Python中的多处理与多线程：新手简介
什么是线程?你为什么想要它?
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Python是一种线性语言。但是，当您需要更多的处理能力时，线程模块就派上用场了。
Python中的线程不能用于并行CPU计算。但是它非常适合于I/O操作，比如web抓取，因为处理器处于空闲状态，等待数据。
线程化改变了游戏规则，因为许多与网络/数据 I/O相关的脚本将大部分时间花费在等待来自远程数据源上。有时候，下载可能没有链接(例如，如果您正在抓取不同的网站)，处理器可以并行地从不同的数据源下载并在最后合并结果。
线程包含在标准库中：
- import threading
- from queue import Queue
- import time
您可以使用target作为可调用的对象，args将参数传递给函数，并开始启动线程：
- def testThread(num):
- print num
- if __name__ == '__main__':
- for i in range(5):
- t = threading.Thread(target=testThread, arg=(i,))
- t.start()
锁(lock)
您通常希望您的线程能够使用或修改线程之间的公共变量。要做到这一点，你必须使用一种叫做锁(lock)的东西。
每当一个函数想要修改一个变量时，它就会锁定该变量。当另一个函数想要使用一个变量时，它必须等待，直到该变量被解锁。
假设有两个函数都对一个变量进行了1次迭代。锁允许您确保一个函数可以访问变量、执行计算并在另一个函数访问相同的变量之前写回该变量。
您可以使用打印锁来确保一次只能打印一个线程。这可以防止文本在打印时变得混乱(并导致数据损坏)。
在下面的代码中，我们有10个我们想要完成的工作和5个将要工作的工人：
- print_lock = threading.Lock()
- def threadTest():
- # when this exits, the print_lock is released
- with print_lock:
- print(worker)
- def threader():
- while True:
- # get the job from the front of the queue
- threadTest(q.get())
- q.task_done()
- q = Queue()
- for x in range(5):
- thread = threading.Thread(target = threader)
- # this ensures the thread will die when the main thread dies
- # can set t.daemon to False if you want it to keep running
- t.daemon = True
- t.start()
- for job in range(10):
- q.put(job)
多线程并不总是完美的解决方案
我们发现许多教程都倾向于忽略使用他们刚教过你的工具的缺点。理解使用所有这些工具的利弊是很重要的。
例如：
- 管理线程需要时间，因此它适用于基本任务(如示例)
- 线程化增加了程序的复杂性，从而增加了调试的难度
多处理是什么?它与线程有什么不同?
在没有多处理(multiprocessing)的情况下，由于GIL(全局解释器锁 Global Interpreter Lock)，Python程序很难最大化系统的规格。Python的设计并没有考虑到个人计算机可能有多个核心。因此GIL是必要的，因为Python不是线程安全的，而且在访问Python对象时存在一个全局强制锁。虽然不完美，但它是一种非常有效的内存管理机制。
多处理允许您创建可以并发运行的程序(绕过GIL)并使用整个CPU内核。尽管它与线程库有本质的不同，但是语法非常相似。多处理库为每个进程提供了自己的Python解释器，以及各自的GIL。
因此，与线程相关的常见问题(如数据损坏和死锁)不再是问题。因为进程不共享内存，所以它们不能并发地修改相同的内存。
让我们开始代码演示：
- import multiprocessing
- def spawn():
- print('test!')
- if __name__ == '__main__':
- for i in range(5):
- p = multiprocessing.Process(target=spawn)
- p.start()
如果您有一个共享数据库，您希望确保在启动新数据库之前，正在等待相关进程完成。
- for i in range(5):
- p = multiprocessing.Process(target=spawn)
- p.start()
- p.join() # this line allows you to wait for processes
如果希望将参数传递给进程，可以使用args实现这一点：
- import multiprocessing
- def spawn(num):
- print(num)
- if __name__ == '__main__':
- for i in range(25):
- ## right here
- p = multiprocessing.Process(target=spawn, args=(i,))
- p.start()
这是一个简单的例子，因为正如您所注意到的，数字的排列顺序与您所期望的不一致(没有p.join())。
与线程一样，多处理仍然有缺点……你必须选择其中一个坏处：
- 在进程之间转移数据会带来I/O开销
- 整个内存被复制到每个子进程中，对于更重要的程序来说，这会带来很大的开销
我们该用哪个
- 如果你的代码有很多I/O或网络使用：多线程是您的最佳选择，因为它的开销很低
- 如果你有一个图形用户界面：多线程是您的最佳选择，这样你的UI线程就不会被锁定
- 如果你的代码是CPU限制：您应该使用多处理(如果您的机器有多个核心)
网页题目：Python中的多处理与多线程：新手简介
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