Python多任务教程
一.并发和并行[*]多任务:一定时间段内,充分利用cpu资源,同时去执行多个任务
[*]并发: 快速交替的 去执行多任务
[*]并行: 真正同时的 去执行多任务 ,就是同时进行
二.多进程
1.多进程入门
知识点:
[*]进程含义: 运行中的程序
[*]进程特点: cpu资源分配的 最小单位
[*]多进程模块: multiprocessing
[*]进程类: Process
使用步骤:
[*]导包 : import multiprocessing
[*]创建对象 : 子进程对象 = multiprocessing.Process(target=任务名)
[*]开启进程 : 子进程对象.start()
示例:
import multiprocessing
import time
# 任务1
def dance():
for i in range(5):
time.sleep(0.1)
print('跳舞',i)
# 任务2
def sing():
for i in range(5):
time.sleep(0.3)
print('唱歌',i)
# 多进程放到main内
if __name__ == '__main__':
# 1.创建进程对象
p1 = multiprocessing.Process(target=dance)
p2 = multiprocessing.Process(target=sing)
# 2.开启进程
p1.start()
p2.start()2.os模块获取进程编号
知识点:
获取当前进程id: os.getpid() pid: processing id
获取父进程id: os.getppid() ppid: parent processing id示例:
import multiprocessing
import os
import time
# 任务1
def dance():
print('dance子进程:', os.getpid(), os.getppid())
for i in range(5):
time.sleep(0.1)
print('跳舞',i)
# 任务2
def sing():
print('sing子进程:', os.getpid(),os.getppid())
for i in range(5):
time.sleep(0.3)
print('唱歌',i)
# 多进程放到main内
if __name__ == '__main__':
print('main主进程:',os.getpid())
# 1.创建进程对象
p1 = multiprocessing.Process(target=dance)
p2 = multiprocessing.Process(target=sing)
# 2.开启进程
p1.start()
p2.start()3.Process()类的传参,2种方式
知识点:
[*]args: 以元组方式传参 注意:如果只有一个参数需要加逗号, 如果多个参数顺序要任务参数顺序一致
[*]kwargs: 以字典方式传参注意:需要{k:v}形式传参,k必须和任务的形参名一致
示例:
import multiprocessing
import os
import time
# 任务1
def dance(num):
print('dance子进程:', os.getpid(), os.getppid())
for i in range(num):
time.sleep(0.1)
print('跳舞',i)
# 任务2
def sing(num):
print('sing子进程:', os.getpid(), os.getppid())
for i in range(num):
time.sleep(0.3)
print('唱歌',i)
# 多进程放到main内
if __name__ == '__main__':
print('main主进程:', os.getpid())
# 1.创建进程对象
p1 = multiprocessing.Process(target=dance,args=(5,))
p2 = multiprocessing.Process(target=sing,kwargs={'num':5})
# 2.开启进程
p1.start()
p2.start()4.获取当前进程信息
知识点:
[*]获取当前进程对象: multiprocessing.current_process()
[*]获取当前进程name: multiprocessing.current_process().name
[*]获取当前进程pid: multiprocessing.current_process().pid
示例:
import multiprocessing
# 任务1
def dance():
print('dance子进程对象:', multiprocessing.current_process())
print('dance子进程name:', multiprocessing.current_process().name)
print('dance子进程id:', multiprocessing.current_process().pid)
# 任务2
def sing():
print('sing子进程对象:', multiprocessing.current_process())
print('sing子进程name:', multiprocessing.current_process().name)
print('sing子进程id:', multiprocessing.current_process().pid)
# 多进程放到main内
if __name__ == '__main__':
print('main主进程对象:', multiprocessing.current_process())
print('main主进程name:', multiprocessing.current_process().name)
print('main主进程id:', multiprocessing.current_process().pid)
# 1.创建进程对象
p1 = multiprocessing.Process(target=dance,name='danceProcess')
p2 = multiprocessing.Process(target=sing,name='singProcess')
# 2.开启进程
p1.start()
p2.start()5.注意事项
1. 多进程间不能共享全局变量:
import multiprocessing
mylist = []
# 写
def write():
global mylist
mylist =
print('write:',mylist) #
# 读
def read():
global mylist
print('read:',mylist)# []说明多个进程间不共享全局变量
# 多进程需要放到main内
if __name__ == '__main__':
# 1.创建进程对象
p1 = multiprocessing.Process(target=write)
p2 = multiprocessing.Process(target=read)
# 2.开启进程
p1.start()
p2.start()2. 主进程默认等待子进程结束再结束:
import multiprocessing
import time
# 任务
def task():
for i in range(10):
print('任务进行中...')
time.sleep(0.2)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
# 1.创建进程对象
p1 = multiprocessing.Process(target=task)
# 2.开启进程
p1.start()
# 3.主进程等待0.5秒
time.sleep(0.5)
print('主进程中最后一行代码....')2. 主进程默认等待子进程结束再结束:
import multiprocessing
import time
# 任务
def task():
for i in range(10):
print('任务进行中...')
time.sleep(0.2)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
# 1.创建进程对象
p1 = multiprocessing.Process(target=task)
# 2.开启进程
p1.start()
# 3.主进程等待0.5秒
time.sleep(0.5)
print('主进程中最后一行代码....')3. 多进程执行是无序的:
import multiprocessing
import time
# 任务
def show():
time.sleep(2)
print(multiprocessing.current_process().name)
# 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：711312441
# 多任务
if __name__ == '__main__':
for _ in range(5):
# 创建进程对象
p = multiprocessing.Process(target=show)
# 开启进程
p.start()6.设置子进程跟着主进程一起结束#
知识点:
方式1 设置子进程守护主进程:子进程对象.daemon = True 注意: 需要在开启进程之前设置
: daemon/ˈdiːmən/守护进程
方式2 手动销毁子进程 :子进程对象.terminate() terminate:结束,终止1. 守护主进程:
import multiprocessing
import time
# 任务
def task():
for i in range(10):
print('任务进行中...')
time.sleep(0.2)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
# 1.创建进程对象
p1 = multiprocessing.Process(target=task)
# 方式1: 开启子进程之前设置守护主进程
p1.daemon = True
# 2.开启进程
p1.start()
# 3.主进程等待0.5秒
time.sleep(0.5)
print('主进程中最后一行代码....')2. 手动销毁子进程:
import multiprocessing
import time
# 任务
def task():
for i in range(10):
print('任务进行中...')
time.sleep(0.2)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
# 1.创建进程对象
p1 = multiprocessing.Process(target=task)
# 2.开启进程
p1.start()
# 3.主进程等待0.5秒
time.sleep(0.5)
print('主进程中最后一行代码....') # 方式2: 手动销毁子进程 p1.terminate()三.多线程
1.多线程入门
知识点:
[*]线程含义: 进程中 执行代码的 一个分支 (一个进程至少有一个线程)
[*]线程作用: 线程是 cpu调度的 最小单位
[*]多线程模块: threading
[*]线程类: Thread
使用步骤:
[*]导包 : import threading
[*]创建对象 : 子线程对象 = threading.Thread(target=任务名)
[*]开启进程 : 子线程对象.start()
示例:
import threading
# 任务1
def dance():
for i in range(5):
print('跳舞',i)
# 任务2
def sing():
for i in range(5):
print('唱歌',i)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
# 1.创建子线程对象
t1 = threading.Thread(target=dance)
t2 = threading.Thread(target=sing)
# 2.开启线程
t1.start()
t2.start()2.多线程的传参
知识点:
args: 以元组方式传参 注意:如果只有一个参数需要加逗号, 如果多个参数顺序要任务参数顺序一致
kwargs: 以字典方式传参注意:需要{k:v}形式传参,k必须和任务的形参名一致
与多进程一模一样
示例:
import threading
"""
args: 以元组方式传参 注意:如果只有一个参数需要加逗号, 如果多个参数顺序要任务参数顺序一致
kwargs: 以字典方式传参注意:需要{k:v}形式传参,k必须和任务的形参名一致
"""
# 任务1
def dance(num):
for i in range(num):
print('跳舞', i)
# 任务2
def sing(num):
for i in range(num):
print('唱歌', i)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
# 1.创建子线程对象
t1 = threading.Thread(target=dance,args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=sing,kwargs={'num':5})
# 2.开启线程
t1.start()
t2.start()3.多线程注意事项
[*]多线程是在一个进程中
import os
import threading
"""
args: 以元组方式传参 注意:如果只有一个参数需要加逗号, 如果多个参数顺序要任务参数顺序一致
kwargs: 以字典方式传参注意:需要{k:v}形式传参,k必须和任务的形参名一致
"""
# 任务1
def dance(num):
print(f'dance子线程中当前进程pid:{os.getpid()}')
for i in range(num):
print('跳舞', i)
# 任务2
def sing(num):
print(f'sing子线程中当前进程pid:{os.getpid()}')
for i in range(num):
print('唱歌', i)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
print(f'main主线程中当前进程pid:{os.getpid()}')
# 1.创建子线程对象
t1 = threading.Thread(target=dance,args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=sing,kwargs={'num':5})
# 2.开启线程
t1.start()
t2.start()2. 多线程是可以共享全局变量
import threading
mylist = []
# 写
def write():
global mylist
mylist =
print('write:',mylist) #
# 读
def read():
global mylist
print('read:',mylist)# 访问到了write线程修改后的内容说明多线程共享全局变量
if __name__ == '__main__':
# 1.创建线程对象
t1 = threading.Thread(target=write)
t2 = threading.Thread(target=read)
# 2.开启线程
t1.start()
t2.start()3. 主线程默认等待子线程结束再结束
import threading
import time
# 任务
def task():
for i in range(10):
print('任务进行中...')
time.sleep(0.2)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
# 1.创建线程对象
t = threading.Thread(target=task)
# 2.开启线程
t.start()
# 3.为了效果明显点,主线程等待0.5秒
time.sleep(0.5)
print('主线程中最后一行代码....')4. 多线程是无序的
import threading
import time
# 任务
def show():
time.sleep(1)
print(threading.current_thread().name)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
for _ in range(5):
# 创建线程对象
p = threading.Thread(target=show)
# 开启线程
p.start()4.设置守护主线程
知识点:
方式1: daemon属性 t.daemon = True daemon/ˈdiːmən/守护进程
方式2: setDaemon()方法 t.setDaemon(True)一个是属性,一个是方法,用哪个都可以
示例:
import threading
import time
# 任务
def task():
for i in range(10):
print('任务进行中...')
time.sleep(0.2)
# 多任务
if __name__ == '__main__':
# 1.创建线程对象
t = threading.Thread(target=task)
# 方式1: daemon属性
# t.daemon = True
# 方式2: setDaemon()方法
t.setDaemon(True)
# 2.开启线程
t.start()
# 3.为了效果明显点,主线程等待0.5秒
time.sleep(0.5)
print('主线程中最后一行代码....')5.获取当前线程信息
知识点:
[*]获取当前线程对象:threading.current_thread()
[*]获取当前线程name:threading.current_thread().name
[*]获取当前线程id:threading.current_thread().native_id
示例:
import threading
def dance():
print(f'dance当前线程对象:{threading.current_thread()}')
print(f'dance当前线程name:{threading.current_thread().name}')
print(f'dance当前线程id:{threading.current_thread().native_id}')
def sing():
print(f'sing当前线程对象:{threading.current_thread()}')
print(f'sing当前线程name:{threading.current_thread().name}')
print(f'sing当前线程id:{threading.current_thread().native_id}')
if __name__ == '__main__':
print(f'main当前线程对象:{threading.current_thread()}')
print(f'main当前线程name:{threading.current_thread().name}')
print(f'main当前线程id:{threading.current_thread().native_id}')
# 1.创建线程对象
t1 = threading.Thread(target=dance,name='DanceThread')
t2 = threading.Thread(target=sing,name='SingThread')
# 2.开启线程
t1.start()
t2.start()6.线程安全问题
1. 出现的线程安全问题:
import threading
sum = 0
def sum1():
global sum
for i in range(1000000):
sum += 1
print(sum) # 1114834
def sum2():
global sum
for i in range(1000000):
sum += 1
print(sum)# 1339347
# 单任务不会出现问题 正常结果1000000 2000000
# 多任务出现了问题
if __name__ == '__main__':
# 1.创建线程对象
t1 = threading.Thread(target=sum1)
t2 = threading.Thread(target=sum2)
# 2.开启线程
t1.start()
t2.start()2. 锁机制解决线程安全问题:
import threading
sum = 0
def sum1(lock):
lock.acquire() # 加锁
global sum
for i in range(1000000):
sum += 1
print(sum) # 1000000
lock.release() # 释放锁
def sum2(lock):
lock.acquire()# 加锁
global sum
for i in range(1000000):
sum += 1
print(sum)# 2000000
lock.release()# 释放锁
# 单任务不会出现问题 正常结果1000000 2000000
# 多任务出现了问题 ,利用锁机制解决问题
if __name__ == '__main__':
# 创建一个锁,保证两个任务用的是同一个锁
lock= threading.Lock()
# 1.创建线程对象
t1 = threading.Thread(target=sum1,args=(lock,))
t2 = threading.Thread(target=sum2,args=(lock,))
# 2.开启线程
t1.start()
t2.start()3. join解决线程安全问题:
import threading
sum = 0
def sum1():
global sum
for i in range(1000000):
sum += 1
print(sum)# 1000000
def sum2():
global sum
for i in range(1000000):
sum += 1
print(sum)# 2000000
# 学习中遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流群：711312441
# 单任务不会出现问题 正常结果1000000 2000000
# 多任务出现了问题 ,利用join解决问题
if __name__ == '__main__':
# 1.创建线程对象
t1 = threading.Thread(target=sum1)
t2 = threading.Thread(target=sum2)
# 2.开启线程
t1.start()
t1.join()# t1线程告诉其他线程等我执行完,你们其他线程再执行
t2.start()四.进程和线程对比
关系
[*]线程是依附在进程里面的，没有进程就没有线程
[*]一个进程默认提供一条线程，进程可以创建多个线程
区别
[*]进程之间不共享全局变量
[*]线程之间共享全局变量，但是要注意资源竞争的问题，解决办法是互斥锁或者线程同步
[*]创建进程的资源开销要比创建线程的资源开销要大
[*]进程是操作系统 资源分配 的基本单位，线程是 CPU调度 的基本单位
[*]线程不能够独立执行，必须依存在进程中
[*]多进程开发比单进程多线程开发稳定性要强
优缺点
进程优缺点:
优点：可以用多核
缺点：资源开销大
线程优缺点:
优点：资源开销小
缺点：不能使用多核
来源:https://www.cnblogs.com/python1111/p/17128261.html
免责声明：由于采集信息均来自互联网，如果侵犯了您的权益，请联系我们【E-Mail:cb@itdo.tech】 我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！
页:
[1]