本文详细介绍了Python中线程和进程的基础概念与高级应用，包括线程创建、线程锁、进程创建、进程池等内容，以及如何通过实例演示线程间通信和进程间数据共享。
一、线程（线程是最小的工作单位，同一进程内的线程共享资源）
创建线程：threading模块
创建一个线程：threading.Thread(target=函数名，args=(参数，) ) *这里的args后面必须是元祖，而且当括号内是一个参数是，第一个参数后加逗号
我们利用threading模块创建的线程都是子线程，因为解释器在工作的时候会创建一个主线程来进行工作，我们自己创造的线程都是子线程
import threading
import time
def f1(a1,a2):
time.sleep(2)
print("456")
t = threading.Thread(target = f1,args = (124,111,))
t.setDaemon(True)#不等待子线程执行完成
t.start()
t1 = threading.Thread(target = f1,args = (124,111,))
t1.setDaemon(True)#不等待子线程执行完成
t1.start()
t2 = threading.Thread(target = f1,args = (124,111,))
t2.setDaemon(True)#不等待子线程执行完成
t2.start()
注：主线程是代码从上往下执行（我们看不见），setDaemon默认为False,即主线程等待子线程执行完，一起退出，如果我们设置t2.setDaemon(True)，即主线程不等子线程执行完就退出t.join() ：逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义
t.join(参数) ：中的参数表示最多的等待时间，如果函数的执行时间小于等待时间，那么就等待你函数的执行时长，如果等待时间大于函数执行时间，那么等待你参数时间后就不等待了
t.setDaemon(True)#是决定是否等待子线程执行完成后再退出，加上表示不等待子线程执行完就退出，不加表示等待子线程后再退出
import threading
import time
def f1(a1,a2):
time.sleep(3)
print("456")
t = threading.Thread(target = f1,args = (124,111,))
t.setDaemon(True)#不等待子线程执行完成
t.start()
t.join(2)
print("222")
222
注：主线程执行时间是3，而我等待时间是2，所以在我等待的时间内子线程没有执行，所以只执行主线程就退出
import threading
import time
def f1(a1,a2):
time.sleep(3)
print("456")
t = threading.Thread(target = f1,args = (124,111,))
t.start()
t.join(2)
print("222")
222
456
注：主线程执行时间是3，而我等待时间是2，所以在我等待的时间内子线程没有执行，所以我先执行主线程的再执行你子线程的二、 threading.Event
Event是线程间通信最间的机制之一：一个线程发送一个event信号，其他的线程则等待这个信号。用于主线程控制其他线程的执行。 Events 管理一个flag，这个flag可以使用set()设置成True或者使用clear()重置为False，wait()则用于阻塞，在flag为True之前。flag默认为False。
- Event.wait([timeout]) ： 堵塞线程，直到Event对象内部标识位被设为True或超时（如果提供了参数timeout）。
- Event.set() ：将标识位设为Ture
- Event.clear() ： 将标识伴设为False。
- Event.isSet() ：判断标识位是否为Ture。
import threading
import time
def do(event):
time.sleep(1)
print('start')
event.wait()
print('execute')
event_obj = threading.Event()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=do, args=(event_obj,))
t.start()
event_obj.clear() #设置为False
inp = input('input:')
if inp == 'true':
event_obj.set() #设置为Ture
三、线程锁
由于同一进程下的多个线程共享同一内存地址的资源，所以就有可能出现不同的线程修改同一数据，导致脏数据（不正确的数据）的出现，所以我们应该在一个线程修改的时候加一把锁，等这个线程修改完后下一线程再来修改，所以就引进了线程锁的概念
import threading
import time
globals_num = 0
lock = threading.RLock()
def Func():
lock.acquire() # 获得锁
global globals_num
globals_num += 1
time.sleep(1)
print(globals_num)
lock.release() # 释放锁
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=Func)
t.start()
注：每一个线程执行的时候都加一把锁，就不会出现脏数据，只有前面一个线程执行完，解锁以后后面一个线程才能获得变量并对其进行修改，所以输出顺序是每一个输出都等待1s，而且输出顺序递增
4、队列
特性：先进先出，单项队列只能一进一出
创建队列 ：queue.Queue（参数）参数表示队列的容量即最多容纳的个数
q = queue.Queue(maxsize=0) # 构造一个先进显出队列，maxsize指定队列长度，为0 时，表示队列长度无限制。
q.join() # 等到队列为空的时候，在执行别的操作
q.qsize() # 返回队列的大小 （不可靠）
q.empty() # 当队列为空的时候，返回True 否则返回False （不可靠）
q.full() # 当队列满的时候，返回True，否则返回False （不可靠）
q.put(item, block=True, timeout=None) # 表示往队列里面放
q.get(block=True, timeout=None) # 表示从队列里面取值，如果队列里面没值是会一直等即阻塞
q.put_nowait(item) # 等效于 put(item,block=False)
q.get_nowait() # 等效于 get(item,block=False) 表示如果队列里面没值时不等
生产者--消费者 模型
import queue
import threading
message = queue.Queue(10)
def producer(i): #每一个生成的线程都一直往队列里面放对应生成的值
while True:
message.put(i)
def consumer(i): ##每一个生成的线程都一直从队列里面获取生成的值
while True:
msg = message.get()
print(msg)
for i in range(12):
t = threading.Thread(target=producer, args=(i,)) #生成12个线程共同执行producer函数
t.start()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,)) # #生成10个线程共同执行consumer函数
t.start()
import queue
import threading
message = queue.Queue(10)
def producer(i):
message.put(i) #每一个线程把各自生成的数放到队列中，一共放了5个
def consumer(i):
msg = message.get() #一共有10个线程过来获取，只获取了5个就没有了，剩下的就一直等待
print(msg)
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
t.start()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
t.start()
import queue
import threading
message = queue.Queue(10)
def producer(i):
message.put(i) #每一个线程把各自生成的数放到队列中，一共放了5个
def consumer(i):
msg = message.get_nowait() #一共有10个线程过来获取，只获取了5个就没有了，不等待直接退出
print(msg)
for i in range(5):
t = threading.Thread(target=producer, args=(i,))
t.start()
for i in range(10):
t = threading.Thread(target=consumer, args=(i,))
t.start()
五、进程
创建进程：multiprocessing模块
创建一个进程：multiprocessing.Process(target=函数名，args=(参数，) ) *这里的args后面必须是元祖，而且当括号内是一个参数是，第一个参数后加逗号
在windos下不支持fork（）的创建，如果想用进程是必须把对进程的操作写在 if __name__=="__main__"下，在linux下不用
我们利用multiprocessing模块创建的线程都是子进程，因为解释器在工作的时候会创建一个主线程（包含在主进程中）来进行工作，我们自己创造的进程都是子进程
import time
import multiprocessing
def f1(a1,a2):
time.sleep(2)
print("456")
if __name__ == '__main__':
t = multiprocessing.Process(target = f1,args = (124,111,))
t.daemon = True#不等待子进程执行完成
t.start()
t1 = multiprocessing.Process(target = f1,args = (124,111,))
t1.daemon = True#不等待子进程执行完成
t1.start()
print("end")
end
注：主线程是代码从上往下执行（我们看不见），daemon默认为False,即主叫进程等待子进程执行完，一起退出，如果我们设置t1.daemon = True，即主进程不等待子进程执行完就退出
import time
import multiprocessing
def f1(a1,a2):
time.sleep(2)
print("456")
if __name__ == '__main__':
t = multiprocessing.Process(target = f1,args = (124,111,))
t.daemon = True#不等待子进程执行完成
t.start()
print("111")
t.join(1)
print("end")
111
end
注：先执行print("111") 在等待1函数没执行就不等待了，直接执行print("end")
六、
由于多个进程有自己的内存资源，所以修改只是修改了各自的东西，所以不存在线程锁的概念
import multiprocessing
li = []
def f(a):
li.append(a) #不同的进程往不同的进程里面的li中添加元素
print(li)
if __name__ =="__main__":
for a in range(5):
t = multiprocessing.Process(target=f,args=(a,))
t.start()
[0]
[2]
[1]
[3]
[4]
进程间的数据共享
如果我们想让俩个不同的进程共同修改同一内容的话，即如果你真有需要 要共享数据， multiprocessing提供了两种方式。
1、Array
from multiprocessing import Process,Array
temp = Array('i', [11,22,33,44])
def Foo(i):
temp[i] = 100+i
for item in temp:
print(i,'----->',item)
for i in range(2):
p = Process(target=Foo,args=(i,))
p.start()
2、Manager
import time
from multiprocessing import Process,Manager
def f(i,dic):
dic[i] = 100 + i
print(dic)
if __name__ == "__main__":
manage = Manager()
dic = manage.dict()
for i in range(5):
p = Process(target= f,args=(i,dic,))
p.start()
p.join() #必须要加，要不就找不到文件了
{0: 100}
{0: 100, 1: 101}
{0: 100, 1: 101, 2: 102}
{0: 100, 1: 101, 2: 102, 3: 103}
{0: 100, 1: 101, 2: 102, 3: 103, 4: 104}
进程池
由于线程和进程并不是越多越好，而是应该创建最优的数量，所以就有了进程池的概念，创建一个进程池并不会立即创建进程，而是根据需要从进程池里面取的时候才会创建进程
进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。
进程池中有两个方法：
- apply
- apply_async
from multiprocessing import Process,Pool
import time
def Foo(i):
time.sleep(2)
return i+100
def Bar(arg):
print(arg)
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(5)
#print pool.apply(Foo,(1,))
#print pool.apply_async(func =Foo, args=(1,)).get()
for i in range(10):
pool.apply_async(func=Foo, args=(i,),callback=Bar)
print('end')
pool.close()
pool.join()#进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。
注：申请一个进程执行Foo方法，Foo方法没执行完，Bar方法永远不触发，只有Foo方法执行完了，才触发Bar方法，并将其返回值赋值给Bar方法的参数回调函数：用于验证主函数是否执行完
apply ：1、从进程池中申请进程
2、每次申请的一个线程总都自带一个join
3、特点是申请一个执行一个，完了再申请再执行
4、因为每一个申请的进程都有一个join，所以任务执行过程是排队进行的
5、申请的次数和进程池中进程的数量没有关系，因为我每次申请一个，等执行完第一个再执行下一个
from multiprocessing import Pool
import time
def f1(a):
time.sleep(1)
print(a)
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(5)
for i in range(6):
T = pool.apply(func=f1,args=(i,))
print("222222222222")
0
222222222222
1
222222222222
2
222222222222
3
222222222222
4
222222222222
5
222222222222
apply_async：1、从进程池中申请进程
2、每次申请的一个线程都没有join，所以申请以后不等待执行就申请下一个
3、如果申请的数量大于进程池中进程的数量，则每次申请的进程数就是进程池中的进程数，等待执行完毕，进程回到进程池后才可以从新申请
4、每一个任务都是并发执行的，而且可以设置回调函数
5、进程池的执行默认不等待子进程的执行，所以，如果主进程执行完毕后子进程没执行完就直接退出了，所以我们应该在主进程执行后加一个join，这样主进程 就会等待子进程执行完毕后一起退出（自己瞎猜的O(∩_∩)O哈哈~）
from multiprocessing import Pool
import time
def f1(a):
time.sleep(1)
print(a)
if __name__ == "__main__":
pool = Pool(5)
for i in range(9):
pool.apply_async(func=f1,args=(i,))
print("222222222222")
pool.close()
pool.join() #进程池的方法
222222222222
222222222222
222222222222
222222222222
222222222222
222222222222
222222222222
222222222222
222222222222
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