python线程
Threading用于特工线程相关的操作，线程是应用程序中工作最小的单元。
1 import threading 2 import time 3 def run(arg): 4 time.sleep(1) 5 print("Hello" + str(arg)) 6 for i in range(10): 7 t = threading.Thread(target = run,args = (i,)) 8 t.start() 9 print("main thread stop") 10 11 12 13 14 15 16 17 ###执行结果，切记线程是无序的。 18 main thread stop 19 Hello0 20 Hello3 21 Hello4 22 Hello2 23 Hello1 24 Hello8 25 Hello7 26 Hello6 27 Hello5 28 Hello9
上述代码创建了10个“前台”，线程，然后控制器交给你了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。
更多方法：
1：start 线程准备就绪，等待CPU调度。
2：setName 为线程设置名称
3：getName 获取线程名称
4：setDaemon 设置为后台线程或前台线程（默认）
如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止
如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止
5：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
6：run 线程被CPU调度后自动执行线程对象的run方法
线程锁
由于线程之间是进行随机调度，并且每个线程可能只执行n条执行之后，CPU接着执行其他线程。所以，可能出现如下问题：
1 import threading 2 import time 3 4 gl_num = 0 5 6 def show(arg): 7 global gl_num 8 time.sleep(1) 9 gl_num +=1 10 print gl_num 11 12 for i in range(10): 13 t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) 14 t.start() 15 16 print 'main thread stop'
import threading import time gl_num = 0 lock = threading.RLock() def Func(): lock.acquire() global gl_num gl_num +=1 time.sleep(1) print gl_num lock.release() for i in range(10): t = threading.Thread(target=Func) t.start()
event
python线程的事件用于主线程控制其他线程的执行，事件主要提供了三个方法 set、wait、clear。
事件处理的机制：全局定义了一个“Flag”，如果“Flag”值为 False，那么当程序执行 event.wait 方法时就会阻塞，如果“Flag”值为True，那么event.wait 方法时便不再阻塞。
1：clear：将“Flag”设置为False
2: set：将“Flag”设置为True
import threading def do(event): 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() inp = raw_input('input:') if inp == 'true': event_obj.set()
python进程
from multiprocessing import Process import threading import time def foo(i): print 'say hi',i for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,)) p.start()
注意：由于进程之间的数据需要各自持有一份，所以创建进程需要的非常大的开销。
进程数据共享
进程各自持有一份数据，默认无法共享数据
#方法一，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() #方法二：manage.dict()共享数据 from multiprocessing import Process,Manager manage = Manager() dic = manage.dict() def Foo(i): dic[i] = 100+i print dic.values() for i in range(2): p = Process(target=Foo,args=(i,)) p.start() p.join()
当创建进程时（非使用时），共享数据会被拿到子进程中，当进程中执行完毕后，再赋值给原值。
from multiprocessing import Process, Array, RLock def Foo(lock,temp,i): """ 将第0个数加100 """ lock.acquire() temp[0] = 100+i for item in temp: print i,'----->',item lock.release() lock = RLock() temp = Array('i', [11, 22, 33, 44]) for i in range(20): p = Process(target=Foo,args=(lock,temp,i,)) p.start()
进程池
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：
1：apply
2: apply_async
from multiprocessing import Process,Pool import time def Foo(i): time.sleep(2) return i+100 def Bar(arg): print arg 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。
协成
线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员。
协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保存状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。
协程的适用场景：当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；
greenlet
from greenlet import greenlet def test1(): print 12 gr2.switch() print 34 gr2.switch() def test2(): print 56 gr1.switch() print 78 gr1 = greenlet(test1) gr2 = greenlet(test2) gr1.switch()
gevent
import gevent def foo(): print('Running in foo') gevent.sleep(0) print('Explicit context switch to foo again') def bar(): print('Explicit context to bar') gevent.sleep(0) print('Implicit context switch back to bar') gevent.joinall([ gevent.spawn(foo), gevent.spawn(bar), ])
import gevent import requests def f(url): print("Get:%s"%url) resp = requests.get(url) data = resp.text print(url,len(data)) gevent.joinall([ gevent.spawn(f,"https://www.python.org/"), gevent.spawn(f,"https://www.yahoo.com/"), gevent.spawn(f,"https://www.jd.com/"), ])
