【黑马程序员】Python多任务

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多进程
多线程

多进程

多进程使用流程

导入包

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import multiprocessing

Process进程类说明

语法

text 复制代码

Process({group [, target [, name [, args [,kwargs]]]]})
group：指定进程组，目前只能使用None
target：执行的目标任务名
name：进程名字
args：以元组形式给执行任务传参
kwargs：以字典形式给执行任务传参

Process创建实例对象的常用方法
- start()：创建子进程
- join()：等待子进程执行结束
- terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程
Process创建的实例对象的常用属性
- name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数
代码示例

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# *_*coding:utf-8 *_*
import multiprocessing
import time


def sing(msg):
    for i in range(5):
        print(f"{msg}")
        time.sleep(1)


def dance(msg):
    for i in range(5):
        print(f'{msg}')
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # 单进程：需要至少10s钟完成
    # sing("sing")
    # dance("dance")

    # 三个进程：1个主进程，2个子进程
    # 创建子进程方式
    # target为任务名，创建一个sing线程,通过元组方式传参
    sing_obj = multiprocessing.Process(target=sing, args=("sing sing sing",))
    # target为任务名，创建一个dance线程，通过字段方式传参
    dance_obj = multiprocessing.Process(target=dance, kwargs={"msg": "dance dance dance"})
    # 启动两个线程
    sing_obj.start()
    dance_obj.start()

获取进程编号

目的

获取进程编号的目的是验证主进程与子进程的关系，得知子进程是由哪个主进程创建出来的

常用操作

获取当前进程编号:os.getpid()
回去当前父进程编号:os.getppid
代码示例

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# *_*coding:utf-8 *_*
import multiprocessing
import os


def sing():
    # 获取当前进程编号
    print("sing当前进程编号: ", os.getpid())
    # 获取当前进程
    print("sing 当前进程: ", multiprocessing.current_process())
    # 获取当前父进程编号
    print("sing父进程编号: ", os.getppid())


if __name__ == '__main__':
    # 获取主进程ID
    print("main当前进程编号: ", os.getpid())
    obj = multiprocessing.Process(target=sing)
    obj.start()

获取进程名

创建子进程时，使用name给子进程起名
代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import multiprocessing


def sing():
    # 获取当前进程名
    print("sing 当前进程: ", multiprocessing.current_process())


if __name__ == '__main__':
    # 获取主进程ID
    obj = multiprocessing.Process(target=sing, name="test_dance")
    obj.start()

进程注意点

进程之间不共享全局变量

进程是分配资源的最小单位，每个进程都会有自己的独立空间
创建子进程会对主进程资源进行拷贝，也就是说子进程是主进程的一个副本，之所以进程之间不共享全局变量，是因为操作的不是一个进程里面的全局变量，只不过不同进程里面的全局变量名字相同而已
代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import multiprocessing
import time

# 定义全局变量
g_num = 0


def my_read():
    print("my_read：", g_num)


def my_write():
    # 向全局变量中写数据
    global g_num
    g_num = 10
    print("my_write：", g_num)


if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    read_obj = multiprocessing.Process(target=my_read)
    write_obj = multiprocessing.Process(target=my_write)
    # 开启子进程
    write_obj.start()
    # 保证全局变量数据被写入
    time.sleep(1)
    read_obj.start()

主进程会等待子进程结束之后再结束

代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import multiprocessing
import time


def func():
    for i in range(5):
        time.sleep(0.3)
        print("func()")


if __name__ == '__main__':
    obj = multiprocessing.Process(target=func)
    obj.start()
    print("main")
    exit(0)

设置守护主进程

设置守护主进程的目的是，主进程退出子进程销毁，不让主进程等待子进程去执行
设置守护主进程方式：子进程对象.daemon=true
销毁子进程方式：子进程对象.terminate()
注意：需要在子进程start之前设置

多线程

线程是使用资源的最小单位，依附于进程

threading模块

Python的多线程可以通过threading模块来实现
语法

python 复制代码

import threading

thread_obj = threading.Thread([group[, target[, name[, args[, kwargs]]]]])
group：预留参数，暂未使用
target：执行的目标任务名
args：以元组的方式给执行任务传参
kwargs：以字典的方式给执行任务传参
name：线程名，一般不设置

# 启动线程
thread_obj.start()

代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*

import time
import threading


def sing(msg):
    while True:
        print(f"{msg}")
        time.sleep(1)


def dance(msg):
    while True:
        print(f'{msg}')
        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    # 创建一个sing线程,通过元组方式传参
    sing_thread_obj = threading.Thread(target=sing, args=("sing sing sing",))
    # 创建一个dance线程，通过字段方式传参
    dance_thread_obj = threading.Thread(target=dance, kwargs={"msg": "dance dance dance"})
    # 启动两个线程
    sing_thread_obj.start()
    dance_thread_obj.start()

线程注意点

线程之间执行是无序的

代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import threading
import time


def func():
    # sleep的时候CPU是空闲的，所有创建出来的线程都在等待CPU的执行
    time.sleep(0.3)
    # 实际执行线程位置
    print(threading.current_thread())


if __name__ == '__main__':
    for _ in range(5):
        # 创建线程位置
        my_func = threading.Thread(target=func)
        my_func.start()

主线程会等待所有的子线程执行结束在结束

未设置守护线程代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import threading
import time


def func():
    for _ in range(5):
        time.sleep(0.2)
        print("func")


if __name__ == '__main__':
    obj = threading.Thread(target=func)
    obj.start()
    time.sleep(0.5)
    print("main over")

设置守护线程
- 守护线程就是主线程退出子线程销毁不再执行
设置方式
- 方式一：threading.Thread(target=方法名, daemon=True)
- 方式二：线程对象.setDaemon(True)
代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import threading
import time


def func():
    for _ in range(5):
        time.sleep(0.2)
        print("func")


if __name__ == '__main__':
    # # 不设置守护线程方式
    # obj = threading.Thread(target=func)
    # # 设置守护线程方式一
    # obj = threading.Thread(target=func, daemon=True)
    obj = threading.Thread(target=func)
    # 设置守护线程方式二
    obj.setDaemon(True)
    obj.start()
    time.sleep(0.5)
    print("main over")

线程之间共享全局变量

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import threading
import time

g_num = []


def my_read():
    global g_num
    print("my_read: ", g_num)


def my_write():
    global g_num
    for i in range(5):
        g_num.append(i)

    print("my_write: ", g_num)


if __name__ == '__main__':
    print("main start: ", g_num)
    write_obj = threading.Thread(target=my_write)
    read_obj = threading.Thread(target=my_read)
    write_obj.start()
    # 确保write先执行
    time.sleep(0.1)
    read_obj.start()
    print("main finish: ", g_num)

线程之间共享全局变量数据出现错误问题

代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import threading

g_num = 0


def func1():
    global g_num
    for _ in range(1000000):
        g_num += 1
    print("func1: ", g_num)


def func2():
    global g_num
    for _ in range(1000000):
        g_num += 1
    print("func2: ", g_num)


if __name__ == '__main__':
    obj1 = threading.Thread(target=func1)
    obj2 = threading.Thread(target=func2)
    obj1.start()
    obj2.start()
    print(g_num)

多线程共享全局变量问题

线程等待

语法：子线程.join()
功能：让主线程等待当前子线程执行完毕在继续向下执行
代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import threading

g_num = 0


def func1():
    global g_num
    for _ in range(1000000):
        g_num += 1
    print("func1: ", g_num)


def func2():
    global g_num
    for _ in range(1000000):
        g_num += 1
    print("func2: ", g_num)


if __name__ == '__main__':
    obj1 = threading.Thread(target=func1)
    obj2 = threading.Thread(target=func2)
    obj1.start()
    obj1.join()
    obj2.start()
    obj2.join()
    print(g_num)

互斥锁

对共享数据进行锁定，保证同一时刻只能有一个线程去操作
基本使用语法

python 复制代码

# 创建锁
mutex = threading.Lock()
# 上锁
mutex.acquire()
# 释放锁
mutex.release()

代码示例

python 复制代码

# *_*coding:utf-8 *_*
import threading

g_num = 0

# 创建锁
mutex = threading.Lock()


def func1():
    global g_num
    # 加锁
    mutex.acquire()
    for _ in range(1000000):
        g_num += 1
    # 释放锁
    mutex.release()
    print("func1: ", g_num)


def func2():
    global g_num
    # 加锁
    mutex.acquire()
    for _ in range(1000000):
        g_num += 1
    # 释放锁
    mutex.release()
    print("func2: ", g_num)


if __name__ == '__main__':
    obj1 = threading.Thread(target=func1)
    obj2 = threading.Thread(target=func2)
    obj1.start()
    obj2.start()