python线程与协程,python多线程和协程

　　本文主要详细介绍Python进程、线程和协程。本文中的示例代码非常详细，具有一定的参考价值。感兴趣的朋友可以参考一下，希望能帮到你。

　　00-1010实验环境相关介绍进程多进程使用进程池操作多进程使用_thread模块实现协同进程使用线程模块实现汇总使用asyncio模块

　　Python是一种跨平台的计算机编程语言。它是一种高级脚本语言，结合了解释性、编译性、交互性和面向对象性。最初是为了编写自动化脚本(shell)而设计的，随着版本的不断更新和语言新功能的加入，越来越多的被用于独立的大型项目的开发中。

　　例如

实验环境

　　进程：运行在操作系统上的一个程序实例称为进程。进程需要相应的系统资源：内存、时间片、pid(进程号)。正在运行的程序(代码)是一个进程，没有运行的代码称为程序。进程是系统资源分配的最小单位，进程有自己独立的内存空间，所以进程间的数据不共享，开销大。

　　创建进程步骤：

　　1.一、导入流程；在多重处理中；

　　2.创建流程对象；

　　3.创建流程对象时，可以传递参数；

　　4.用start()启动流程；

　　5.结束流程。

　　导入操作系统

　　从多重处理导入流程

　　导入时间

　　def pro_func(姓名，年龄，**kwargs):

　　Print(进程正在运行，名称=% s，年龄=% d，PID=% d%(名称，年龄，os.getpid()))

　　打印(“kwargs参数值”，kwargs)

　　时间.睡眠(0.1)

　　if __name__==__main__:

　　P=process (target=pro _ func，args=(friendship ，18)，kwargs={hobby 3360 Python})

　　打印(“开始流程”)

　　开始()

　　Print(进程是否还活着3360 ，p.is _ alive ()) #确定进程是否还活着。

　　时间.睡眠(0.5)

　　# 1秒钟后，立即结束该过程。

　　打印(“结束流程”)

　　P.terminate() #不管任务是否完成，立即终止进程。

　　P.join() #等待子进程的执行完成。

　　Print(进程是否还活着3360 ，p.is _ alive ()) #确定进程是否还活着。

　　注意：全局变量不在进程间共享。

进程

　　以一个读写程序为例。主函数是主进程，写函数是子进程，读函数是另一个子进程。然后两个子进程进行读写。

　　导入操作系统

　　导入时间

　　随机导入

　　从多重处理导入流程，队列

　　#写入数据功能

　　定义写(q):

　　对于[I 中值，

　　love,Python]:

　　 print(在队列里写入 %s % value)

　　 q.put(value)

　　 time.sleep(random.random())

　　# 读数据函数

　　def read(q):

　　 while True:

　　 if not q.empty():

　　 value = q.get(True)

　　 print(从队列中读取 %s % value)

　　 time.sleep(random.random())

　　 else:

　　 break

　　if __name__=="__main__": # 主进程

　　 # 主进程创建 Queue，并传给各个子进程

　　 q=Queue()

　　 # 创建两个进程

　　 pw=Process(target=write,args=(q,))

　　 pr=Process(target=read,args=(q,))

　　 # 启动子进程 pw

　　 pw.start()

　　 # 等待 pw结束

　　 pw.join()

　　 # 启动子进程 pr

　　 pr.start()

　　 # 等待 pw结束

　　 pr.join()

　　 print(End!)

用进程池对多进程进行操作

from multiprocessing import Manager,Pool
　　import os,time,random
　　def read(q):
　　 print("read进程 启动(%s),主进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
　　 for i in range(q.qsize()):
　　 print("read进程 从 Queue 获取到消息：%s" % q.get(True))
　　def write(q):
　　 print("write进程 启动(%s),主进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
　　 for i in "Python":
　　 q.put(i)
　　if __name__=="__main__":
　　 print("主进程(%s) start" % os.getpid())
　　 q = Manager().Queue() # 使用 Manager 中的 Queue
　　 # 定义一个进程池
　　 po = Pool()
　　 # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
　　 po.apply_async(write, (q,))
　　 time.sleep(1) # 先让上面的任务向 Queue 存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据
　　 po.apply_async(read, (q,))
　　 po.close() # 关闭进程池，关闭后 po 不再接收新的请求
　　 po.join() # 等待 po 中所有子进程执行完成，必须放在 close 语句之后
　　 print("(%s) End!" % os.getpid())

线程

　　线程：调度执行的最小单位，也叫执行路径，不能独立存在，依赖进程存在一个进程至少有一个线程，叫主线程，而多个线程共享内存(数据共享，共享全局变量)，从而极大地提高了程序的运行效率。

　　上图，红框表示进程号(PID)为1624的进程，有118个线程。

使用_thread模块实现

import _thread
　　import time
　　import random
　　# 为线程定义一个函数
　　def print_time(threadName):
　　 count = 0
　　 while count < 5:
　　 time.sleep(random.random())
　　 count += 1
　　 print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
　　# 创建两个线程
　　try:
　　 _thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-1",))
　　 _thread.start_new_thread(print_time, ("Thread-2",))
　　except:
　　 print ("Error: 无法启动线程")
　　while True:
　　	pass

使用 threading 模块实现

# 使用 threading 模块创建线程 
　　import threading
　　import time
　　import random
　　class myThread(threading.Thread):
　　 def __init__(self, threadID, name):
　　 threading.Thread.__init__(self)
　　 self.threadID = threadID
　　 self.name = name
　　 self.delay = random.random()
　　 def run(self):
　　 print ("开始线程：" + self.name)
　　 print_time(self.name, 5)
　　 print ("退出线程：" + self.name)
　　def print_time(threadName, count):
　　 while count:
　　 time.sleep(random.random())
　　 print ("%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time())))
　　 count -= 1
　　# 创建两个线程
　　thread1 = myThread(1, "Thread-1")
　　thread2 = myThread(2, "Thread-2")
　　# 开启新线程
　　thread1.start()
　　thread2.start()
　　thread1.join()
　　thread2.join()
　　print ("退出主线程")

协程

协程：是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。
当出现IO阻塞的时候，由协程的调度器进行调度，通过将数据流立刻yield掉(主动让出)，并且记录当前栈上的数据，阻塞完后立刻再通过线程恢复栈，并把阻塞的结果放到这个线程上去跑，这样看上去好像跟写同步代码没有任何差别，这整个流程可以称为coroutine。
由于协程的暂停完全由程序控制，发生在用户态上;而线程的阻塞状态是由操作系统内核来进行切换，发生在内核态上。因此，协程的开销远远小于线程的开销。

使用asyncio模块实现

import asyncio
　　import time
　　import random
　　async def work(msg):
　　 print("收到的信息:{}".format(msg))
　　 print("{}1{}".format("*"*10,"*"*10)) # 为了方便，展示结果
　　 await asyncio.sleep(random.random())
　　 print("{}2{}".format("*"*10,"*"*10)) # 为了方便，展示结果
　　 print(msg)
　　async def main():
　　	# 创建两个任务对象(协程)，并加入到事件循环中
　　 Coroutines1 = asyncio.create_task(work("hello"))
　　 Coroutines2 = asyncio.create_task(work("Python"))
　　 print("开始时间: {}".format(time.asctime(time.localtime(time.time()))))
　　 await Coroutines1 # 此时并发运行Coroutines1和Coroutines2
　　 print("{}3{}".format("*"*10,"*"*10)) # 为了方便，展示结果
　　 await Coroutines2 # await相当于挂起当前任务，去执行其他任务，此时是堵塞的
　　 print("{}4{}".format("*"*10,"*"*10)) # 为了方便，展示结果
　　 print("结束时间:{}".format(time.asctime(time.localtime(time.time()))))
　　asyncio.run(main())# asyncio.run(main())创建一个事件循环，并以main为主要程序入口

总结

进程：一个运行的程序（代码）就是一个进程，没有运行的代码叫程序，进程是系统资源分配的最小单位，进程拥有自己独立的内存空间，所以进程间数据不共享，开销大。
线程：调度执行的最小单位，也叫执行路径，不能独立存在，依赖进程存在一个进程至少有一个线程，叫主线程，而多个线程共享内存(数据共享，共享全局变量)，从而极大地提高了程序的运行效率。
协程：是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。

　　本篇文章就到这里了，希望能够给你带来帮助，也希望您能够多多关注盛行IT软件开发工作室的更多内容!

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