摘要.
进程 (process) 和线程 (thread) 是非常抽象的概念, 也是程序员必需掌握的核心知识。多进程和多线程编程对于代码的并发执行，提升代码效率和缩短运行时间至关重要。小编我今天就来尝试下用一文总结下 Python 多进程和多线程的概念和区别, 并详细介绍如何使用 python 的 multiprocess 和 threading 模块进行多线程和多进程编程。
重要知识点 - 什么是进程 (process) 和线程(thread)
- 进程是操作系统分配资源的最小单元, 线程是操作系统调度的最小单元。
- 一个应用程序至少包括 1 个进程，而 1 个进程包括 1 个或多个线程，线程的尺度更小。
- 每个进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而一个线程的多个线程在执行过程中共享内存。
网上有篇阮一峰的博客曾对进程和线程做出了一个非常浅显的解释，我在这里贴出来方便大家理解。
- 计算机的核心是 CPU，它承担了所有的计算任务。它就像一座工厂，时刻在运行。
- 假定工厂的电力有限，一次只能供给一个车间使用。也就是说，一个车间开工的时候，其他车间都必须停工。背后的含义就是，单个 CPU 一次只能运行一个任务。编者注: 多核的 CPU 就像有了多个发电厂，使多工厂 (多进程) 实现可能。
- 进程就好比工厂的车间，它代表 CPU 所能处理的单个任务。任一时刻，CPU 总是运行一个进程，其他进程处于非运行状态。
- 一个车间里，可以有很多工人。他们协同完成一个任务。
- 线程就好比车间里的工人。一个进程可以包括多个线程。
- 车间的空间是工人们共享的，比如许多房间是每个工人都可以进出的。这象征一个进程的内存空间是共享的，每个线程都可以使用这些共享内存。
- 可是，每间房间的大小不同，有些房间最多只能容纳一个人，比如厕所。里面有人的时候，其他人就不能进去了。这代表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。
- 一个防止他人进入的简单方法，就是门口加一把锁。先到的人锁上门，后到的人看到上锁，就在门口排队，等锁打开再进去。这就叫 "互斥锁"（Mutual exclusion，缩写 Mutex），防止多个线程同时读写某一块内存区域。
- 还有些房间，可以同时容纳 n 个人，比如厨房。也就是说，如果人数大于 n，多出来的人只能在外面等着。这好比某些内存区域，只能供给固定数目的线程使用。
- 这时的解决方法，就是在门口挂 n 把钥匙。进去的人就取一把钥匙，出来时再把钥匙挂回原处。后到的人发现钥匙架空了，就知道必须在门口排队等着了。这种做法叫做 "信号量"（Semaphore），用来保证多个线程不会互相冲突。
- 不难看出，mutex 是 semaphore 的一种特殊情况（n=1 时）。也就是说，完全可以用后者替代前者。但是，因为 mutex 较为简单，且效率高，所以在必须保证资源独占的情况下，还是采用这种设计。
原文地址见
Python 的多进程编程与 multiprocess 模块
python 的多进程编程主要依靠 multiprocess 模块。我们先对比两段代码，看看多进程编程的优势。我们模拟了一个非常耗时的任务，计算 8 的 20 次方，为了使这个任务显得更耗时，我们还让它 sleep 2 秒。第一段代码是单进程计算 (代码如下所示)，我们按顺序执行代码，重复计算 2 次，并打印出总共耗时。
import time
import os
def long\_time\_task():
print('当前进程: {}'.format(os.getpid()))
time.sleep(2)
print("结果: {}".format(8 \*\* 20))
if \_\_name\_\_ == "\_\_main\_\_":
print('当前母进程: {}'.format(os.getpid()))
start = time.time()
for i in range(2):
long\_time\_task()
end = time.time()
print("用时{}秒".format((end-start)))
输出结果如下，总共耗时 4 秒，至始至终只有一个进程 14236。看来电脑计算 8 的 20 次方基本不费时。
当前母进程: 14236
当前进程: 14236
结果: 1152921504606846976
当前进程: 14236
结果: 1152921504606846976
用时4.01080060005188秒
第 2 段代码是多进程计算代码。我们利用 multiprocess 模块的 Process 方法创建了两个新的进程 p1 和 p2 来进行并行计算。Process 方法接收两个参数, 第一个是 target，一般指向函数名，第二个时 args，需要向函数传递的参数。对于创建的新进程，调用 start() 方法即可让其开始。我们可以使用 os.getpid() 打印出当前进程的名字。
from multiprocessing import Process
import os
import time
def long\_time\_task(i):
print('子进程: {} - 任务{}'.format(os.getpid(), i))
time.sleep(2)
print("结果: {}".format(8 \*\* 20))
if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':
print('当前母进程: {}'.format(os.getpid()))
start = time.time()
p1 = Process(target\=long\_time\_task, args\=(1,))
p2 = Process(target\=long\_time\_task, args\=(2,))
print('等待所有子进程完成。')
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
end = time.time()
print("总共用时{}秒".format((end - start)))
输出结果如下所示，耗时变为 2 秒，时间减了一半，可见并发执行的时间明显比顺序执行要快很多。你还可以看到尽管我们只创建了两个进程，可实际运行中却包含里 1 个母进程和 2 个子进程。之所以我们使用 join() 方法就是为了让母进程阻塞，等待子进程都完成后才打印出总共耗时，否则输出时间只是母进程执行的时间。
当前母进程: 6920
等待所有子进程完成。
子进程: 17020 \- 任务1
子进程: 5904 \- 任务2
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
总共用时2.131091356277466秒
知识点:
- 新创建的进程与进程的切换都是要耗资源的，所以平时工作中进程数不能开太大。
- 同时可以运行的进程数一般受制于 CPU 的核数。
- 除了使用 Process 方法，我们还可以使用 Pool 类创建多进程。
利用 multiprocess 模块的 Pool 类创建多进程
很多时候系统都需要创建多个进程以提高 CPU 的利用率，当数量较少时，可以手动生成一个个 Process 实例。当进程数量很多时，或许可以利用循环，但是这需要程序员手动管理系统中并发进程的数量，有时会很麻烦。这时进程池 Pool 就可以发挥其功效了。可以通过传递参数限制并发进程的数量，默认值为 CPU 的核数。
Pool 类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，如果进程池还没有满，就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行这些请求。
下面介绍一下 multiprocessing 模块下的 Pool 类的几个方法：
1.apply_async
函数原型：apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])
其作用是向进程池提交需要执行的函数及参数， 各个进程采用非阻塞（异步）的调用方式，即每个子进程只管运行自己的，不管其它进程是否已经完成。
2.map()
函数原型：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结果返回。 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。
3.map_async()
函数原型：map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])
与 map 用法一致，但是它是非阻塞的。其有关事项见 apply_async。
4.close()
关闭进程池（pool），使其不在接受新的任务。
- terminate()
结束工作进程，不在处理未处理的任务。
6.join()
主进程阻塞等待子进程的退出， join 方法要在 close 或 terminate 之后使用。
下例是一个简单的 multiprocessing.Pool 类的实例。因为小编我的 CPU 是 4 核的，一次最多可以同时运行 4 个进程，所以我开启了一个容量为 4 的进程池。4 个进程需要计算 5 次，你可以想象 4 个进程并行 4 次计算任务后，还剩一次计算任务 (任务 4) 没有完成，系统会等待 4 个进程完成后重新安排一个进程来计算。
from multiprocessing import Pool, cpu\_count
import os
import time
def long\_time\_task(i):
print('子进程: {} - 任务{}'.format(os.getpid(), i))
time.sleep(2)
print("结果: {}".format(8 \*\* 20))
if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':
print("CPU内核数:{}".format(cpu\_count()))
print('当前母进程: {}'.format(os.getpid()))
start = time.time()
p = Pool(4)
for i in range(5):
p.apply\_async(long\_time\_task, args\=(i,))
print('等待所有子进程完成。')
p.close()
p.join()
end = time.time()
print("总共用时{}秒".format((end - start)))
知识点:
- 对 Pool 对象调用 join() 方法会等待所有子进程执行完毕，调用 join() 之前必须先调用 close() 或 terminate() 方法，让其不再接受新的 Process 了。
输出结果如下所示，5 个任务（每个任务大约耗时 2 秒) 使用多进程并行计算只需 4.37 秒,, 耗时减少了 60%。
CPU内核数:4
当前母进程: 2556
等待所有子进程完成。
子进程: 16480 \- 任务0
子进程: 15216 \- 任务1
子进程: 15764 \- 任务2
子进程: 10176 \- 任务3
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
子进程: 15216 \- 任务4
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
总共用时4.377134561538696秒
相信大家都知道 python 解释器中存在 GIL(全局解释器锁), 它的作用就是保证同一时刻只有一个线程可以执行代码。由于 GIL 的存在，很多人认为 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，在 python 中大部分情况需要使用多进程。然而这并意味着 python 多线程编程没有意义哦，请继续阅读下文。
多进程间的数据共享与通信
通常，进程之间是相互独立的，每个进程都有独立的内存。通过共享内存 (nmap 模块)，进程之间可以共享对象，使多个进程可以访问同一个变量 (地址相同，变量名可能不同)。多进程共享资源必然会导致进程间相互竞争，所以应该尽最大可能防止使用共享状态。还有一种方式就是使用队列 queue 来实现不同进程间的通信或数据共享，这一点和多线程编程类似。
下例这段代码中中创建了 2 个独立进程，一个负责写 (pw), 一个负责读 (pr), 实现了共享一个队列 queue。
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
\# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
print('Process to write: {}'.format(os.getpid()))
for value in \['A', 'B', 'C'\]:
print('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())
\# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
print('Process to read:{}'.format(os.getpid()))
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':
\# 父进程创建Queue，并传给各个子进程： q = Queue()
pw = Process(target\=write, args\=(q,))
pr = Process(target\=read, args\=(q,))
\# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
\# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
\# 等待pw结束:
pw.join()
\# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
pr.terminate()
输出结果如下所示:
Process to write: 3036
Put A to queue...
Process to read:9408
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.
Python 的多线程编程与 threading 模块
python 3 中的多进程编程主要依靠 threading 模块。创建新线程与创建新进程的方法非常类似。threading.Thread 方法可以接收两个参数, 第一个是 target，一般指向函数名，第二个时 args，需要向函数传递的参数。对于创建的新线程，调用 start() 方法即可让其开始。我们还可以使用 current_thread().name 打印出当前线程的名字。 下例中我们使用多线程技术重构之前的计算代码。
import threading
import time
def long\_time\_task(i):
print('当前子线程: {} - 任务{}'.format(threading.current\_thread().name, i))
time.sleep(2)
print("结果: {}".format(8 \*\* 20))
if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':
start = time.time()
print('这是主线程：{}'.format(threading.current\_thread().name))
t1 = threading.Thread(target\=long\_time\_task, args\=(1,))
t2 = threading.Thread(target\=long\_time\_task, args\=(2,))
t1.start()
t2.start()
end = time.time()
print("总共用时{}秒".format((end - start)))
下面是输出结果。为什么总耗时居然是 0 秒? 我们可以明显看到主线程和子线程其实是独立运行的，主线程根本没有等子线程完成，而是自己结束后就打印了消耗时间。主线程结束后，子线程仍在独立运行，这显然不是我们想要的。
这是主线程：MainThread
当前子线程: Thread-1 \- 任务1
当前子线程: Thread-2 \- 任务2
总共用时0.0017192363739013672秒
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
如果要实现主线程和子线程的同步，我们必需使用 join 方法（代码如下所示)。
import threading
import time
def long\_time\_task(i):
print('当前子线程: {} 任务{}'.format(threading.current\_thread().name, i))
time.sleep(2)
print("结果: {}".format(8 \*\* 20))
if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':
start = time.time()
print('这是主线程：{}'.format(threading.current\_thread().name))
thread\_list = \[\]
for i in range(1, 3):
t = threading.Thread(target\=long\_time\_task, args\=(i, ))
thread\_list.append(t)
for t in thread\_list:
t.start()
for t in thread\_list:
t.join()
end = time.time()
print("总共用时{}秒".format((end - start)))
修改代码后的输出如下所示。这时你可以看到主线程在等子线程完成后才答应出总消耗时间 (2 秒)，比正常顺序执行代码(4 秒) 还是节省了不少时间。
这是主线程：MainThread
当前子线程: Thread - 1 任务1
当前子线程: Thread - 2 任务2
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
总共用时2.0166890621185303秒
当我们设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在 python 中，默认情况下主线程和子线程独立运行互不干涉。如果希望让主线程等待子线程实现线程的同步，我们需要使用 join() 方法。如果我们希望一个主线程结束时不再执行子线程，我们应该怎么办呢? 我们可以使用 t.setDaemon(True)，代码如下所示。
import threading
import time
def long\_time\_task():
print('当子线程: {}'.format(threading.current\_thread().name))
time.sleep(2)
print("结果: {}".format(8 \*\* 20))
if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':
start = time.time()
print('这是主线程：{}'.format(threading.current\_thread().name))
for i in range(5):
t = threading.Thread(target\=long\_time\_task, args\=())
t.setDaemon(True)
t.start()
end = time.time()
print("总共用时{}秒".format((end - start)))
通过继承 Thread 类重写 run 方法创建新进程
除了使用 Thread() 方法创建新的线程外，我们还可以通过继承 Thread 类重写 run 方法创建新的线程，这种方法更灵活。下例中我们自定义的类为 MyThread, 随后我们通过该类的实例化创建了 2 个子线程。
#-\*- encoding:utf-8 -\*-
import threading
import time
def long\_time\_task(i):
time.sleep(2)
return 8\*\*20class MyThread(threading.Thread):
def \_\_init\_\_(self, func, args , name='', ):
threading.Thread.\_\_init\_\_(self)
self.func = func
self.args = args
self.name = name
self.result = None
def run(self):
print('开始子进程{}'.format(self.name))
self.result = self.func(self.args\[0\],)
print("结果: {}".format(self.result))
print('结束子进程{}'.format(self.name))
if \_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':
start = time.time()
threads = \[\]
for i in range(1, 3):
t = MyThread(long\_time\_task, (i,), str(i))
threads.append(t)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
end = time.time()
print("总共用时{}秒".format((end - start)))
输出结果如下所示:
开始子进程1
开始子进程2
结果: 1152921504606846976
结果: 1152921504606846976
结束子进程1
结束子进程2
总共用时2.005445718765259秒
不同线程间的数据共享
一个进程所含的不同线程间共享内存，这就意味着任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。如果不同线程间有共享的变量，其中一个方法就是在修改前给其上一把锁 lock，确保一次只有一个线程能修改它。threading.lock() 方法可以轻易实现对一个共享变量的锁定，修改完后 release 供其它线程使用。比如下例中账户余额 balance 是一个共享变量，使用 lock 可以使其不被改乱。
\# -\*- coding: utf-8 -\*import threading
class Account:
def \_\_init\_\_(self):
self.balance = 0def add(self, lock):
\# 获得锁
lock.acquire()
for i in range(0, 100000):
self.balance += 1
\# 释放锁
lock.release()
def delete(self, lock):
\# 获得锁
lock.acquire()
for i in range(0, 100000):
self.balance -= 1
\# 释放锁
lock.release()
if \_\_name\_\_ == "\_\_main\_\_":
account = Account()
lock = threading.Lock()
\# 创建线程 thread\_add = threading.Thread(target\=account.add, args\=(lock,), name\='Add')
thread\_delete = threading.Thread(target\=account.delete, args\=(lock,), name\='Delete')
\# 启动线程 thread\_add.start()
thread\_delete.start()
\# 等待线程结束 thread\_add.join()
thread\_delete.join()
print('The final balance is: {}'.format(account.balance))
另一种实现不同线程间数据共享的方法就是使用消息队列 queue。不像列表，queue 是线程安全的，可以放心使用，见下文。
使用 queue 队列通信 - 经典的生产者和消费者模型
下例中创建了两个线程，一个负责生成，一个负责消费，所生成的产品存放在 queue 里，实现了不同线程间沟通。
from queue import Queue
import random, threading, time
\# 生产者类
class Producer(threading.Thread):
def \_\_init\_\_(self, name, queue):
threading.Thread.\_\_init\_\_(self, name\=name)
self.queue = queue
def run(self):
for i in range(1, 5):
print("{} is producing {} to the queue!".format(self.getName(), i))
self.queue.put(i)
time.sleep(random.randrange(10) / 5)
print("%s finished!" % self.getName())
\# 消费者类
class Consumer(threading.Thread):
def \_\_init\_\_(self, name, queue):
threading.Thread.\_\_init\_\_(self, name\=name)
self.queue = queue
def run(self):
for i in range(1, 5):
val = self.queue.get()
print("{} is consuming {} in the queue.".format(self.getName(), val))
time.sleep(random.randrange(10))
print("%s finished!" % self.getName())
def main():
queue = Queue()
producer = Producer('Producer', queue)
consumer = Consumer('Consumer', queue)
producer.start()
consumer.start()
producer.join()
consumer.join()
print('All threads finished!')
if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':
main()
队列 queue 的 put 方法可以将一个对象 obj 放入队列中。如果队列已满，此方法将阻塞至队列有空间可用为止。queue 的 get 方法一次返回队列中的一个成员。如果队列为空，此方法将阻塞至队列中有成员可用为止。queue 同时还自带 emtpy(), full() 等方法来判断一个队列是否为空或已满，但是这些方法并不可靠，因为多线程和多进程，在返回结果和使用结果之间，队列中可能添加 / 删除了成员。
Python 多进程和多线程哪个快?
由于 GIL 的存在，很多人认为 Python 多进程编程更快，针对多核 CPU，理论上来说也是采用多进程更能有效利用资源。网上很多人已做过比较，我直接告诉你结论吧。
- 对 CPU 密集型代码 (比如循环计算) - 多进程效率更高
- 对 IO 密集型代码 (比如文件操作，网络爬虫) - 多线程效率更高。
为什么是这样呢？其实也不难理解。对于 IO 密集型操作，大部分消耗时间其实是等待时间，在等待时间中 CPU 是不需要工作的，那你在此期间提供双 CPU 资源也是利用不上的，相反对于 CPU 密集型代码，2 个 CPU 干活肯定比一个 CPU 快很多。那么为什么多线程会对 IO 密集型代码有用呢？这时因为 python 碰到等待会释放 GIL 供新的线程使用，实现了线程间的切换。
小结
本文总结了多进程和多线程的概念和区别, 并详细介绍如何使用 python 的 multiprocess 和 threading 模块进行多线程和多进程编程。我们还简单介绍了不同进程和线程间的通信和数据共享。如果您能熟练掌握本文中的所有知识点，那么你已经足以应付大部分面试和工作需求了。如果喜欢本文，就加入微信收藏常来看看吧。
我们后续会对比单线程爬虫和多线程爬虫的效率，欢迎关注我们的微信。
大江狗
2018.10.4
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTMyODA4Nw==&mid=2247484084&idx=1&sn=573989b9526aef01a3d515ab09afe86a&chksm=a73c628c904beb9a39adef9b95a1ce6560245b7f4e2a39207a55abc1a293935be203a35bcb13&scene=21#wechat_redirect https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5OTMyODA4Nw==&mid=2247484084&idx=1&sn=573989b9526aef01a3d515ab09afe86a&chksm=a73c628c904beb9a39adef9b95a1ce6560245b7f4e2a39207a55abc1a293935be203a35bcb13&scene=21#wechat_redirect