[Python学习篇] Python进程和线程

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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：

import threading

def print_numbers(max_num):
    print(f"线程名称：{threading.current_thread().name}")
    for i in range(1, max_num):
        print(i)

def print_letters():
    print(f"线程名称：{threading.current_thread().name}")
    for letter in '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

import threading

list1 = []

def add_data():
    for i in range(3):
        list1.append(i)
        print(f"添加数据：{i}")

def read_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。

import threading

# 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()

def task():
    global g_num

    # 对修改共享变量的代码进行加锁
    lock.acquire()  # 加锁

    for i in range(1000000):
        g_num += 1
    print(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()

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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：

import multiprocessing


def department(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ID

import multiprocessing
import os
import time


def department(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()}")

    while True:
        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

import multiprocessing
import os
import time


def department(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 -9 pid
    os.kill(process_pid, 9)

    while True:
        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()

import multiprocessing


# 生产者
def producer(queue):
    for i in range(5):
        queue.put(i)


# 消费者
def consumer(queue):
    while True:
        item = queue.get()
        if item is None:  # 消费者退出循环条件
            break
        print(f"Got item: {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 Lock

import multiprocessing
import time


# 多个进程调用这个函数，对共享变量数据进行操作
def worker(lock, shared_value):
    for _ in range(10):
        # 获取锁, with 上下文写法，会自动释放锁资源
        with lock:
            # 临界区开始-锁开始
            temp = shared_value.value
            time.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0
    shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)
    processes = []

    # 创建多个进程
    for _ in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(lock, shared_value))
        processes.append(p)
        p.start()

    # 等待所有进程完成
    for p in processes:
        p.join()

    print(f"最终的 shared_counter 值: {shared_value.value}")

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