1、什么是进程和线程？

首先我们要知道进程是系统进行资源分配和调度的基本单位，而线程是进程的一个执行路径，一个进程中至少有一个线程，进程中的多个线程共享进程的资源。

比如我们打开一个 csdn 的软件,其实就打开一个叫csdn 的进程，既然一个进程汇中至少要有一个线程，那肯定就会有多线程，什么是多线程？

1、多线程是指从软硬件上实现多条执行路径的技术。

2、多线程用在哪里，有什么好处？

例如铁路12306购票系统。

例如过年回家抢票，不可能只有你一个人在买票，那每个人进来的时候都要有一个执行路径，那这个之后就需要用到多线程。

2、创建多进程

在python 中创建多进程我们要知道一个模块-- multiprocessing

接下来我们进入代码实操。

2.1 创建

我们创建了两个函数，并将两个都放在主函数里面执行，我们来看看执行的结果。

从控制台打印的结果可以看出，我们的两个函数和主函数都是在同一个进程内，接下来我们要进入正题，我们这里要稍微改造一下代码。

我们创建了一个进程去执行 work_a 函数，我们来看看执行的结果。

从执行结果来看我们work_a 已经执行在另外一个进程中了，work_b 和 主函数 的 函数id 是一样的，

说明它们实在同一个进程中的。

而我们也发现执行的时间少了一半，因为我们的进程之间是无不干扰的，你跑你的，我跑我的，两个一起跑，这大大提升了我们的执行效率。

我们现在给 work_b 也 放到一个进程中去，看看执行的效果是怎么样的。

我们可以看到时间直接打印了，这是为什么呢？

前面我们有说到。进程之间是无不干扰的，然后 name 是主进程，主进程没有了干扰，所以就直接执行了。

2.2 阻塞

如果我们想要让两个

子进程先执行完毕再执行主进程这个就可以使用到join。

我们来优化一下代码。

再来看看执行效果。

从执行结果来看，我们确实是实现了先执行完子线程再执行主线程，至于为什么控制台看起来优点乱，是因为有的进程它执行的时间是一致的。重叠在一起了。

3、 进程池和进程锁

由于每个进程都会消耗内存和cpu 资源，所以我们不能无限创建进程，这样有可能会发生系统的死机的情况。

为了解决这个问题，我们可以使用多线程来替代，或者进程池。

还有多进程还存在同时修改一个文件的时候，会出现问题，解决方方法就是给这个文件上一把锁。

3.1 进程池

我们现在知道，进程不能创建太多，太多容易造成系统死机 ，所以我们要固定进程的创建数量，这个时候借助进程池的帮助。

我们可以认为进程池就是个池子，在这个池子创建好一定数量的进程 。

比如上面这张图中的一个正方形的池子，里面有六个进程，这六个进程会伴随着进程池一起被创建。

我们要知道，普通的进程都要经历创建和关闭，这一建一关都要损耗一定的性能，而进程池中的性能，只需要经历一次创建就能一直往下使用，这也就避免了创建和关闭的性能损耗，伴随着进程池关闭，进程也会随之关闭。

了解了进程池的作用，我们就来了解如何去创建进程池。

进入代码实操。

看看执行效果。

从执行效果来看，我们可以看到，有五个不同的进程id,这说明我们确实是在进程池创建了五个不同的进程，还有就是进程的执行，并没有按照顺序，这是因为它用了异步的处理方法，谁先干完活，谁就去接新的任务。

上面我们是用了sleep 去阻塞主进程的执行效率。因为如果不阻塞的话，主进程立马就执行完毕并关闭。这样子进程根本没有时间执行。

可不可以不用sleep就能实现子进程执行完再关闭，当然可以，这就可以使用到我们的joinl了，使用join往往伴随着 我们的close。

我们来看看代码:

执行效果是一样的，需要注意的是，在某些场景中，我们是需要主进程一直启动着，只要有任务进来就执行，这个时候我们就不需要使用close,但如果是那种一次性的脚本任务，就需要使用到close 去关闭主进程了。

接下来我们来看看如何获得进程中的返回值。

3.2 进程锁

了解完进程池，我们就可以来了解一下进程锁了，其实锁，大家都理解，我们可以给大门上一把锁。

举个栗子，很多人冲向一个厕所，但是厕所只有一个马桶，肯定不能支持这么多人进去，所以第一个人进去之后，就把门锁上了，只有等第一个人解决完之后出来把锁解了，第二个人才能进去，第二个人再把门锁上，后面的以此类推。

了解了进程锁，我们就来看看如果使用进程锁进行加锁与解锁。

使用方式还是很简单的，执行效果得大家去试试看了，它会一个一个的执行，而不是像前面五个五个的执行。

4、进程之间的通信

进程之间的通信依赖于队列，所以我们来看看如何创建队列。

我们依然要用到 multiprocessing这个模块。

# coding:utf-8
import time
import json
import multiprocessing
# 声明一个类
class Work(object):
    def __init__(self, q):
        self.q = q  # 初始化，创建队列
    def send(self, message):
        if not isinstance(message, str):
            message = json.dumps(message)
        self.q.put(message)  # 信息放入队列
    def send_all(self):
        for i in range(20):
            self.q.put(i)  # 信息放入队列
            time.sleep(1)
    def receive(self):
        while 1:
            result = self.q.get()  # 获取队列信息
            try:
                res = json.loads(result)
            except:
                res = result
            print('recv is %s' % res)
if __name__ == '__main__':
    q = multiprocessing.Queue()  # 队列
    work = Work(q)  # 实例化类
    send = multiprocessing.Process(target=work.send, args=({'name': '一切总会归于平淡'},))  # 创建线程
    recv = multiprocessing.Process(target=work.receive)  # 创建线程
    send_all_p = multiprocessing.Process(target=work.send_all)  # 创建线程
    send.start()  # 启动线程
    recv.start()  # 启动线程
    send_all_p.start()  # 启动线程
    send_all_p.join()  # 阻塞执行时间最长的线程
    recv.terminate()  # 关闭队列

执行结果：

这样我们就通过队列实现进程之间的通信了。

5、线程的创建

在python中有很多的多线程模块，其中最常用的就是 -- threading。

看完上面的介绍，其实大家发现，线程中的方法跟我们进程中的大同小异。

接下来我们看代码演示。

现在我们还没有用到多线程，执行时间是10秒，接下来我们创建线程去提高我们代码执行的效率。

我们再看看执行效果。

哇，只花了一秒就执行完毕了。

6、线程池的创建

线程池和进程池的原理是相同的，这里就不再给大家做解释了。

我们使用Python 的配置包 -- concurrent 来帮助我们完成创建下线程池的任务。

上代码

7、异步

要了解异步，我们就要只要什么是同步。

平常我们的代码是从上往下执行的，就像 1，2，3，4 ......,2要等1 执行完才能轮到2 后面的也都一样，如果其中一个要执行的特别久就容易发生阻塞。

而异步不需要这样，2不需要等1执行2完，它就可以进入执行状态，而且就算其中有一个发生了阻塞，后面的也不会受到影响，听来是不是优点类似与多进程和多线程？

确实如此，异步和多进程和多线程它们类似于兄弟，让我们看看它们之间有何相同有何不同。

首先我们要知道，异步实际上也是一种线程。只不过它是一种比较轻量级的线程，我们将其称为 ‘协程’；所以协程也是进程下的一部分，但和多线程，多进程不同的是，多线程和多进程不能获取函数的返回值，但是异步可以获取。

7.1 async 与 await 关键字

注意 ：

使用await，方法必须被 async 定义。

这里有一个问题，我们知道最上层的代码一定不是个函数，它无法定义async,例如我们的主程序。

这里我们要借助一个帮手，asyncio,这个帮手它有太多使用异步的方法，这篇就只介绍两种。

看看执行结果：

可以看我们确实是实现了异步操作，而它们都是在同一个进程。

2、gevent

这个模块是需要下载的。

pip install gevent

执行效果：

Python 进程与线程编程.md

Python 进程与线程编程.pdf