Python学习篇]Python进程和线程

见贤思齐

线程Python多线程编程是一种在单个程序中同时执行多个线程的技术，主要用于提高程序的并发性和性能，尤其是在I/O操作频繁的场景下。Python提供了threading模块来支持多线程编程。基本概念线程：线程是一个独立的执行流，可以与其他线程并发运行。主线程：每个Python程序都有一个默认的主线程，程序从主线程开始运行。守护线程：守护线程在主线程结束时会自动退出，不会阻止程序终止。Thread类用于创建和管理线程。创建一个线程语法：threading.Thread(target,args=(),kwargs={},daemon=None)target:线程执行的目标函数。args:传递给目标函数的参数（元组）。kwargs:传递给目标函数的关键字参数（字典）。daemon:设置为守护线程（布尔值）。name:设置线程名称。示例：importthreadingdefprint_numbers(max_num):print(f"线程名称：{threading.current_thread().name}")foriinrange(1,max_num):print(i)defprint_letters():print(f"线程名称：{threading.current_thread().name}")forletterin'ABCDE':print(letter)#创建线程#thread1=threading.Thread(target=print_numbers,args=(6,))thread1=threading.Thread(target=print_numbers,kwargs={'max_num':6})thread2=threading.Thread(target=print_letters)#启动线程thread1.start()thread2.start()#修改线程名称#thread2.name="CustomThread2"#等待所有线程完成thread1.join()thread2.join()print("所有线程执行完成")start():启动线程并调用run()方法。run():线程执行的代码，可以重写。join(timeout=None):阻塞主线程，直到调用join的线程结束或超时。线程之间是共享全局变量的importthreadinglist1=[]defadd_data():foriinrange(3):list1.append(i)print(f"添加数据：{i}")defread_data():print(f"获取数据：{list1}")thread1=threading.Thread(target=add_data)thread2=threading.Thread(target=read_data)thread1.start()thread2.start()线程互斥 Lock线程共享数据会造成数据安全性问题。使用互斥锁解决。Lock类：用于线程同步，防止多个线程同时访问共享资源。lock常用函数：acquire(blocking=True,timeout=-1):请求锁(加锁)。release():释放锁。importthreading#多个线程对全局变量进行自增g_num=0#创建一把互斥锁lock=threading.Lock()deftask():globalg_num#对修改共享变量的代码进行加锁lock.acquire()#加锁foriinrange(1000000):g_num+=1print(f"task{g_num},线程名称-{threading.current_thread().name}")#共享变量操作完成后释放锁lock.release()#释放锁thread1=threading.Thread(target=task)thread2=threading.Thread(target=task)thread1.start()#thread1.join()thread2.start()进程一个正在运行的程序就是一个进程，它是资源分配和执行的基本单位，每个进程有自己独立的内存空间、系统资源和执行线程。注意：一个程序运行后至少有一个进程，一个进程默认有一个线程，进程里面可以创建多个线程，线程是依附在进程里面的，没有进程就没有线程。python对进程的操作在Python中，可以使用multiprocessing模块来创建和管理进程。multiprocessing模块允许你在多个处理器上运行任务，从而提高程序的性能。Process类用于创建和管理进程。创建一个进程语法：multiprocessing.Process(target,args,kwargs,name,daemon)target:进程执行的目标函数。args:传递给目标函数的参数（元组）。kwargs:传递给目标函数的关键字参数（字典）。daemon:设置为守护进程（布尔值）。name:设置进程名称。multiprocessing.Process的常用方法start()：启动进程并执行target函数。join(timeout=None)：等待进程终止，可选超时时间。is_alive()：返回进程是否正在运行。terminate()：立即终止进程。示例：importmultiprocessingdefdepartment(num,name):print(f'员工{num},Name:{name}')if__name__=='__main__':p=multiprocessing.Process(target=department,args=(5,),kwargs={'name':'IT部门'})p.start()示例：获取进程名称和进程IDimportmultiprocessingimportosimporttimedefdepartment(num,name):print(f'员工{num},Name:{name}')print(f"获取进程名称:{multiprocessing.current_process().name}")print(f"获取当前进程ID:{os.getpid()}")print(f"获取父进程ID:{os.getppid()}")whileTrue:time.sleep(30)if__name__=='__main__':p=multiprocessing.Process(target=department,args=(5,),kwargs={'name':'IT部门'})p.start()print(f"获取Main进程名称:{multiprocessing.current_process().name}")print(f"获取Main进程ID:{os.getpid()}")print(f"获取Main父进程ID:{os.getppid()}")示例：杀死进程importmultiprocessingimportosimporttimedefdepartment(num,name):print(f'员工{num},Name:{name}')process_pid=os.getpid()print(f"获取当前进程ID:{process_pid}")#杀死进程，类似linux中的kill-9pidos.kill(process_pid,9)whileTrue:time.sleep(30)if__name__=='__main__':p=multiprocessing.Process(target=department,args=(5,),kwargs={'name':'IT部门'})p.start()注意：进程之间不共享全局变量。主进程会等待所有的子进程执行结束后再结束。进程内的异常无法通过try-except捕获到，需要使用multiprocessing.Process的Process对象的join()方法来获取异常进程之间共享数据multiprocessing.Queue()importmultiprocessing#生产者defproducer(queue):foriinrange(5):queue.put(i)#消费者defconsumer(queue):whileTrue:item=queue.get()ifitemisNone:#消费者退出循环条件breakprint(f"Gotitem:{item}")if__name__=='__main__':queue=multiprocessing.Queue()p1=multiprocessing.Process(target=producer,args=(queue,))p2=multiprocessing.Process(target=consumer,args=(queue,))p1.start()p2.start()p1.join()queue.put(None)#设置消费者退出循环条件p2.join()进程互斥Lockimportmultiprocessingimporttime#多个进程调用这个函数，对共享变量数据进行操作defworker(lock,shared_value):for_inrange(10):#获取锁,with上下文写法，会自动释放锁资源withlock:#临界区开始-锁开始temp=shared_value.valuetime.sleep(0.1)#模拟一些计算或操作shared_value.value=temp+1#临界区结束-锁结束if__name__=="__main__":#创建一把锁lock=multiprocessing.Lock()#共享的整数变量，初始值为0shared_value=multiprocessing.Value('i',0)processes=[]#创建多个进程for_inrange(5):p=multiprocessing.Process(target=worker,args=(lock,shared_value))processes.append(p)p.start()#等待所有进程完成forpinprocesses:p.join()print(f"最终的shared_counter值:{shared_value.value}")