python中多线程编程中eoferror_面试官：请你讲讲Python多线程多进程编程

痛定思痛。 2022-10-27 13:50 111阅读 0赞

Python多线程多进程文章目录并行和并发的概念

线程和进程的概念(来点八股文)

PythonGIL锁相关以及历史

多线程编程详解

多进程编程详解(重点)一、什么是并行和并发?

首先我们来先说一下一个简单的共同点，并行和并发都是完成多任务更加有效率的工具。我们下面用一张图来说明它们的不同点并发：是指应用能够交替执行不同的任务，其实并发有带你类似于多线程的原理，多线程并非同事执行多个任务，如果你开多个线程执行，就是在你几乎不可察觉的速度不断的去切换这几个线程，以达到“同时执行的效果”

并行：时指应用能够“同时”执行不同的的任务，就像你吃饭的时候可以一边吃饭一边打电话

总结来说就是，并发时交替执行，并行时同时执行线程和进程的概念

在很多教科书上都有一句话：进程时资源分配的最小单位，线程时CPU调度的最小单位。

线程是程序中一个单一的顺序控制流程，是进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分配CPU的基本单位中的调度单位。

进程和线程的区别

进程是资源分配的基本单位。所有与该进程有关的资源，都被记录在进程控制块PCB中。以表示该进程拥有这些资源。另外进程也是抢占处理机的调度单位，它拥有一个完整的虚拟地址空间。但进程发生调度的时候，不同的进程拥有不同的虚拟你地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。

与进程相对应，线程和资源分配无关，它属于某一进程，并与进程内的其他线程一起共享进程的资源。线程只由相关堆栈寄存器和线程控制表TCB组成。

通常在一个进程中可以包含若干个线程，他们可以利用进程所拥有的资源。在引入线程的操作系统中，通常都是把进程作为资源费配的基本单位，而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位。由于线程比进程更小。进本上不拥有系统资源，故对它的调度所付出的开销就会小得多，能更搞笑得提高系统内多个程序间得并发执行程度，提高系统资源的利用率。

我们总结下来有以下四项：根本的区别为：进程是操作系统资源分配的基本单位，线程是任务调度和执行的基本单位

开销方面：每个进程都有独立的代码和数据空间，程序之间的切换会有较大的开销。线程可以看作轻量级进程，同一类线程共享代码和数据空间，每一个线程都有自己独立的运行栈，线程之间的切换开销小。

环境：在操作系统中能同时运行多个进程；在同一个进程中有多个线程同时执行。

内存分配方面：系统在运行的时候会为每个进程分配不同的空间；而对线程而言，除CPU外，系统不会为线程分配内存

关系：一个进程拥有多个线程，而一个线程只属于一个进程

多进程和多线程比较对比维度多进程多线程总结GIL锁(全局解释器锁)

每次谈到Python的多线程的时候，我们都会说到GIL锁的问题。

在正式的讲GIL锁之前，我们有一点是需要明确的，就是GIL并不是Python的特性，他是在实现Python解析器(CPython)时引入的概念。而在别的解析器中比如，Jython，IronPython等都是没有全局解释锁的，但CPython时大部分环境下的默认Python执行环境，所以在很多人的概念中CPython就是Python，但这个想法是错的。

GIL本质就是一把互斥锁，既然是互斥锁，所有的互斥锁的本质都是一样的，都是会将并发运行变成串行，以此来控制同一时间内数据只能被一个任务修改，进而保证数据安全。保护不同的数据的安全，就应该加不同的锁。

GIL的版本也在不断的改善之中，在python3.2前，GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100(ticks可以看作是python自身的一个计数器，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整)，进行释放。因为计算密集型线程在释放GIL之后又会立即去申请GIL，并且通常在其它线程还没有调度完之前它就已经重新获取到了GIL，就会导致一旦计算密集型线程获得了GIL，那么它在很长一段时间内都将占据GIL，甚至一直到该线程执行结束。

而在Python3.2之后开始使用新的GIL。新的GIL实现中用一个固定的超时时间来指示当前的线程放弃全局锁。在当前线程保持这个锁，且其他线程请求这个锁时，当前线程就会在5毫秒后被强制释放该锁。该改进在单核的情况下，对于单个线程长期占用GIL的情况有所好转。

总结以下：

有了GIL的存在，Python有这两个特点：进程可以利用多核，但是开销大。

多线程开销小，却无法利用多核优势

也就是说，在Python中的多线程是假的多线程，Python解释器虽然可以开启多个线程，但在同一时间只有一个线程在解释器中运行，而做到这一点的正式由于GIL锁的存在，它的存在使得CPU的资源统一时间只会给一个线程使用，而由于开启线程的开销小，所以多线程才能有一篇用武之地。

但Python的多线程还是由用处的，从上面的分析我们可以知道：如果是I/O密集型任务，再多核也没用，即能开再多进程也没用，所以我们利用Python的多线程。

如果是计算密集型任务，多进程则更好了。多线程编程

在Python的多线程编程中，我们主要的是借助于threading模块，而在threading模块中最核心的内容是Thread这个类。我们要创建Thread对象，然后让他们运行，每一个Thread对象代表一个线程，在每一个线程中我们可以让程序处理不同的任务。这就是多线程编程。

创建Thread对象，有两种手段。直接创建 Thread ，将一个 callable 对象从类的构造器传递进去，这个 callable 就是回调函数，用来处理任务。

编写一个自定义类继承 Thread，然后复写 run() 方法，在 run() 方法中编写任务处理代码，然后创建这个 Thread 的子类。(类似Java)

我们主要介绍第一种方式

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=\{\}, \*, daemon=None)group 应该为 None；为了日后扩展 ThreadGroup 类实现而保留。

target 是用于 run()方法调用的可调用对象。默认是 None，表示不需要调用任何方法。

name 是线程名称。默认情况下，由 “Thread-N” 格式构成一个唯一的名称，其中 N 是小的十进制数。

args 是用于调用目标函数的参数元组。默认是 ()。

kwargs 是用于调用目标函数的关键字参数字典。默认是 \{\}。

daemon 参数将显式地设置该线程是否为守护模式。 如果是 None (默认值)，线程将继承当前线程的守护模式属性。

在Thread中有以下方法start()开始线程活动。

run()代表线程活动的方法。

join(timeout=None)等待，直到线程终结。这会阻塞调用这个方法的线程，直到被调用

name只用于识别的字符串。它没有语义。多个线程可以赋予相同的名称。 初始名称由构造函数设置。

is\_alive()返回线程是否存活。

daemon一个表示这个线程是(True)否(False)守护线程的布尔值。

我们列一下简单的代码实例：

import threading

import time

def test():

for i in range(5):

print(threading.current\_thread().name+' test ',i) \# 获取子线程的名字

time.sleep(0.5)

thread = threading.Thread(target=test,name='TestThread') \# 实例化线程

thread.start() \# 开始线程

thread.join() \# 添加阻塞，可以改变线程的运行顺序

for i in range(5):

print(threading.current\_thread().name+' main ', i)

print(thread.name+' is alive ', thread.isAlive()) \# 判断线程是狗准确

time.sleep(1)

结果

TestThread test 0

TestThread test 1

TestThread test 2

TestThread test 3

TestThread test 4

MainThread main 0

TestThread is alive False

MainThread main 1

TestThread is alive False

MainThread main 2

TestThread is alive False

MainThread main 3

TestThread is alive False

MainThread main 4

TestThread is alive False

如果我门想要主进程结束的时候，子进程也要跟着结果，要怎么做呢，这里就可以用到daemon了。

我们可以设置主线程的执行时间比子线程慢，来检测一下

\#-\*-coding:utf-8-\*-

import threading

import time

def test():

for i in range(10):

print(threading.current\_thread().name+' test ',i)

time.sleep(1)

thread = threading.Thread(target=test,name='TestThread', daemon=True) \# 设置守护线程

thread.start()

for i in range(10):

print(threading.current\_thread().name+' main ', i)

print(thread.name+' is alive ', thread.isAlive())

time.sleep(0.5)

结果：

MainThread main 0

TestThread is alive True

TestThread test 0

MainThread main 1

TestThread is alive True

TestThread test 1

MainThread main 2

TestThread is alive True

MainThread main 3

TestThread is alive True

TestThread test 2

MainThread main 4

TestThread is alive True

MainThread main 5

TestThread is alive True

TestThread test 3

MainThread main 6

TestThread is alive True

MainThread main 7

TestThread is alive True

TestThread test 4

MainThread main 8

TestThread is alive True

MainThread main 9

TestThread is alive True

我们简单的来看一下第二种实现方式(继承Thread类)：

import threading

import time

class TestThread(threading.Thread):

def \_\_init\_\_(self,name=None):

threading.Thread.\_\_init\_\_(self,name=name)

def run(self):

for i in range(5):

print(threading.current\_thread().name + ' test ', i)

time.sleep(1)

\#\# 重写run方法

thread = TestThread(name='TestThread')

thread.start()

for i in range(5):

print(threading.current\_thread().name+' main ', i)

print(thread.name+' is alive ', thread.isAlive())

time.sleep(1)

介绍完基础部分就要来讲一个比较困难的一部分了，就是多线程中的锁的机制，如何实现多个线程之间的通信和数据同步。

我们用一个经典的问题来解释这个问题：

卖票问题，买票有多个窗口，我们假设有三个，窗口之间共享一个票池，每个窗口都可以买票，直至票池里面没有票可以卖。

代码如下：

import threading

import random

class WindowThread(threading.Thread):

def \_\_init\_\_(self,name):

threading.Thread.\_\_init\_\_(self,name=name)

self.name = name

self.tickts = 0

def run(self):

global tickt\_count

while tickt\_count > 0:

print('%s notice:There has %d tickts remain ' %(self.name,tickt\_count))

if tickt\_count > 2:

number = random.randint(1,2)

else:

number = 1

tickt\_count -= number

self.tickts += number

print('%s have buy %d tickt,the remain tickt\\'t count is %d .Already buy %d \\n'

% (self.name, number, tickt\_count, self.tickts))

print('%s notice:There is no tickt can sold! Already sold %d'%(self.name,self.tickts))

tickt\_count = 10

window1 = WindowThread('window1')

window2 = WindowThread('window2')

window3 = WindowThread('window3')

window1.start()

window2.start()

window3.start()

window1.join()

window2.join()

window3.join()

print('tickt count ',tickt\_count)

结果：

window1 notice:There has 10 tickts remain

window1 have buy 1 tickt,the remain tickt't count is 9 .Already buy 1

window1 notice:There has 9 tickts remain

window1 have buy 1 tickt,the remain tickt't count is 8 .Already buy 2

window2 notice:There has 8 tickts remain

window2 have buy 2 tickt,the remain tickt't count is 6 .Already buy 2

window1 notice:There has 6 tickts remain

window2 notice:There has 6 tickts remain

window2 have buy 1 tickt,the remain tickt't count is 5 .Already buy 3

window1 have buy 2 tickt,the remain tickt't count is 3 .Already buy 4

window1 notice:There has 3 tickts remain

window1 have buy 1 tickt,the remain tickt't count is 2 .Already buy 5

window2 notice:There has 2 tickts remain

window2 have buy 1 tickt,the remain tickt't count is 1 .Already buy 4

window2 notice:There has 1 tickts remain window3 notice:There has 1 tickts remain

window3 have buy 1 tickt,the remain tickt't count is 0 .Already buy 1

window1 notice:There is no tickt can sold! Already sold 5

window2 have buy 1 tickt,the remain tickt't count is -1 .Already buy 5

window3 notice:There is no tickt can sold! Already sold 1

window2 notice:There is no tickt can sold! Already sold 5

tickt count -1

我们惊奇的发现居然会有 -1出现，这就是数据共享出现了错误，如果我们加上锁：

如下：(自行添加测试噢)

self.lock.acquire()

if tickt\_count > 0:

if tickt\_count > 2:

number = random.randint(1,2)

else:

number = 1

tickt\_count -= number

self.tickts += number

print('%s have buy %d tickt,the remain tickt\\'t count is %d .Already buy %d \\n'

% (self.name, number, tickt\_count, self.tickts))

self.lock.release()

执行代码片段

lock = threading.Lock()

window1 = WindowThread('window1',lock)

window2 = WindowThread('window2',lock)

window3 = WindowThread('window3',lock)

使用锁后就不会出现上面的问题了。

lock中有两个方法acquire()

release()

两者在单个线程当中都是成对使用的。多进程编程

由于GIL锁的存在，所以如果我们为了使用多核的优势，我们通常会使用多进程编程。在python多进程编程之中，我们常用的是multiprocessing包。

创建管理进程模块：Process(用于创建进程)

Pool(用于创建管理进程池)

Queue(用于进程通信，资源共享)

Value，Array(用于进程通信，资源共享)

Pipe(用于管道通信)

Manager(用于资源共享)

我们先来了解一下Process吧：

class multiprocessing.\`\`Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs=\{\}, \*\*\*, daemon=None)

其实Process和Thread很相像，两者的使用也是非常的类似。group：分组，实际上不使用，值始终为None

target：表示调用对象，即子进程要执行的任务，你可以传入方法名

name：为子进程设定名称

args：要传给target函数的位置参数，以元组方式进行传入。

kwargs：要传给target函数的字典参数，以字典方式进行传入。

实例方法：start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()

run()：进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法

terminate()：强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁

is\_alive()：返回进程是否在运行。如果p仍然运行，返回True

join(\[timeout\])：进程同步，主进程等待子进程完成后再执行后面的代码。线程等待p终止(强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态)。timeout是可选的超时时间(超过这个时间，父线程不再等待子线程，继续往下执行)，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程

实例：(Windows下的Process()必须放在 if \_name\_ == '\_main\_' )下运行

from multiprocessing import Process

import os

def run\_proc(name):

print('Run child process \{\}(\{\})'.format(name, os.getpid()))

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

print('Parent process \{\}'.format(os.getpid()))

p = Process(target=run\_proc, args=('test',))

print('Child process will start')

p.start()

p.join()

print("Child process end")

\-----------------------------------------------------------------------------

Parent process 27808

Child process will start

Run child process test(28372)

Child process end

Pool(用于创建管理进程池)

Pool类用于需要执行的目标很多，而手动限制进程数量又太繁琐时，如果目标少且不用控制进程数量则可以用Process类。Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。

class multiprocessing.pool.\`\`Pool(\[processes\[, initializer\[, initargs\[, maxtasksperchild\[, context\]\]\]\]\])processes ：要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu\_count()返回的数量。

initializer：每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None。如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(\*initargs)。

initargs：是要传给initializer的参数组。

maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个新的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。

context: 用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context。

实例方法：apply(func\[, args\[, kwargs\]\])：在一个池工作进程中执行func(args,\*kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply\_async()。它是阻塞的。apply很少使用

apply\_async(func\[, arg\[, kwds=\{\}\[, callback=None\]\]\])：在一个池工作进程中执行func(args,\*kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。它是非阻塞。

map(func, iterable\[, chunksize=None\])：Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到返回结果。 注意，虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。

map\_async(func, iterable\[, chunksize=None\])：map\_async与map的关系同apply与apply\_async

imap()：imap 与 map的区别是，map是当所有的进程都已经执行完了，并将结果返回了，imap()则是立即返回一个iterable可迭代对象。

imap\_unordered()：不保证返回的结果顺序与进程添加的顺序一致。

close()：关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成。

join()：等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用，让其不再接受新的Process。

terminate()：结束工作进程，不再处理未处理的任务。

from multiprocessing import Pool

def test(i):

print(i)

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

lists = range(100)

pool = Pool(10)

pool.map(test, lists)

pool.close()

pool.join()

\# 异步进程池

\#-\*-coding:utf-8-\*-

from multiprocessing import Pool

def test(i):

print(i)

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

pool = Pool(8)

for i in range(100):

'''

For循环中执行步骤：

(1)循环遍历，将100个子进程添加到进程池(相对父进程会阻塞)

(2)每次执行8个子进程，等一个子进程执行完后，立马启动新的子进程。(相对父进程不阻塞)

apply\_async为异步进程池写法。异步指的是启动子进程的过程，与父进程本身的执行(print)是异步的，而For循环中往进程池添加子进程的过程，与父进程本身的执行却是同步的。

'''

pool.apply\_async(test, args=(i,))

print("test")

pool.close()

pool.join()

Queue(用于进程通信，资源共享)

在使用多进程的过程中，最好不要使用共享资源。普通的全局变量是不能被子进程所共享的，只有通过Multiprocessing组件构造的数据结构可以被共享。

Queue是用来创建进程间资源共享的队列的类，使用Queue可以达到多进程间数据传递的功能(缺点：只适用Process类，不能在Pool进程池中使用)。

class multiprocessing.\`\`Queue(\[maxsize\])maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制

实例方法：put()：用以插入数据到队列。put方法还有两个可选参数：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。get方法有两个可选参数：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。若不希望在empty的时候抛出异常，令blocked为True或者参数全部置空即可。

get\_nowait()：同q.get(False)

put\_nowait()：同q.put(False)

empty()：调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。

full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。

qsize()：返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样

\#-\*-coding:utf-8-\*-

from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

def write(q):

print('Process to write \{\}'.format(os.getpid()))

for value in \['A', 'B', 'C'\]:

print('Put \{\} to queue'.format(value))

q.put(value)

time.sleep(random.random())

def read(q):

print('Process to read: \{\}'.format(os.getpid()))

while True:

value = q.get(True)

print('Get \{\} from queue'.format(value))

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

q = Queue()

pw = Process(target=write, args=(q, ))

pr = Process(target=read, args=(q, ))

pw.start()

pr.start()

pw.join() \# 等待pw借宿

pr.terminate() \# pr进程是死循环，无法等待器借宿，只能强行终止

Pipe(用于管道通信)

多进程还有一种数据传递方式叫管道原理和 Queue相同。Pipe可以在进程之间创建一条管道，并返回元组(conn1,conn2),其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道。

multiprocessing.\`\`Pipe(\[duplex\])dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。

实例方法：send(obj)：通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象

recv()：接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。

close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法

fileno():返回连接使用的整数文件描述符

poll(\[timeout\]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。

recv\_bytes(\[maxlength\]):接收c.send\_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。

send\_bytes(buffer \[, offset \[, size\]\])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv\_bytes()函数进行接收

recv\_bytes\_into(buffer \[, offset\]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口(即bytearray对象或类似的对象)。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。

from multiprocessing import Process, Pipe

import time

def f(subconn):

time.sleep(1)

subconn.send("吃了吗？")

print("来自父亲的问候：", subconn.recv())

subconn.close()

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

parent\_conn, child\_conn = Pipe() \# 创建管道两端

p = Process(target=f, args=(child\_conn, )) \# 创建子进程

p.start()

print("来自儿子的问候：", parent\_conn.recv())