二十二、深入 Python 的进程和线程（上篇）

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发布于: 2020 年 10 月 24 日

@Author： Runsen
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进程（Process）和线程（Thread）都是操作系统中的基本概念，它们之间有一些优劣和差异，那么在Python中如何使用进程和线程？
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CPU﻿
计算机的核心是CPU，它承担了计算机的所有计算任务，CPU就像一个工厂，时刻在运行着，而操作系统管理着计算机，负责任务的调度、资源的分配和管理。
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进程﻿
进程是指在系统中能独立运行并作为资源分配的基本单位，它是由一组机器指令、数据和堆栈等组成的，是一个能独立运行的活动实体。
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我们打开我们的计算机就会看到进程和线程，点击我的电脑就可以看到CPU的运算。
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从如图中，CPU一共运行着190个进程，2620个线程。比如，当我们再次点击QQ，登陆另一个账号的时候又会开启另一个QQ进程。
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因此，如果想在电脑登入多个微信。只需要找到你的微信快捷方式，单击右键查看属性，在目标中复制链接；新建一个记事本，随便取个名字，双击打开后，在其中输入 start ""（注意引号为英文状态，且前后有空格），将刚刚复制的链接(也就是微信安装的路径）粘贴进去；然后复制整行，想开几个微信就粘贴几行；保存文件，更改后缀名为 bat。双击运行即可。
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<img src="https://pic2.zhimg.com/50/v2-009d212aa5dea848de63d66d144324f7hd.jpg?source=1940ef5c" data-caption="" data-size="normal" data-rawwidth="555" data-rawheight="243" data-default-watermark-src="https://pic4.zhimg.com/50/v2-f587cc2afb448623c82904a54fcd31b0hd.jpg?source=1940ef5c" class="originimage zh-lightbox-thumb" width="555" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-009d212aa5dea848de63d66d144324f7r.jpg?source=1940ef5c"/>
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线程﻿
线程（Thread）也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。
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记得阮一峰写过的博客：假定工厂的电力有限，一次只能供给一个车间使用。也就是说，一个车间开工的时候，其他车间都必须停工。背后的含义就是，单个CPU一次只能运行一个任务。
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进程就好比工厂的车间，它代表CPU所能处理的单个任务。任一时刻，CPU总是运行一个进程，其他进程处于非运行状态。
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线程就好比车间里的工人。一个进程可以包括多个线程，协同完成一个任务。
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总结来说：程序可以包含多个进程，多个进程并发执行，相互独立，因此，进程也是系统进行资源分配和调度基本单位。专业化来说：进程是指程序执行时的一个实例。线程是最小的执行单元，而进程由至少一个线程组成。如何调度进程和线程，完全由操作系统决定。
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在Python中线程和进程的使用﻿
现在讲下在Python线程和进程的使用。
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在Python中，通过两个标准库 thread和 Threading提供对线程的支持,threading对 thread进行了封装。threading模块中提供了 Thread,Lock, RLOCK, Condition等组件
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Thread 
在Python中线程和进程的使用就是通过Thread这个类。这个类在我们的_thread和threading模块中。我们一般通过threading导入。
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默认情况下，只要在解释器中，如果没有报错，则说明线程可用。
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>> from threading import Thread
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下面是Thread类的常用参数说明和实例方法。
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我们看一个官方文档中标准的多线程的例子。
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import threading
import time
# 定义线程要运行的函数
def func(name):
    # 为了便于观察，睡眠2秒
    time.sleep(2)
    print("My name is %s\t" % name)
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# 创建第一个线程的实例，args参数是一个元组，后面必须加逗号分隔
t1 = threading.Thread(target=func, args=("Runsen",))
# 创建第二个线程的实例
t2 = threading.Thread(target=func, args=("Maoli",))
t1.start()
t2.start()
# 先打印线程名 
print(t1.getName())
print(t2.getName())
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由于两个线程是同时运行的，所以print打印处理的结果并没有换行。
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下面我写了下面的代码，加深threading模块的使用。
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# -*- coding：utf-8 -*-
# time ：2019/4/9 21:52
# author: Runsen
import threading
import time
def fun1():
    print('hello')
    time.sleep(2)
    print('Bye')
def fun2():
    print('hi')
    time.sleep(2)
    print('OUT')
t1 = threading.Thread(target=fun1)
t2 = threading.Thread(target=fun2)
t1.start()
t2.start()
# t1.join()
# t2.join()
print('主线程完毕')
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下面是输出结果。
hello
hi
主线程完毕
Bye
OUT
我们先不加join()来阻塞，t1和t2两个线程同时执行，由于位置关系先打印hello，再打印hi，这个时候都sleep2秒钟，但是它sleep2秒钟，主程序还是在执行，所以下面打印print('主线程完毕')，最后才打印Bye和OUT。
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线程间变量的共享﻿
在多线程中，所有变量对于所有线程都是共享的，因此，线程之间共享数据的最大危险在于多个线程同时修改一个变量，那就乱套了，所以我们需要互斥锁，来锁住数据。
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代码如上图所示，上面代码中打印的a是1还是2？
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答案是：2。因为出现了global关键字，线程间变量的共享，在func函数中的a是全局变量。因此在函数中a的值发生了变化。
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下面，我们提高一点点难度，代码如下图所示，还是猜一猜a是啥东西。注意:这里出现了join来阻塞，并且增加了加和减的操作。
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相信很多人都认为是0，其实这个a的值是变化的，可能这次是0 ，下次是1，还有可能是1000000，比如，我可以
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a就是在[-1000000，1000000]中的一个随机数。
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为什么呢？这是因为虽然他们是同时运行的，但是同时在修改我们的a，那就乱了。a在for i in range(1000000)，就是遍历了1000000，incr和decr的方法都加上一起了，在这1000000次遍历中，不知道有多少加，多少减，比如，我1000000都是加，没有减，a就是1000000，但是这种情况的概率很低。
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如果你就是想出现0，其实只需要加一个互斥锁就可以了。这样你加多少次，我就减多少次，加减的次数不会叠加。因此来了lock的用法，具体代码如下图所示。
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这个a怎么运行都是 0。因为我们把这个a锁上了，这样就加1000000次，减1000000次，怎么出来都是我们的0。
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今天也学到了很多东西呢，明天有什么新知识呢？真期待鸭~如果喜欢文章可以关注我哦~
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