。这里我们对于子进程的返回结果并不感兴趣，使用pool.close()以及pool.join()来防止主进程退出。

Unix/Linux环境下C程序进程间通信可以通过消息队列、管道、套接字、共享内存等实现。Python中的multiprocessing模块为我们提供了很好的封装，简单的几行代码就可以实现进程见的通信。

1、使用队列Queue实现进程间通信

# 向队列中写入数据
def work_1(q):
       try:
           n=1
           while n<20:
               print("work_1,%d"%n)
               q.put(n)
               time.sleep(1)
               n+=1
       except BaseException:
            print("work_1 error")
       finally:
           print("work_1 end!!!")

# 取出队列中的数据 
def work_2(q):
       try:
           n=1
           while n<20:
                print("word_2,%d"%q.get())
                time.sleep(1)
                n+=1
       except BaseException:
           print("work_2 error")
       finally:
           print("work_2 end")

if __name__ == "__main__":
      q= multiprocessing.Queue()
      p1=multiprocessing.Process(target=work_1,args=(q,))
      p2=multiprocessing.Process(target=work_2,args=(q,))
      p1.start()
      p2.start()
      p1.join()
      p2.join()
      print("all over")

2、使用事件Event实现进程间通信

def wait_for_event(e):
    print("等待event事件")
    e.wait()
    print("等待event事件:e.is_set()->"+str(e.is_set()))
 print("")

def wait_for_event_timeout(e,t):
 print("等待event事件---带有超时事件")
 e.wait(t)
 print("等待event事件---带有超时事件--wait_for_event_timeout:e.is_set()->"+str(e.is_set()))
 print("")

if __name__ == "__main__":
 e=multiprocessing.Event()
 p1=multiprocessing.Process(target=wait_for_event,args=(e,))
 p2=multiprocessing.Process(target=wait_for_event_timeout,args=(e,2,))
 p1.start()
 p2.start()
 time.sleep(3)
 e.set()
 print("设置event")

程序执行event.wait()方法就会进入阻塞等待状态（如果设置Flag为True，那么不会阻塞），直到另一个进程调用Event的set()，该Event会通知所有等待状态的进程恢复执行。

3、使用共享内存Value/Array实现进程间通信

def f(n,a,raw):
    n.value = 3.14
    for i in range(5):
        a[i] = -a[i]
    raw.append(9999)
    print(raw)

if __name__ == '__main__':
    num = Value('d',0.0)
    arr = Array('i',range(10))
    raw_list = range(10)
    print(num.value)
    print(arr[:])
    print(raw_list)

# 调用子进程之后，重新打印array和value，值将会发生改变。 而raw_list 普通列表在外层打印则没有发生改变。
    p = Process(target=f,args=(num,arr,raw_list))
    p.start()
    p.join()

    print(num.value)
    print(arr[:])
    print(raw_list)

进程间通信方式还有很多，这里就不再一一列举。

当然，除了多进程的通信之外，进程间同时也需要使用进程锁来维护一致性状态。多进程在对共享数据进行操作的时候，需要进程锁来防止数据被污染。Python中的multiprocessing模块也提供了进程锁，示例代码如下所示：

def worker_1(lock,file_name):
      lock.acquire()
      try:
            f=open(file_name,"a+")
            f.write("hahahah\n")
            f.close()
      finally:
            lock.release()
            print("work_1")

def worker_2(lock,file_name):
      lock.acquire()
      try:
            f=open(file_name,"a+")
            f.write("uuuuuu\n")
            f.close()
      finally:
            lock.release()
            print("work_2")

if __name__ == "__main__":
    lock = multiprocessing.Lock()
    f="./test.txt"
    p1=multiprocessing.Process(target=worker_1,args=(lock,f,))
    p2=multiprocessing.Process(target=worker_2,args=(lock,f,))

Lock对象状态可以是locked和unlocked，调用acquire()设置状态为locked，调用release()设置状态为unlocked。

2、Python多线程

多个任务由多进程完成，也可以由一个进程中多个线程完成。Python的标准库提供了两个线程模块：thread以及threading，thread是低级模块，threading是高级模块，对thread进行了封装。一般情况下，我们只需要使用threading模块就行了，示例代码如下所示：

def thread_student():
    print("Hello,%s(in %s)"%(student,threading.current_thread().name))

def thread_process(name):
    thread_student()

if __name__ == "__main__":
    t1 = threading.Thread(target=thread_process,args=("thread_a",))
    t2 = threading.Thread(target=thread_process,args=("thread_b",))
    t1.start()
    t2.start()
    t1.join()
    t2.join()
    print("all over")

多线程中，全局变量由所有线程共享，这些变量可以被任何一个线程修改，线程间也可以使用锁来维护一致性状态。调用threading.Lock()创建Lock，线程中获取/释放锁使用acquire()以及release()方法，使用起来和进程锁没有太大的区别。

对于一些复杂的环境，需要对条件进行判断，C程序中经常使用条件变量，Python的threading模块提供了Condition对象，除了具有acquire和release方法之外，还提供了wait和notify方法。线程首先acquire一个条件变量锁。如果条件不足，则该线程wait，如果满足就执行线程，甚至可以notify其他线程。其他处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。示例代码如下：

queue = []

con = threading.Condition()

class Producer(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            if con.acquire():
                if len(queue) > 100:
                    con.wait()
                else:
                    elem = random.randrange(100)
                    queue.append(elem)
                    print "Producer a elem {}, Now size is {}".format(elem, len(queue))
                    time.sleep(random.random())
                    con.notify()
                con.release()

class Consumer(threading.Thread):
    def run(self):
        while True:
            if con.acquire():
                if len(queue) <0:
                    con.wait()
                else:
                    elem = queue.pop()
                    print "Consumer a elem {}. Now size is {}".format(elem, len(queue))
                    time.sleep(random.random())
                    con.notify()
                con.release()

def main():
    for i in range(3):
        Producer().start()

    for i in range(2):
        Consumer().start()

线程间通信还包括Event、Queue等和进程间通信类似的同步方式，这里就不再一一举例。

经常听到”Python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程“，这主要是由于Python解析器CPython中的GIL引起的。GIL全称Global Interpreter Lock，官方给出的解释：

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

在Python多线程程序中，每个线程的执行方式如下：

• 获取GIL
• 执行代码直到Sleep或是python虚拟机将其挂起
• 释放GIL

某个线程要想执行，必须要要先拿到GIL，而在一个Python进程中，GIL只有一个。Python2.x中，GIL释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks技术打到100。每次释放GIL，都会进行锁竞争以及线程切换。因此在多核CPU上，Python多线程并不能够充分利用硬件优势。

但也不是说Python多线程没有任何用处
- 对于CPU密集型代码（各种循环处理，计数等等），ticks很快就会达到阈值，然后触发GIL释放与再竞争（多个线程来回切换需要消耗资源），所以Python下多线程对CPU密集型代码并不友好
- 对于IO密集型代码（文件处理、网络收发请求等等），多线程能够有效提升效率（单线程下有IO操作会进行IO等待，而多线程在线程A等待时，会自动切换到线程B，不会浪费CPU资源），所以Python下多线程对IO密集型代码比较友好

3、Python协程

Python中协程（Coroutine）就是在同一进程/线程中，利用生成器（generator）来”同时“执行多个函数（routine）。

Python中任何包含yield关键字的函数都会自动成为生成器(generator)对象，里面的代码一般是一个有限或无限循环结构，每当第一次调用该函数时，会执行到yield代码为止并返回本次迭代结果，yield指令起到的是return关键字的作用。然后函数的堆栈会自动冻结(freeze)在这一行。当函数调用者的下一次利用next()或generator.send()或for-in来再次调用该函数时，就会从yield代码的下一行开始，继续执行，再返回下一次迭代结果。通过这种方式，迭代器可以实现无限序列和惰性求值。

对于计算100以内斐波那契额数列的例子，普通的递归方式代码如下所示：

a = b = 1
while a <100:
    a, b = b, a + b
    print a,

使用yield以及生成器来计算斐波那契额数列，该函数形成一个无限循环的生成器，有函数调用者显示地控制迭代次数，示例代码如下所示：

def fibonacci():
    a = b = 1
    # yield则像是generator函数的返回结果
    yield a
    yield b
    while True:
        a, b = b, a+b
        # yield唯一所做的另一件事就是保存一个generator函数的状态，
        # generator就是一个特殊类型的迭代器（iterator）
        yield b

num = 0
fib = fibonacci()
while num <100:
    # 和迭代器相似，我们可以通过使用next()来从generator中获取下一个值，也可以通过隐式地调用next()来忽略一些值
    num = next(fib)
    print num,
    # 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144

generator以及yield最初的引入目的就是让产生值序列的代码更加简单。

利用yield自动冻结函数堆栈的特性，可以让两个函数协同执行，经典的Producer-Consumer问题使用协程方式示例代码如下：

def get_data():
    """返回0到9之间的3个随机数，模拟异步操作"""
    return random.sample(range(10), 3)

def consume():
    """显示每次传入的整数列表的动态平均值"""
    running_sum = 0
    data_items_seen = 0

    while True:
        print('Waiting to consume')
        data = yield
        data_items_seen += len(data)
        running_sum += sum(data)
        print('Consumed, the running average is {}'.format(running_sum / float(data_items_seen)))

def produce(consumer):
    """产生序列集合，传递给消费函数（consumer）"""
    while True:
        data = get_data()
        print('Produced {}'.format(data))
        consumer.send(data)
        yield

if __name__ == '__main__':
    cOnsumer= consume()
    consumer.send(None) 
    producer = produce(consumer)

    for _ in range(10):
        print('Producing...')
        next(producer)

这里send(None)相当于next()，consume虽然被调用后没有被执行，因为有yield表达式，因此使用next()让函数执行到第一个yield处。然后调用produce函数，使用next(producer)执行consumer.send(data)切换到consume函数执行，同时传递相关的data，而consume函数在yield处执行时，data就是produce传递过来的数据。

把上面的程序写得通俗易懂些，示例代码如下：

#!/usr/bin/env python
import sys, time

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

"""
传统的生产者-消费者模型是一个线程写消息，一个线程取消息，通过锁机制控制队列和等待，但一不小心就可能死锁。
如果改用协程，生产者生产消息后，直接通过yield跳转到消费者开始执行，待消费者执行完毕后，切换回生产者继续生产，效率极高。
"""

# 注意到consumer函数是一个generator（生成器）:
# 任何包含yield关键字的函数都会自动成为生成器(generator)对象
def consumer():
    r = ''
    while True:
        # 3、consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回；
        # yield指令具有return关键字的作用。然后函数的堆栈会自动冻结(freeze)在这一行。
        # 当函数调用者的下一次利用next()或generator.send()或for-in来再次调用该函数时，
        # 就会从yield代码的下一行开始，继续执行，再返回下一次迭代结果。通过这种方式，迭代器可以实现无限序列和惰性求值。
        n = yield r
        if not n:
            return
        print('[CONSUMER] ←← Consuming %s...' % n)
        time.sleep(1)
        r = '200 OK'

def produce(c):
    # 1、首先调用c.next()启动生成器
    c.next()
    n = 0
    while n <5:
        n = n + 1
        print('[PRODUCER] →→ Producing %s...' % n)
        # 2、然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行；
        cr = c.send(n)
        # 4、produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息；
        print('[PRODUCER] Consumer return: %s' % cr)
    # 5、produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。
    c.close()

if __name__=='__main__':
    # 6、整个流程无锁，由一个线程执行，produce和consumer协作完成任务，所以称为“协程”，而非线程的抢占式多任务。
    c = consumer()
    produce(c)

程序执行结果如下：

# [PRODUCER] →→ Producing 1...
# [CONSUMER] ←← Consuming 1...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
# [PRODUCER] →→ Producing 2...
# [CONSUMER] ←← Consuming 2...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
# [PRODUCER] →→ Producing 3...
# [CONSUMER] ←← Consuming 3...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
# [PRODUCER] →→ Producing 4...
# [CONSUMER] ←← Consuming 4...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK
# [PRODUCER] →→ Producing 5...
# [CONSUMER] ←← Consuming 5...
# [PRODUCER] Consumer return: 200 OK

注意到consumer函数是一个generator（生成器），把一个consumer传入produce后：

• 首先调用c.next()启动生成器
• 然后，一旦生产了东西，通过c.send(n)切换到consumer执行
• consumer通过yield拿到消息，处理，又通过yield把结果传回
• produce拿到consumer处理的结果，继续生产下一条消息
• produce决定不生产了，通过c.close()关闭consumer，整个过程结束。

整个流程无锁，由一个线程执行，producer和consumer协作完成任务。

单线程、多线程以及多进程效率测试

这里分别定义CPU密集型函数count、IO密集型文件读写函数read和write、网络请求函数http_request示例代码如下所示：

def count(x, y):
    # 使程序完成150万计算
    c = 0
    while c <500000:
        c += 1
        x += x
        y += y

def write():
    f = open("test.txt", "w")
    for x in range(500000):
        f.write("testwrite\n")
    f.close()

def read():
    f = open("test.txt", "r")
    lines = f.readlines()
    f.close()

_head = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 \
 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36'
}

url = "http://www.qq.com"
def http_request():
    try:
        webPage = requests.get(url, headers=_head)
        html = webPage.text
        return {"context": html}
    except Exception as e:
        return {"error": e}

单线程执行IO密集操作、CPU密集操作所需时间、网络请求密集型

示例代码如下所示：

# CPU密集操作
t = time.time()
for x in range(10):
    count(1, 1)
print("Line cpu", time.time() - t)

# IO密集操作
t = time.time()
for x in range(10):
    write()
    read()
print("Line IO", time.time() - t)

# 网络请求密集型操作
t = time.time()
for x in range(10):
    http_request()
print("Line Http Request", time.time() - t)

多线程并发执行IO密集操作、CPU密集操作所需时间、网络请求密集型操作

示例代码如下所示：

# CPU密集操作
counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
    thread = Thread(target=count, args=(1,1))
    counts.append(thread)
    thread.start()

e = counts.__len__()
while True:
    for th in counts:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Multi Thread CPU", time.time() - t)

# IO密集操作
def io():
    write()
    read()

ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
    thread = Thread(target=io)
    ios.append(thread)
    thread.start()

e = ios.__len__()
while True:
    for th in ios:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Multi Thread IO", time.time() - t)

# 网络请求密集型操作
t = time.time()
ios = []
for x in range(10):
    thread = Thread(target=http_request)
    ios.append(thread)
    thread.start()

e = ios.__len__()
while True:
    for th in ios:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Multi Thread Http Request", time.time() - t)

多进程并行执行IO密集操作、CPU密集操作所需时间、网络请求密集型操作

示例代码如下所示

# CPU密集操作
counts = []
t = time.time()
for x in range(10):
    process = Process(target=count, args=(1,1))
    counts.append(process)
    process.start()
e = counts.__len__()
while True:
    for th in counts:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Multi Process CPU", time.time() - t)

# IO密集操作
def io():
    write()
    read()

ios = []
t = time.time()
for x in range(10):
    process = Process(target=io)
    ios.append(process)
    process.start()

e = ios.__len__()
while True:
    for th in ios:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Multi Process IO", time.time() - t)

# 网络请求密集型操作

httprs = []
t = time.time()
for x in range(10):
    process = Process(target=http_request)
    ios.append(process)
    process.start()

e = httprs.__len__()
while True:
    for th in httprs:
        if not th.is_alive():
            e -= 1
    if e <= 0:
        break
print("Multi Process Http Request", time.time() - t)

测试结果

从上面的结果可以看出：

• 多线程在IO密集型的操作下明显比单线程更差，在CPU密集型的操作下明显地比单线程线性执行性能更差，网络请求也很差。主要可能是线程间切换占据了大部分时间，也许IO操作和网络请求操作的任务再繁重一些就能体现出优势
• 多进程无论是在CPU密集型还是IO密集型以及网络请求密集型（经常发生线程阻塞的操作）中，都能体现出性能的优势。但是需要占用更多的CPU资源。

这里之前单测时多线程对于CPU计算密集型是肯定要比单线程差的

单线程示例代码：

import os, time

def my_counter():
    i = 0
    for _ in range(100000000):
        i = i + 1
    return True

if __name__ == '__main__':
    thread_array = {}
    start_time = time.time()
    for i in range(3):
        my_counter()
    end_time = time.time()
    print "Total time: ", str(end_time - start_time)

执行结果：

Total time:  21.1985809803

多线程示例代码：

from threading import Thread
import os, time

thread_cnt = 3

def my_counter():
    i = 0
    for _ in range(100000000):
        i = i + 1
    return True

if __name__ == '__main__':
    thread_array = {}
    start_time = time.time()
    for tid in range(thread_cnt):
        t = Thread(target=my_counter)
        t.start()
        thread_array[tid] = t
    for i in range(thread_cnt):
        thread_array[i].join()
    end_time = time.time()
    print "Total time: ", str(end_time - start_time)

执行结果：

Total time:  40.788864851

参考

https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html

http://cenalulu.github.io/python/gil-in-python/

http://gold.xitu.io/entry/58218787da2f60005d11f2b5

https://my.oschina.net/leejun2005/blog/501448

http://python.jobbole.com/86822/