Python之路【第十六篇】:Python并发编程

假如有两个程序A和B，程序A在执行到一半的过程中，需要读取大量的数据输入（I/O操作），
    而此时CPU只能静静地等待任务A读取完数据才能继续执行，这样就白白浪费了CPU资源。
    是不是在程序A读取数据的过程中，让程序B去执行，当程序A读取完数据之后，让
    程序B暂停，然后让程序A继续执行？
    当然没问题，但这里有一个关键词：切换
    既然是切换，那么这就涉及到了状态的保存，状态的恢复，加上程序A与程序B所需要的系统资
    源（内存，硬盘，键盘等等）是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录程序A和程序B
    分别需要什么资源，怎样去识别程序A和程序B等等，所以就有了一个叫进程的抽象

    进程定义：

    进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。
    进程一般由程序、数据集、进程控制块三部分组成。
    我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成；
    数据集则是程序在执行过程中所需要使用的资源；
    进程控制块用来记录进程的外部特征，描述进程的执行变化过程，系统可以利用它来控制和管理进程，它是系
    统感知进程存在的唯一标志。

    举一例说明进程：
             想象一位有一手好厨艺的计算机科学家正在为他的女儿烘制生日蛋糕。他有做生日蛋糕的食谱，厨房里有所需
             的原料:面粉、鸡蛋、糖、香草汁等。在这个比喻中，做蛋糕的食谱就是程序(即用适当形式描述的算法)计算机科学家就是处理器(cpu)，
             而做蛋糕的各种原料就是输入数据。进程就是厨师阅读食谱、取来各种原料以及烘制蛋糕等一系列动作的总和。
             现在假设计算机科学家的儿子哭着跑了进来，说他的头被一只蜜蜂蛰了。计算机科学家就记录下他
             照着食谱做到哪儿了(保存进程的当前状态)，然后拿出一本急救手册，按照其中的指示处理蛰伤。这
             里，我们看到处理机从一个进程(做蛋糕)切换到另一个高优先级的进程(实施医疗救治)，每个进程
             拥有各自的程序(食谱和急救手册)。当蜜蜂蛰伤处理完之后，这位计算机科学家又回来做蛋糕，从他
             离开时的那一步继续做下去。

线程的出现是为了降低上下文切换的消耗，提高系统的并发性，并突破一个进程只能干一样事的缺陷，
使到进程内并发成为可能。

假设，一个文本程序，需要接受键盘输入，将内容显示在屏幕上，还需要保存信息到硬盘中。若只有
一个进程，势必造成同一时间只能干一样事的尴尬（当保存时，就不能通过键盘输入内容）。若有多
个进程，每个进程负责一个任务，进程A负责接收键盘输入的任务，进程B负责将内容显示在屏幕上的
任务，进程C负责保存内容到硬盘中的任务。这里进程A，B，C间的协作涉及到了进程通信问题，而且
有共同都需要拥有的东西-------文本内容，不停的切换造成性能上的损失。若有一种机制，可以使
任务A，B，C共享资源，这样上下文切换所需要保存和恢复的内容就少了，同时又可以减少通信所带
来的性能损耗，那就好了。是的，这种机制就是线程。

线程也叫轻量级进程，它是一个基本的CPU执行单元，也是程序执行过程中的最小单元，由线程ID、程序
计数器、寄存器集合和堆栈共同组成。线程的引入减小了程序并发执行时的开销，提高了操作系统的并发
性能。线程没有自己的系统资源。

In CPython, the global interpreter lock, or GIL, is a mutex that prevents multiple native threads from executing Python bytecodes at once. This lock is necessary mainly because CPython’s memory management is not thread-safe. (However, since the GIL exists, other features have grown to depend on the guarantees that it enforces.)

上面的核心意思就是，无论你启多少个线程，你有多少个cpu, Python在执行的时候会淡定的在同一时刻只允许一个线程运行

import threading
from time import ctime,sleep
import time

def ListenMusic(name):

        print ("Begin listening to %s. %s" %(name,ctime()))
        sleep(3)
        print("end listening %s"%ctime())

def RecordBlog(title):

        print ("Begin recording the %s! %s" %(title,ctime()))
        sleep(5)
        print(‘end recording %s‘%ctime())


threads = []


t1 = threading.Thread(target=ListenMusic,args=(‘杀手‘,))
t2 = threading.Thread(target=RecordBlog,args=(‘python线程‘,))

threads.append(t1)
threads.append(t2)

if __name__ == ‘__main__‘:

    for t in threads:
        #t.setDaemon(True) #注意:一定在start之前设置
        t.start()
        # t.join()
    # t1.join()
    t1.setDaemon(True)

    #t2.join()########考虑这三种join位置下的结果？
    print ("all over %s" %ctime())

join()：在子线程完成运行之前，这个子线程的父线程将一直被阻塞。

setDaemon(True)：

         将线程声明为守护线程，必须在start() 方法调用之前设置， 如果不设置为守护线程程序会被无限挂起。这个方法基本和join是相反的。

         当我们 在程序运行中，执行一个主线程，如果主线程又创建一个子线程，主线程和子线程 就分兵两路，分别运行，那么当主线程完成

         想退出时，会检验子线程是否完成。如 果子线程未完成，则主线程会等待子线程完成后再退出。但是有时候我们需要的是 只要主线程

         完成了，不管子线程是否完成，都要和主线程一起退出，这时就可以 用setDaemon方法啦

# run():  线程被cpu调度后自动执行线程对象的run方法
# start():启动线程活动。
# isAlive(): 返回线程是否活动的。
# getName(): 返回线程名。
# setName(): 设置线程名。

threading模块提供的一些方法：
# threading.currentThread(): 返回当前的线程变量。
# threading.enumerate(): 返回一个包含正在运行的线程的list。正在运行指线程启动后、结束前，不包括启动前和终止后的线程。
# threading.activeCount(): 返回正在运行的线程数量，与len(threading.enumerate())有相同的结果。

import threading,time

li=[1,2,3,4,5]

def pri():
    while li:
        a=li[-1]
        print(a)
        time.sleep(1)
        try:
            li.remove(a)
        except Exception as e:
            print(‘----‘,a,e)

t1=threading.Thread(target=pri,args=())
t1.start()
t2=threading.Thread(target=pri,args=())
t2.start()

创建一个“队列”对象
import Queue
q = Queue.Queue(maxsize = 10)
Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。

将一个值放入队列中
q.put(10)
调用队列对象的put()方法在队尾插入一个项目。put()有两个参数，第一个item为必需的，为插入项目的值；第二个block为可选参数，默认为
1。如果队列当前为空且block为1，put()方法就使调用线程暂停,直到空出一个数据单元。如果block为0，put方法将引发Full异常。

将一个值从队列中取出
q.get()
调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目。可选参数为block，默认为True。如果队列为空且block为True，
get()就使调用线程暂停，直至有项目可用。如果队列为空且block为False，队列将引发Empty异常。

Python Queue模块有三种队列及构造函数:
1、Python Queue模块的FIFO队列先进先出。   class queue.Queue(maxsize)
2、LIFO类似于堆，即先进后出。               class queue.LifoQueue(maxsize)
3、还有一种是优先级队列级别越低越先出来。        class queue.PriorityQueue(maxsize)

此包中的常用方法(q = Queue.Queue()):
q.qsize() 返回队列的大小
q.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
q.full() 如果队列满了，返回True,反之False
q.full 与 maxsize 大小对应
q.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
q.get_nowait() 相当q.get(False)
非阻塞 q.put(item) 写入队列，timeout等待时间
q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
q.task_done() 在完成一项工作之后，q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号
q.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

import queue

#先进后出

q=queue.LifoQueue()

q.put(34)
q.put(56)
q.put(12)

#优先级
# q=queue.PriorityQueue()
# q.put([5,100])
# q.put([7,200])
# q.put([3,"zhurui"])
# q.put([4,{"name":"simon"}])

while 1:

  data=q.get()
  print(data)

import time,random
import queue,threading

q = queue.Queue()

def Producer(name):
  count = 0
  while count <10:
    print("making........")
    time.sleep(random.randrange(3))
    q.put(count)
    print(‘Producer %s has produced %s baozi..‘ %(name, count))
    count +=1
    #q.task_done()
    #q.join()
    print("ok......")
def Consumer(name):
  count = 0
  while count <10:
    time.sleep(random.randrange(4))
    if not q.empty():
        data = q.get()
        #q.task_done()
        #q.join()
        print(data)
        print(‘\033[32;1mConsumer %s has eat %s baozi...\033[0m‘ %(name, data))
    else:
        print("-----no baozi anymore----")
    count +=1

p1 = threading.Thread(target=Producer, args=(‘A‘,))
c1 = threading.Thread(target=Consumer, args=(‘B‘,))
# c2 = threading.Thread(target=Consumer, args=(‘C‘,))
# c3 = threading.Thread(target=Consumer, args=(‘D‘,))
p1.start()
c1.start()
# c2.start()
# c3.start()

from multiprocessing import Process
import time
def f(name):
    time.sleep(1)
    print(‘hello‘, name,time.ctime())

if __name__ == ‘__main__‘:
    p_list=[]
    for i in range(3):
        p = Process(target=f, args=(‘alvin‘,))
        p_list.append(p)
        p.start()
    for i in p_list:
        p.join()
    print(‘end‘)

from multiprocessing import Process
import time

class MyProcess(Process):
    def __init__(self):
        super(MyProcess, self).__init__()
        #self.name = name

    def run(self):
        time.sleep(1)
        print (‘hello‘, self.name,time.ctime())


if __name__ == ‘__main__‘:
    p_list=[]
    for i in range(3):
        p = MyProcess()
        p.start()
        p_list.append(p)

    for p in p_list:
        p.join()

    print(‘end‘)

from multiprocessing import Process
import os
import time
def info(title):
  
    print("title:",title)
    print(‘parent process:‘, os.getppid())
    print(‘process id:‘, os.getpid())

def f(name):
    info(‘function f‘)
    print(‘hello‘, name)

if __name__ == ‘__main__‘:
    info(‘main process line‘)
    time.sleep(1)
    print("------------------")
    p = Process(target=info, args=(‘yuan‘,))
    p.start()
    p.join()