Python 多线程、多进程和协程

我就是我 2023-09-29 20:58 1阅读 0赞

## 一、多线程 ##

### threading 模块 ###

**threading 模块对象**

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>对象</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Thread</td> 
   <td>表示一个执行线程的对象</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Lock</td> 
   <td>锁原语对象（与 thread 模块中的锁一样）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RLock</td> 
   <td>可重入锁对象，使单一线程可以（再次）获得已持有的锁（递归锁）</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Condition</td> 
   <td>条件变量对象，使得一个线程等待另一个线程苗族特定的条件，比如改变状态或某个数据值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Event</td> 
   <td>添加变量的通用版本，任意数量的线程等待某个时间的发生，在该事件发生后所有线程将被激活</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Semaphore</td> 
   <td>为线程键共享的有限资源提供一个 计算器（信号量)，如果没有可用资源时会被阻塞</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>BoundedSemaphore</td> 
   <td>与 Semaphore 相似，不过不允许超过初始值</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Timer</td> 
   <td>与 Thread 相似，在运行前要等待一段时间</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Barrier</td> 
   <td>创建一个障碍，必须达到指定数量的线程后才可以继续</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

**守护线程**

1、thread 模块不支持守护线程，当主线程退出后，所有子线程也会退出，不管其是否在工作

2、threading 模块支持守护线程：等待一个客户端请求服务的服务器，如果客户端没有请求，守护线程是空闲的，如果把一个线程设置为守护线程，就表示这个线程不重要的。进程退出时不需要等待这个线程执行完成。

如果主线程退出时，不需要等待某些子线程完成，可以将子线程设置为 **守护线程**，标记为真时，表示该线程不重要。在启动线程前执行 `thread.daemon=True` 可以设置守护线程，检查线程的守护状态也可以判断它。

### Thread 类 ###

`threading` 模块的 `Thread` 类是主要的执行对象，下面是 `Thread` 对象的属性和方法列表：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>属性</th> 
   <th>描述</th> 
   <th>方法</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>name</td> 
   <td>线程名</td> 
   <td>start()</td> 
   <td>开始执行该线程</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ident</td> 
   <td>线程的标识符</td> 
   <td>run()</td> 
   <td>定义线程功能的方法，通常在子类中被应用开发者重写</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>daemon</td> 
   <td>布尔值，表示这个线程是否是守护线程</td> 
   <td>join(timeout=None)</td> 
   <td>直至启动的线程终止之前一直挂起，除非给出 timeout，否则一直阻塞</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

Thread(group=None, target=None, name=None, agrs=(), kwargs={
        }, verbose=None, daemon=None)
    
    # 实例化一个线程对象，需要一个可调用的 target，一般是函数，及其参数 args（元组）或 kwargs
    # 也可以传递 name 或 group 参数，daemon 将会设定 thread.daemon 属性/标志

### 创建线程的三种方法 ###

**创建 Thread 实例，传递给它一个函数**

import threading
    from time import sleep, ctime
    
    loops = [4, 2]
    def loop(nloop, nsec):
        print('loop 函数开始执行 %(nloop)s，时间: %(ctime)s' % {
        'nloop': nloop, 'ctime': ctime()})
        sleep(nsec)
        print('loop 函数结束执行 %(nloop)s，时间: %(ctime)s' % {
        'nloop': nloop, 'ctime': ctime()})
    
    def main():
        print('主函数开始执行：', ctime())
        threads = []
        nloops = range(len(loops))
    
        for i in nloops:
            t = threading.Thread(target=loop, args=(i, loops[i]))
            threads.append(t)
    
        for i in nloops:
            threads[i].start()
    
        for i in nloops:
            threads[i].join()
    
        print('程序结束：', ctime())
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

上述程序将生成两个线程，将其添加到一个列表中，循环启动 `start()`。`join()` 方法将会程序挂起，会等待所有线程结束或超时。因此要比  
等待释放的无限循环更加清晰。

运行结果如下：

主函数开始执行： Sat Sep  7 17:31:40 2019
    loop 函数开始执行 0，时间: Sat Sep  7 17:31:40 2019
    loop 函数开始执行 1，时间: Sat Sep  7 17:31:40 2019
    loop 函数结束执行 1，时间: Sat Sep  7 17:31:42 2019
    loop 函数结束执行 0，时间: Sat Sep  7 17:31:44 2019
    程序结束： Sat Sep  7 17:31:44 2019

**创建 Thread 的实例，传给它一个可调用的类实例**

import threading
    from time import sleep, ctime
    
    loops = [4, 2]
    
    class ThreadFunc:
        def __init__(self, func, args, name=''):
            self.name = name
            self.func = func
            self.args = args
    
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            """当调用 ThreadFunc() 时会自动执行 fun()"""
            self.func(*self.args)
    
    def loop(nloop, nsec):
        print('loop 函数开始执行 %(nloop)s，时间: %(ctime)s' % {
        'nloop': nloop, 'ctime': ctime()})
        sleep(nsec)
        print('loop 函数结束执行 %(nloop)s，时间: %(ctime)s' % {
        'nloop': nloop, 'ctime': ctime()})
    
    def main():
        print('主函数开始执行：', ctime())
        threads = []
        nloops = range(len(loops))
    
        for i in nloops:            # 创建 Thread 的实例，传给它一个可调用的类实例
            t = threading.Thread(target=ThreadFunc(loop, (i, loops[i]), loop.__name__))
            threads.append(t)
    
        for i in nloops:
            threads[i].start()
    
        for i in nloops:
            threads[i].join()
    
        print('程序结束：', ctime())
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

**派生 Thread 的子类，并创建子类的实例**

自定义的类要继承 `threading.Thread`，构造函数必须先调用其基类的构造函数，`__call__()` 在子类中必须要写 `run()`

import threading
    from time import sleep, ctime
    
    loops = [4, 2]
    
    class MyThread(threading.Thread):
        def __init__(self, func, args, name=''):
            threading.Thread.__init__(self)
            self.name = name
            self.func = func
            self.args = args
    
        def run(self, *args, **kwargs):
            self.func(*self.args)
    
    def loop(nloop, nsec):
        print('loop 函数开始执行 %(nloop)s，时间: %(ctime)s' % {
        'nloop': nloop, 'ctime': ctime()})
        sleep(nsec)
        print('loop 函数结束执行 %(nloop)s，时间: %(ctime)s' % {
        'nloop': nloop, 'ctime': ctime()})
    
    def main():
        print('主函数开始执行：', ctime())
        threads = []
        nloops = range(len(loops))
    
        for i in nloops:
            t = MyThread(loop, (i, loops[i]), loop.__name__)
            threads.append(t)
    
        for i in nloops:
            threads[i].start()
    
        for i in nloops:
            threads[i].join()
    
        print('程序结束：', ctime())
    
    if __name__ == '__main__':
        main()

### threading 模块的其他函数 ###

*  active\_count()：当前活动的 Thread 对象个数
 *  current\_thread：返回当前的 Thread 对象
 *  enumerate()：返回当前活动的 Thread 对象列表
 *  settrace(func)：为所有线程设置一个 trace 函数
 *  setprofile(func)：为所有线程设置一个 profile 函数
 *  stack\_size(size=0)：返回新建线程的栈大小，或为后续创建的线程设定栈的大小为 size

### 启动和停止线程 ###

import time
    import threading
    
    def countdown(n):
        while  n > 0:
            print('T-minus：%s，time：%s' % (n, time.ctime()))
            n -= 1
            time.sleep(1)
    
            if t.is_alive():
                print('Still running...')
            else:
                print('Completed')
    
    print('主线程...')
    
    if __name__ == '__main__':
        t = threading.Thread(target=countdown, args=(5, ))
        t.start()
        t.join()

判断一个线程是否存活，可以调用 `is_alive()` 方法，解释器会在所有线程都结束后才执行剩余的代码，如果需要长时间运行的线程  
或者一直运行的后台任务，可以使用后台线程：

threading.Thread(target=countdown, args=(5, ), daemon=True)

后台线程无法等待，这些线程会在主线程终止时自动销毁。但是你也不能对线程做额外的高级操作，如：发送信号，调整它的调度，终止线程等。

**join()** 方法

`join()` 方法将悬挂当前子线程，直至所有子线程结束。

import time, threading
    
    def loop():
        print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name)
        n = 0
        while n < 5:
             n += 1
             print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n))
             time.sleep(1)
        print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)
    
    if __name__ == '__main__':
        print('thread %s is running>>>>' % threading.current_thread().name)
        t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
        t.start()
        t.join()
        print('thread %s ended>>>>' % threading.current_thread().name)

*  name：指定子线程名字，不指定默认为 thread-1、thread-2
 *  MainThread 为主线程
 *  threading.current\_thread().name：获取当前线程的实例（名字）

可以看到 `join()` 它将子线程添加到当前主线程中，并等待子线程终止，才允许它后面的代码：

thread MainThread is running>>>>
    thread LoopThread is running...
    thread LoopThread >>> 1
    thread LoopThread >>> 2
    thread LoopThread >>> 3
    thread LoopThread >>> 4
    thread LoopThread >>> 5
    thread LoopThread ended.
    thread MainThread ended>>>>

**停止线程**

如果线程执行一些如 I/O 这样的阻塞操作，通过轮询来终止线程将使得线程间的协调变得非常棘手。如，如果一个线程一直阻塞在一个 I/O  
操作上，就永远无法返回检查自己是否已经被结束了。要正确处理这些问题，需要利用 **超时循环** 来小心操作线程：

class IOTask:
        def terminate(self):
            self._running = False
        
        def run(self, sock):
            # sock is a socket
            sock.settimeout(5)      # set timeout period
            while self._running:
                try:
                    data = sock.recv(8192)
                    break
                except socket.timeout:
                    continue
    
                # continued processing
                ...
            # Terminated
            return

### 判断线程是否启动 ###

启动了一个线程，但是你想知道它是否真的已经开始了，由于线程是独立运行的且状态不可预测的。如果程序中其他线程  
要通过判断某个线程的状态来确定自己的下一步操作，这就会显得很棘手。

我们可以使用 Event 对象来解决这个问题，Event 对象包含一个可由线程设置信号的标志，允许线程等待某事的发生。

*  初始时，标志为假
 *  标志未假时，这个线程会被一直阻塞直至标志为真

from threading import Thread, Event
    import time
    
    def countdown(n, started_evt):
        print('countdown 开始...')
        started_evt.set()           # 设置标志为真
        while n > 0:
            print('T-minus', n)
            n -= 1
            time.sleep(1)
    
    started_evt = Event()       # 创建 Event 对象
    
    print('启动 countdown 函数')
    t = Thread(target=countdown, args=(5, started_evt))
    t.start()
    
    # 等待线程开始
    started_evt.wait()
    print('countdown is running...')

可以看到 `countdown is running...` 一直在 `countdown 开始...` 输出之后才打印，这是因为 event 在协调线程。使得主线程要等  
`countdown()` 函数输出启动信息后，才继续执行。

启动 countdown 函数
    countdown 开始...
    T-minus 5
    countdown is running...
    T-minus 4
    T-minus 3
    T-minus 2
    T-minus 1

如果你将 `started_evt.set()` 注销掉，再运行程序，会发现程序一直被阻塞…，这是因为标志为假，线程被阻塞。

## 三、协程 ##

Python 协程只能运行在时间循环中，但是一旦事件循环运行，又会阻塞当前任务。因此 **动态添加任务/协程**

需要再开一个线程，这个线程主要任务时运行事件循环，因为是无限循环，会阻塞当前线程：

import asyncio
    from threading import Thread
    
    
    async def production_task():
        i = 0
        while True:
            # 将 consumption 这个协程每秒注册一个运行到线程中的循环，thread_loop 每秒会获取一个一直打印 i 的无限循环任务
            # run_coroutine_threadsafe 这个方法只能用在运行在线程中的循环事件使用
            asyncio.run_coroutine_threadsafe(consumption(i), thread_loop)
    
            await asyncio.sleep(1)  # 必须加 await
            i += 1
    
    
    async def consumption(i):
        while True:
            print('我是第{}任务'.format(i))
            await asyncio.sleep(1)
    
    
    def start_loop(loop):
        # 运行事件循环，loop 以参数的形式传递进来运行
        asyncio.set_event_loop(loop)
        loop.run_forever()
    
    
    thread_loop = asyncio.new_event_loop()  # 获取一个事件循环
    run_loop_thread = Thread(target=start_loop, args=(thread_loop,))  # 将每次事件循环运行在一个线程中，防止阻塞当前主线程
    run_loop_thread.start()  # 运行线程，同时协程事件循环也会运行
    
    advocate_loop = asyncio.get_event_loop()  # 将生产任务的协程注册到这个循环中
    advocate_loop.run_until_complete(production_task())  # 运行次循环

我是第0任务
    我是第1任务
    我是第0任务
    我是第1任务
    我是第0任务
    我是第2任务
    我是第3任务
    我是第1任务
    我是第0任务

## 四、五种 unix IO 模型 ##

epoll 并不代表一定比 select 好（效率高）

*  在并发高的情况下，连接活跃度不是很高的情况下，epoll 比 select 好（比如：Web 连接，用户连接可能随时断开）
 *  在并发性不高，同时连接活跃，select 比 epoll 好（比如：游戏连接，一般要保持持续连接）

select、poll、epoll 本质还是同步阻塞的，之所以能支持高并发，是因为一个进程能同时监听多个文件描述符

非阻塞 IO 不一定比阻塞好，因为它要一直循环检测服务器是否有数据返回，如果后续的程序不依赖前面的连接，其效率要高，要是依赖前面的程序，效率不一定要好。