Python 多线程与多进程

在学习Python的过程中，有接触到多线程编程相关的知识点，先前一直都没有彻底的搞明白。今天准备花一些时间，把里面的细节尽可能的梳理清楚。

线程与进程的区别

进程（process）和线程（thread）是操作系统的基本概念，但是它们比较抽象，不容易掌握。关于多进程和多线程，教科书上最经典的一句话是“进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位”。线程是程序中一个单一的顺序控制流程。进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位指运行中的程序的调度单位。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作，称为多线程。

进程和线程区别

进程是资源分配的基本单位。所有与该进程有关的资源，都被记录在进程控制块PCB中。以表示该进程拥有这些资源或正在使用它们。另外，进程也是抢占处理机的调度单位，它拥有一个完整的虚拟地址空间。当进程发生调度时，不同的进程拥有不同的虚拟地址空间，而同一进程内的不同线程共享同一地址空间。

与进程相对应，线程与资源分配无关，它属于某一个进程，并与进程内的其他线程一起共享进程的资源。线程只由相关堆栈（系统栈或用户栈）寄存器和线程控制表TCB组成。寄存器可被用来存储线程内的局部变量，但不能存储其他线程的相关变量。

通常在一个进程中可以包含若干个线程，它们可以利用进程所拥有的资源。在引入线程的操作系统中，通常都是把进程作为分配资源的基本单位，而把线程作为独立运行和独立调度的基本单位。

由于线程比进程更小，基本上不拥有系统资源，故对它的调度所付出的开销就会小得多，能更高效的提高系统内多个程序间并发执行的程度，从而显著提高系统资源的利用率和吞吐量。

因而近年来推出的通用操作系统都引入了线程，以便进一步提高系统的并发性，并把它视为现代操作系统的一个重要指标。

线程与进程的区别可以归纳为以下4点：

• 地址空间和其它资源（如打开文件）：进程间相互独立，同一进程的各线程间共享。某进程内的线程在其它进程不可见。

• 通信：进程间通信IPC，线程间可以直接读写进程数据段（如全局变量）来进行通信——需要进程同步和互斥手段的辅助，以保证数据的一致性。

• 调度和切换：线程上下文切换比进程上下文切换要快得多。

• 在多线程OS中，进程不是一个可执行的实体。

多进程和多线程的比较

总结，进程和线程还可以类比为火车和车厢：

• 线程在进程下行进（单纯的车厢无法运行）
• 一个进程可以包含多个线程（一辆火车可以有多个车厢）
• 不同进程间数据很难共享（一辆火车上的乘客很难换到另外一辆火车，比如站点换乘）
• 同一进程下不同线程间数据很易共享（A车厢换到B车厢很容易）
• 进程要比线程消耗更多的计算机资源（采用多列火车相比多个车厢更耗资源）
• 进程间不会相互影响，一个线程挂掉将导致整个进程挂掉（一列火车不会影响到另外一列火车，但是如果一列火车上中间的一节车厢着火了，将影响到该趟火车的所有车厢）
• 进程可以拓展到多机，进程最多适合多核（不同火车可以开在多个轨道上，同一火车的车厢不能在行进的不同的轨道上）
• 进程使用的内存地址可以上锁，即一个线程使用某些共享内存时，其他线程必须等它结束，才能使用这一块内存。（比如火车上的洗手间）－”互斥锁（mutex）”
• 进程使用的内存地址可以限定使用量（比如火车上的餐厅，最多只允许多少人进入，如果满了需要在门口等，等有人出来了才能进去）－“信号量（semaphore）”

Python全局解释器锁GIL

全局解释器锁（英语：Global Interpreter Lock，缩写GIL），并不是Python的特性，它是在实现Python解析器（CPython）时所引入的一个概念。由于CPython是大部分环境下默认的Python执行环境。所以在很多人的概念里CPython就是Python，也就想当然的把GIL归结为Python语言的缺陷。那么CPython实现中的GIL又是什么呢？来看看官方的解释：

The mechanism used by the CPython interpreter to assure that only one thread executes Python bytecode at a time. This simplifies the CPython implementation by making the object model (including critical built-in types such as dict) implicitly safe against concurrent access. Locking the entire interpreter makes it easier for the interpreter to be multi-threaded, at the expense of much of the parallelism afforded by multi-processor machines.

Python代码的执行由Python 虚拟机(也叫解释器主循环，CPython版本)来控制，Python 在设计之初就考虑到要在解释器的主循环中，同时只有一个线程在执行，即在任意时刻，只有一个线程在解释器中运行。对Python 虚拟机的访问由全局解释器锁（GIL）来控制，正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行。

GIL 有什么好处？简单来说，它在单线程的情况更快，并且在和 C 库结合时更方便，而且不用考虑线程安全问题，这也是早期 Python 最常见的应用场景和优势。另外，GIL的设计简化了CPython的实现，使得对象模型，包括关键的内建类型如字典，都是隐含可以并发访问的。锁住全局解释器使得比较容易的实现对多线程的支持，但也损失了多处理器主机的并行计算能力。

在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行：

1. 设置GIL
2. 切换到一个线程去运行
3. 运行直至指定数量的字节码指令，或者线程主动让出控制（可以调用sleep(0)）
4. 把线程设置为睡眠状态
5. 解锁GIL

6. 再次重复以上所有步骤

Python3.2前，GIL的释放逻辑是当前线程遇见IO操作或者ticks计数达到100（ticks可以看作是python自身的一个计数器，专门做用于GIL，每次释放后归零，这个计数可以通过 sys.setcheckinterval 来调整），进行释放。因为计算密集型线程在释放GIL之后又会立即去申请GIL，并且通常在其它线程还没有调度完之前它就已经重新获取到了GIL，就会导致一旦计算密集型线程获得了GIL，那么它在很长一段时间内都将占据GIL，甚至一直到该线程执行结束。

Python 3.2开始使用新的GIL。新的GIL实现中用一个固定的超时时间来指示当前的线程放弃全局锁。在当前线程保持这个锁，且其他线程请求这个锁时，当前线程就会在5毫秒后被强制释放该锁。该改进在单核的情况下，对于单个线程长期占用GIL的情况有所好转。

在单核CPU上，数百次的间隔检查才会导致一次线程切换。在多核CPU上，存在严重的线程颠簸（thrashing）。而每次释放GIL锁，线程进行锁竞争、切换线程，会消耗资源。单核下多线程，每次释放GIL，唤醒的那个线程都能获取到GIL锁，所以能够无缝执行，但多核下，CPU0释放GIL后，其他CPU上的线程都会进行竞争，但GIL可能会马上又被CPU0拿到，导致其他几个CPU上被唤醒后的线程会醒着等待到切换时间后又进入待调度状态，这样会造成线程颠簸(thrashing)，导致效率更低。

另外，从上面的实现机制可以推导出，Python的多线程对IO密集型代码要比CPU密集型代码更加友好。

针对GIL的应对措施：

• 使用更高版本Python（对GIL机制进行了优化）
• 使用多进程替换多线程（多进程之间没有GIL，但是进程本身的资源消耗较多）
• 指定cpu运行线程（使用affinity模块）
• 使用Jython、IronPython等无GIL解释器
• 全IO密集型任务时才使用多线程
• 使用协程（高效的单线程模式，也称微线程；通常与多进程配合使用）
• 将关键组件用C/C++编写为Python扩展，通过ctypes使Python程序直接调用C语言编译的动态链接库的导出函数。（with nogil调出GIL限制）

Python的多进程包multiprocessing

Python的threading包主要运用多线程的开发，但由于GIL的存在，Python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，大部分情况需要使用多进程。在Python 2.6版本的时候引入了multiprocessing包，它完整的复制了一套threading所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个进程有自己的独立的GIL，因此也不会出现进程之间的GIL争抢。

借助这个multiprocessing，你可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

Multiprocessing产生的背景

除了应对Python的GIL以外，产生multiprocessing的另外一个原因时Windows操作系统与Linux/Unix系统的不一致。

Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（父进程）复制了一份（子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getpid()就可以拿到父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程：

import os

print('Process (%s) start...' % os.getpid())

\# Only works on Unix/Linux/Mac:

pid = os.fork()

if pid == 0:

    print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))

else:

    print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

上述代码在Linux、Unix和Mac上的执行结果为：

Process (876) start...

I (876) just created a child process (877).

I am child process (877) and my parent is 876.

有了fork调用，一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务，常见的Apache服务器就是由父进程监听端口，每当有新的http请求时，就fork出子进程来处理新的http请求。

由于Windows没有fork调用，上面的代码在Windows上无法运行。由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。multiprocessing模块封装了fork()调用，使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用，因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果。

multiprocessing常用组件及功能

创建管理进程模块：

• Process（用于创建进程）
• Pool（用于创建管理进程池）
• Queue（用于进程通信，资源共享）
• Value，Array（用于进程通信，资源共享）
• Pipe（用于管道通信）
• Manager（用于资源共享）

同步子进程模块：

• Condition（条件变量）
• Event（事件）
• Lock（互斥锁）
• RLock（可重入的互斥锁(同一个进程可以多次获得它，同时不会造成阻塞)
• Semaphore（信号量）

接下来就一起来学习下每个组件及功能的具体使用方法。

Process（用于创建进程）

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。

在multiprocessing中，每一个进程都用一个Process类来表示。

构造方法：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

• group：分组，实际上不使用，值始终为None
• target：表示调用对象，即子进程要执行的任务，你可以传入方法名
• name：为子进程设定名称
• args：要传给target函数的位置参数，以元组方式进行传入。
• kwargs：要传给target函数的字典参数，以字典方式进行传入。

实例方法：

• start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()
• run()：进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法
• terminate()：强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
• is_alive()：返回进程是否在运行。如果p仍然运行，返回True
• join([timeout])：进程同步，主进程等待子进程完成后再执行后面的代码。线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间（超过这个时间，父线程不再等待子线程，继续往下执行），需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程

属性介绍：

• daemon：默认值为False，如果设为True，代表p为后台运行的守护进程；当p的父进程终止时，p也随之终止，并且设定为True后，p不能创建自己的新进程；必须在p.start()之前设置
• name：进程的名称
• pid：进程的pid
• exitcode：进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束(了解即可)
• authkey：进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性，这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功（了解即可）

使用示例：（注意：在windows中Process()必须放到if name == ‘main’:下）

from multiprocessing import Process

import os

def run_proc(name):

    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

if __name__=='__main__':

    print('Parent process %s.' % os.getpid())

    p = Process(target=run_proc, args=('test',))

    print('Child process will start.')

    p.start()

    p.join()

print('Child process end.')

Pool（用于创建管理进程池）

Pool类用于需要执行的目标很多，而手动限制进程数量又太繁琐时，如果目标少且不用控制进程数量则可以用Process类。Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，就重用进程池中的进程。

构造方法：Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])

• processes ：要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()返回的数量。
• initializer：每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None。如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
• initargs：是要传给initializer的参数组。
• maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个新的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。
• context: 用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context。

实例方法：

• apply(func[, args[, kwargs]])：在一个池工作进程中执行func(args,*kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()。它是阻塞的。apply很少使用
• apply_async(func[, arg[, kwds={}[, callback=None]]])：在一个池工作进程中执行func(args,*kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。它是非阻塞。
• map(func, iterable[, chunksize=None])：Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到返回结果。注意，虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。
• map_async(func, iterable[, chunksize=None])：map_async与map的关系同apply与apply_async
• imap()：imap 与 map的区别是，map是当所有的进程都已经执行完了，并将结果返回了，imap()则是立即返回一个iterable可迭代对象。
• imap_unordered()：不保证返回的结果顺序与进程添加的顺序一致。
• close()：关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成。
• join()：等待所有工作进程退出。此方法只能在close()或teminate()之后调用，让其不再接受新的Process。
• terminate()：结束工作进程，不再处理未处理的任务。

方法apply_async()和map_async()的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法：

• get()：返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发异常。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。
• ready()：如果调用完成，返回True
• successful()：如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常
• wait([timeout])：等待结果变为可用。
• terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数

使用示例：

\# -*- coding:utf-8 -*-

\# Pool+map

from multiprocessing import Pool

def test(i):

    print(i)

if __name__ == "__main__":

    lists = range(100)

    pool = Pool(8)

    pool.map(test, lists)

    pool.close()

    pool.join()

\# -*- coding:utf-8 -*-

\# 异步进程池（非阻塞）

from multiprocessing import Pool

def test(i):

    print(i)

if __name__ == "__main__":

    pool = Pool(8)

    for i in range(100):

        '''

        For循环中执行步骤：

        （1）循环遍历，将100个子进程添加到进程池（相对父进程会阻塞）

        （2）每次执行8个子进程，等一个子进程执行完后，立马启动新的子进程。（相对父进程不阻塞）

        apply_async为异步进程池写法。异步指的是启动子进程的过程，与父进程本身的执行（print）是异步的，而For循环中往进程池添加子进程的过程，与父进程本身的执行却是同步的。

        '''

        pool.apply_async(test, args=(i,))  # 维持执行的进程总数为8，当一个进程执行完后启动一个新进程.

    print("test")

    pool.close()

    pool.join()

\# -*- coding:utf-8 -*-

\# 异步进程池（非阻塞）

from multiprocessing import Pool

def test(i):

    print(i)

if __name__ == "__main__":

    pool = Pool(8)

    for i in range(100):

        '''

            实际测试发现，for循环内部执行步骤：

            （1）遍历100个可迭代对象，往进程池放一个子进程

            （2）执行这个子进程，等子进程执行完毕，再往进程池放一个子进程，再执行。（同时只执行一个子进程）

            for循环执行完毕，再执行print函数。

        '''

        pool.apply(test, args=(i,))  # 维持执行的进程总数为8，当一个进程执行完后启动一个新进程.

    print("test")

    pool.close()

    pool.join()

Queue（用于进程通信，资源共享）

在使用多进程的过程中，最好不要使用共享资源。普通的全局变量是不能被子进程所共享的，只有通过Multiprocessing组件构造的数据结构可以被共享。

Queue是用来创建进程间资源共享的队列的类，使用Queue可以达到多进程间数据传递的功能（缺点：只适用Process类，不能在Pool进程池中使用）。

构造方法：Queue([maxsize])

• maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。

实例方法：

• put()：用以插入数据到队列。put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。
• get()：可以从队列读取并且删除一个元素。get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常。若不希望在empty的时候抛出异常，令blocked为True或者参数全部置空即可。
• get_nowait()：同q.get(False)
• put_nowait()：同q.put(False)
• empty()：调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。
• full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。
• qsize()：返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同q.empty()和q.full()一样

使用示例：

from multiprocessing import Process, Queue

import os, time, random

def write(q):

    print('Process to write: %s' % os.getpid())

    for value in ['A', 'B', 'C']:

        print('Put %s to queue...' % value)

        q.put(value)

        time.sleep(random.random())

def read(q):

    print('Process to read: %s' % os.getpid())

    while True:

        value = q.get(True)

        print('Get %s from queue.' % value)

if __name__ == "__main__":

    q = Queue()

    pw = Process(target=write, args=(q,))

    pr = Process(target=read, args=(q,))

    pw.start()

    pr.start()

    pw.join()  # 等待pw结束

    pr.terminate()  # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止

JoinableQueue就像是一个Queue对象，但队列允许项目的使用者通知生成者项目已经被成功处理。通知进程是使用共享的信号和条件变量来实现的。

构造方法：JoinableQueue([maxsize])

• maxsize：队列中允许最大项数，省略则无大小限制。

实例方法

JoinableQueue的实例p除了与Queue对象相同的方法之外还具有：

• task_done()：使用者使用此方法发出信号，表示q.get()的返回项目已经被处理。如果调用此方法的次数大于从队列中删除项目的数量，将引发ValueError异常
• join():生产者调用此方法进行阻塞，直到队列中所有的项目均被处理。阻塞将持续到队列中的每个项目均调用q.task_done（）方法为止

使用示例：

\# -*- coding:utf-8 -*-

from multiprocessing import Process, JoinableQueue

import time, random

def consumer(q):

    while True:

        res = q.get()

        print('消费者拿到了 %s' % res)

        q.task_done()

def producer(seq, q):

    for item in seq:

        time.sleep(random.randrange(1,2))

        q.put(item)

        print('生产者做好了 %s' % item)

    q.join()

if __name__ == "__main__":

    q = JoinableQueue()

    seq = ('产品%s' % i for i in range(5))

    p = Process(target=consumer, args=(q,))

    p.daemon = True  # 设置为守护进程，在主线程停止时p也停止，但是不用担心，producer内调用q.join保证了consumer已经处理完队列中的所有元素

    p.start()

    producer(seq, q)

    print('主线程')

Value，Array（用于进程通信，资源共享）

multiprocessing 中Value和Array的实现原理都是在共享内存中创建ctypes()对象来达到共享数据的目的，两者实现方法大同小异，只是选用不同的ctypes数据类型而已。

Value

构造方法：Value((typecode_or_type, args[, lock])

• typecode_or_type：定义ctypes()对象的类型，可以传Type code或 C Type，具体对照表见下文。
• args：传递给typecode_or_type构造函数的参数
• lock：默认为True，创建一个互斥锁来限制对Value对象的访问，如果传入一个锁，如Lock或RLock的实例，将用于同步。如果传入False，Value的实例就不会被锁保护，它将不是进程安全的。

typecode_or_type支持的类型：

| Type code | C Type             | Python Type       | Minimum size in bytes |

| --------- | ------------------ | ----------------- | --------------------- |

| `'b'`     | signed char        | int               | 1                     |

| `'B'`     | unsigned char      | int               | 1                     |

| `'u'`     | Py_UNICODE         | Unicode character | 2                     |

| `'h'`     | signed short       | int               | 2                     |

| `'H'`     | unsigned short     | int               | 2                     |

| `'i'`     | signed int         | int               | 2                     |

| `'I'`     | unsigned int       | int               | 2                     |

| `'l'`     | signed long        | int               | 4                     |

| `'L'`     | unsigned long      | int               | 4                     |

| `'q'`     | signed long long   | int               | 8                     |

| `'Q'`     | unsigned long long | int               | 8                     |

| `'f'`     | float              | float             | 4                     |

| `'d'`     | double             | float             | 8                     |

参考地址：https://docs.python.org/3/library/array.html

Array

构造方法：Array(typecode_or_type, size_or_initializer, **kwds[, lock])

• typecode_or_type：同上
• size_or_initializer：如果它是一个整数，那么它确定数组的长度，并且数组将被初始化为零。否则，size_or_initializer是用于初始化数组的序列，其长度决定数组的长度。
• kwds：传递给typecode_or_type构造函数的参数
• lock：同上

使用示例：

import multiprocessing

def f(n, a):

    n.value = 3.14

    a[0] = 5

if __name__ == '__main__':

    num = multiprocessing.Value('d', 0.0)

    arr = multiprocessing.Array('i', range(10))

    p = multiprocessing.Process(target=f, args=(num, arr))

    p.start()

    p.join()

    print(num.value)

    print(arr[:])

注意：Value和Array只适用于Process类。

Pipe（用于管道通信）

多进程还有一种数据传递方式叫管道原理和 Queue相同。Pipe可以在进程之间创建一条管道，并返回元组（conn1,conn2）,其中conn1，conn2表示管道两端的连接对象，强调一点：必须在产生Process对象之前产生管道。

构造方法：Pipe([duplex])

• dumplex:默认管道是全双工的，如果将duplex射成False，conn1只能用于接收，conn2只能用于发送。

实例方法：

• send(obj)：通过连接发送对象。obj是与序列化兼容的任意对象
• recv()：接收conn2.send(obj)发送的对象。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果连接的另外一端已经关闭，那么recv方法会抛出EOFError。
• close():关闭连接。如果conn1被垃圾回收，将自动调用此方法
• fileno():返回连接使用的整数文件描述符
• poll([timeout]):如果连接上的数据可用，返回True。timeout指定等待的最长时限。如果省略此参数，方法将立即返回结果。如果将timeout射成None，操作将无限期地等待数据到达。
• recv_bytes([maxlength]):接收c.send_bytes()方法发送的一条完整的字节消息。maxlength指定要接收的最大字节数。如果进入的消息，超过了这个最大值，将引发IOError异常，并且在连接上无法进行进一步读取。如果连接的另外一端已经关闭，再也不存在任何数据，将引发EOFError异常。
• send_bytes(buffer [, offset [, size]])：通过连接发送字节数据缓冲区，buffer是支持缓冲区接口的任意对象，offset是缓冲区中的字节偏移量，而size是要发送字节数。结果数据以单条消息的形式发出，然后调用c.recv_bytes()函数进行接收
• recv_bytes_into(buffer [, offset]):接收一条完整的字节消息，并把它保存在buffer对象中，该对象支持可写入的缓冲区接口（即bytearray对象或类似的对象）。offset指定缓冲区中放置消息处的字节位移。返回值是收到的字节数。如果消息长度大于可用的缓冲区空间，将引发BufferTooShort异常。

使用示例：

from multiprocessing import Process, Pipe

import time

\# 子进程执行方法

def f(Subconn):

    time.sleep(1)

    Subconn.send("吃了吗")

    print("来自父亲的问候:", Subconn.recv())

    Subconn.close()

if __name__ == "__main__":

    parent_conn, child_conn = Pipe()  # 创建管道两端

    p = Process(target=f, args=(child_conn,))  # 创建子进程

    p.start()

    print("来自儿子的问候:", parent_conn.recv())

    parent_conn.send("嗯")

Manager（用于资源共享）

Manager()返回的manager对象控制了一个server进程，此进程包含的python对象可以被其他的进程通过proxies来访问。从而达到多进程间数据通信且安全。Manager模块常与Pool模块一起使用。

Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array。

管理器是独立运行的子进程，其中存在真实的对象，并以服务器的形式运行，其他进程通过使用代理访问共享对象，这些代理作为客户端运行。Manager()是BaseManager的子类，返回一个启动的SyncManager()实例，可用于创建共享对象并返回访问这些共享对象的代理。

BaseManager，创建管理器服务器的基类

构造方法：BaseManager([address[, authkey]])

• address：(hostname,port),指定服务器的网址地址，默认为简单分配一个空闲的端口
• authkey：连接到服务器的客户端的身份验证，默认为current_process().authkey的值

实例方法：

• start([initializer[, initargs]])：启动一个单独的子进程，并在该子进程中启动管理器服务器
• get_server()：获取服务器对象
• connect()：连接管理器对象
• shutdown()：关闭管理器对象，只能在调用了start()方法之后调用

实例属性：

• address：只读属性，管理器服务器正在使用的地址

SyncManager，以下类型均不是进程安全的，需要加锁..

实例方法：

• Array(self,*args,**kwds)
• BoundedSemaphore(self,*args,**kwds)
• Condition(self,*args,**kwds)
• Event(self,*args,**kwds)
• JoinableQueue(self,*args,**kwds)
• Lock(self,*args,**kwds)
• Namespace(self,*args,**kwds)
• Pool(self,*args,**kwds)
• Queue(self,*args,**kwds)
• RLock(self,*args,**kwds)
• Semaphore(self,*args,**kwds)
• Value(self,*args,**kwds)
• dict(self,*args,**kwds)
• list(self,*args,**kwds)

使用示例：

import multiprocessing

def f(x, arr, l, d, n):

    x.value = 3.14

    arr[0] = 5

    l.append('Hello')

    d[1] = 2

    n.a = 10

if __name__ == '__main__':

    server = multiprocessing.Manager()

    x = server.Value('d', 0.0)

    arr = server.Array('i', range(10))

    l = server.list()

    d = server.dict()

    n = server.Namespace()

    proc = multiprocessing.Process(target=f, args=(x, arr, l, d, n))

    proc.start()

    proc.join()

    print(x.value)

    print(arr)

    print(l)

    print(d)

    print(n)

同步子进程模块

Lock（互斥锁）

Lock锁的作用是当多个进程需要访问共享资源的时候，避免访问的冲突。加锁保证了多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个修改，即串行的修改，牺牲了速度但保证了数据安全。Lock包含两种状态——锁定和非锁定，以及两个基本的方法。

构造方法：Lock()

实例方法：

• acquire([timeout]): 使线程进入同步阻塞状态，尝试获得锁定。
• release(): 释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

使用示例：

from multiprocessing import Process, Lock

def l(lock, num):

    lock.acquire()

    print("Hello Num: %s" % (num))

    lock.release()

if __name__ == '__main__':

    lock = Lock()  # 这个一定要定义为全局

    for num in range(20):

        Process(target=l, args=(lock, num)).start()

RLock（可重入的互斥锁(同一个进程可以多次获得它，同时不会造成阻塞)

RLock（可重入锁）是一个可以被同一个线程请求多次的同步指令。RLock使用了“拥有的线程”和“递归等级”的概念，处于锁定状态时，RLock被某个线程拥有。拥有RLock的线程可以再次调用acquire()，释放锁时需要调用release()相同次数。可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器，每次成功调用 acquire()/release()，计数器将+1/-1，为0时锁处于未锁定状态。

构造方法：RLock()

实例方法：

• acquire([timeout])：同Lock
• release(): 同Lock

Semaphore（信号量）

信号量是一个更高级的锁机制。信号量内部有一个计数器而不像锁对象内部有锁标识，而且只有当占用信号量的线程数超过信号量时线程才阻塞。这允许了多个线程可以同时访问相同的代码区。比如厕所有3个坑，那最多只允许3个人上厕所，后面的人只能等里面有人出来了才能再进去，如果指定信号量为3，那么来一个人获得一把锁，计数加1，当计数等于3时，后面的人均需要等待。一旦释放，就有人可以获得一把锁。

构造方法：Semaphore([value])

• value：设定信号量，默认值为1

实例方法：

• acquire([timeout])：同Lock
• release(): 同Lock

使用示例：

from multiprocessing import Process, Semaphore

import time, random

def go_wc(sem, user):

    sem.acquire()

    print('%s 占到一个茅坑' % user)

    time.sleep(random.randint(0, 3))

    sem.release()

    print(user, 'OK')

if __name__ == '__main__':

    sem = Semaphore(2)

    p_l = []

    for i in range(5):

        p = Process(target=go_wc, args=(sem, 'user%s' % i,))

        p.start()

        p_l.append(p)

    for i in p_l:

        i.join()

Condition（条件变量）

可以把Condition理解为一把高级的锁，它提供了比Lock, RLock更高级的功能，允许我们能够控制复杂的线程同步问题。Condition在内部维护一个锁对象（默认是RLock），可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入。Condition也提供了acquire, release方法，其含义与锁的acquire, release方法一致，其实它只是简单的调用内部锁对象的对应的方法而已。Condition还提供了其他的一些方法。

构造方法：Condition([lock/rlock])

• 可以传递一个Lock/RLock实例给构造方法，否则它将自己生成一个RLock实例。

实例方法：

• acquire([timeout])：首先进行acquire，然后判断一些条件。如果条件不满足则wait
• release()：释放 Lock
• wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入Condition的等待池等待通知，并释放锁。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。处于wait状态的线程接到通知后会重新判断条件。
• notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定（进入锁定池）；其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
• notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程，这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。

使用示例：

import multiprocessing

import time

def stage_1(cond):

    """perform first stage of work,

    then notify stage_2 to continue

    """

    name = multiprocessing.current_process().name

    print('Starting', name)

    with cond:

        print('{} done and ready for stage 2'.format(name))

        cond.notify_all()

def stage_2(cond):

    """wait for the condition telling us stage_1 is done"""

    name = multiprocessing.current_process().name

    print('Starting', name)

    with cond:

        cond.wait()

        print('{} running'.format(name))

if __name__ == '__main__':

    condition = multiprocessing.Condition()

    s1 = multiprocessing.Process(name='s1',

                                 target=stage_1,

                                 args=(condition,))

    s2_clients = [

        multiprocessing.Process(

            name='stage_2[{}]'.format(i),

            target=stage_2,

            args=(condition,),

        )

        for i in range(1, 3)

    ]

    for c in s2_clients:

        c.start()

        time.sleep(1)

    s1.start()

    s1.join()

    for c in s2_clients:

        c.join()

Event（事件）

Event内部包含了一个标志位，初始的时候为false。可以使用set()来将其设置为true；或者使用clear()将其从新设置为false；可以使用is_set()来检查标志位的状态；另一个最重要的函数就是wait(timeout=None)，用来阻塞当前线程，直到event的内部标志位被设置为true或者timeout超时。如果内部标志位为true则wait()函数理解返回。

使用示例：

import multiprocessing

import time

def wait_for_event(e):

    """Wait for the event to be set before doing anything"""

    print('wait_for_event: starting')

    e.wait()

    print('wait_for_event: e.is_set()->', e.is_set())

def wait_for_event_timeout(e, t):

    """Wait t seconds and then timeout"""

    print('wait_for_event_timeout: starting')

    e.wait(t)

    print('wait_for_event_timeout: e.is_set()->', e.is_set())

if __name__ == '__main__':

    e = multiprocessing.Event()

    w1 = multiprocessing.Process(

        name='block',

        target=wait_for_event,

        args=(e,),

    )

    w1.start()

    w2 = multiprocessing.Process(

        name='nonblock',

        target=wait_for_event_timeout,

        args=(e, 2),

    )

    w2.start()

    print('main: waiting before calling Event.set()')

    time.sleep(3)

    e.set()

    print('main: event is set')

其他内容

multiprocessing.dummy 模块与 multiprocessing 模块的区别：dummy 模块是多线程，而 multiprocessing 是多进程， api 都是通用的。所有可以很方便将代码在多线程和多进程之间切换。multiprocessing.dummy通常在IO场景可以尝试使用，比如使用如下方式引入线程池。

from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

multiprocessing.dummy与早期的threading，不同的点好像是在多多核CPU下，只绑定了一个核心（具体未考证）。

参考文档：

• https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html
• https://www.rddoc.com/doc/Python/3.6.0/zh/library/multiprocessing/

Python并发之concurrent.futures

Python标准库为我们提供了threading和multiprocessing模块编写相应的多线程/多进程代码。从Python3.2开始，标准库为我们提供了concurrent.futures模块，它提供了ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两个类，实现了对threading和multiprocessing的更高级的抽象，对编写线程池/进程池提供了直接的支持。concurrent.futures基础模块是executor和future。

Executor

Executor是一个抽象类，它不能被直接使用。它为具体的异步执行定义了一些基本的方法。ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor继承了Executor，分别被用来创建线程池和进程池的代码。

ThreadPoolExecutor对象

ThreadPoolExecutor类是Executor子类，使用线程池执行异步调用。

class concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers)

使用max_workers数目的线程池执行异步调用。

ProcessPoolExecutor对象

ThreadPoolExecutor类是Executor子类，使用进程池执行异步调用。

class concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=None)

使用max_workers数目的进程池执行异步调用，如果max_workers为None则使用机器的处理器数目（如4核机器max_worker配置为None时，则使用4个进程进行异步并发）。

submit()方法

Executor中定义了submit()方法，这个方法的作用是提交一个可执行的回调task，并返回一个future实例。future对象代表的就是给定的调用。

Executor.submit(fn, *args, **kwargs)

• fn：需要异步执行的函数
• *args, **kwargs：fn参数

使用示例：

from concurrent import futures

def test(num):

    import time

    return time.ctime(), num

with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:

    future = executor.submit(test, 1)

    print(future.result())

map()方法

除了submit，Exectuor还为我们提供了map方法，这个方法返回一个map(func, *iterables)迭代器，迭代器中的回调执行返回的结果有序的。

Executor.map(func, *iterables, timeout=None)

• func：需要异步执行的函数
• *iterables：可迭代对象，如列表等。每一次func执行，都会从iterables中取参数。
• timeout：设置每次异步操作的超时时间，timeout的值可以是int或float，如果操作超时，会返回raisesTimeoutError；如果不指定timeout参数，则不设置超时间。

使用示例：

from concurrent import futures

def test(num):

    import time

    return time.ctime(), num

data = [1, 2, 3]

with futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:

    for future in executor.map(test, data):

        print(future)

shutdown()方法

释放系统资源,在Executor.submit()或 Executor.map()等异步操作后调用。使用with语句可以避免显式调用此方法。

Executor.shutdown(wait=True)

Future

Future可以理解为一个在未来完成的操作，这是异步编程的基础。通常情况下，我们执行io操作，访问url时（如下）在等待结果返回之前会产生阻塞，cpu不能做其他事情，而Future的引入帮助我们在等待的这段时间可以完成其他的操作。

Future类封装了可调用的异步执行。Future 实例通过 Executor.submit()方法创建。

• cancel()：试图取消调用。如果调用当前正在执行，并且不能被取消，那么该方法将返回False，否则调用将被取消，方法将返回True。
• cancelled()：如果成功取消调用，返回True。
• running()：如果调用当前正在执行并且不能被取消，返回True。
• done()：如果调用成功地取消或结束了，返回True。
• result(timeout=None)：返回调用返回的值。如果调用还没有完成，那么这个方法将等待超时秒。如果调用在超时秒内没有完成，那么就会有一个Futures.TimeoutError将报出。timeout可以是一个整形或者浮点型数值，如果timeout不指定或者为None,等待时间无限。如果futures在完成之前被取消了，那么 CancelledError 将会报出。
• exception(timeout=None)：返回调用抛出的异常，如果调用还未完成，该方法会等待timeout指定的时长，如果该时长后调用还未完成，就会报出超时错误futures.TimeoutError。timeout可以是一个整形或者浮点型数值，如果timeout不指定或者为None,等待时间无限。如果futures在完成之前被取消了，那么 CancelledError 将会报出。如果调用完成并且无异常报出，返回None.
• add_done_callback(fn)：将可调用fn捆绑到future上，当Future被取消或者结束运行，fn作为future的唯一参数将会被调用。如果future已经运行完成或者取消，fn将会被立即调用。
• wait(fs, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)
• 等待fs提供的 Future 实例(possibly created by different Executor instances) 运行结束。返回一个命名的2元集合，分表代表已完成的和未完成的
• return_when 表明什么时候函数应该返回。它的值必须是一下值之一：
• FIRST_COMPLETED :函数在任何future结束或者取消的时候返回。
• FIRST_EXCEPTION ：函数在任何future因为异常结束的时候返回，如果没有future报错，效果等于
• ALL_COMPLETED :函数在所有future结束后才会返回。
• as_completed(fs, timeout=None)：参数是一个 Future 实例列表，返回值是一个迭代器，在运行结束后产出 Future实例 。

使用示例：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, as_completed

from time import sleep

from random import randint

def return_after_5_secs(num):

    sleep(randint(1, 5))

    return "Return of {}".format(num)

pool = ThreadPoolExecutor(5)

futures = []

for x in range(5):

    futures.append(pool.submit(return_after_5_secs, x))

print(1)

for x in as_completed(futures):

    print(x.result())

print(2)

参考链接：

• https://pythonhosted.org/futures/