python 多线程实现多任务的方法示例
进程是操作系统分配程序执行资源的单位，而线程是进程的一个实体，是CPU调度和分配的单位。一个进程肯定有一个主线程，我们可以在一个进程里创建多个线程来实现多任务。
1.2 一个程序实现多任务的方法实现多任务，我们可以用几种方法。
（1）在主进程里面开启多个子进程，主进程和多个子进程一起处理任务。
（2）在主进程里开启多个子线程，主线程和多个子线程一起处理任务。
（3）在主进程里开启多个协程，多个协程一起处理任务。
注意：因为用多个线程一起处理任务，会产生线程安全问题，所以在开发中一般使用多进程+多协程来实现多任务。
1.3 多线程的创建方式1.3.1 创建threading.Thread对象import threadingp1 = threading.Thread(target=[函数名],args=([要传入函数的参数]))p1.start() # 启动p1线程
我们来模拟一下多线程实现多任务。
假如你在用网易云音乐一边听歌一边下载。网易云音乐就是一个进程。假设网易云音乐内部程序是用多线程来实现多任务的，网易云音乐开两个子线程。一个用来缓存音乐，用于现在的播放。一个用来下载用户要下载的音乐的。这时候的代码框架是这样的：
import threadingimport time def listen_music(name): while True:time.sleep(1)print(name,'正在播放音乐') def download_music(name): while True:time.sleep(2)print(name,'正在下载音乐') if __name__ == ’__main__’: p1 = threading.Thread(target=listen_music,args=('网易云音乐',)) p2 = threading.Thread(target=download_music,args=('网易云音乐',)) p1.start() p2.start()
输出：
观察上面的输出代码可以知道：
CPU是按照时间片轮询的方式来执行子线程的。cpu内部会合理分配时间片。时间片到a程序的时候，a程序如果在休眠，就会自动切换到b程序。
严谨来说，CPU在某个时间点，只在执行一个任务，但是由于CPU运行速度和切换速度快，因为看起来像多个任务在一起执行而已。
1.3.2 继承threading.Thread，并重写run除了上面的方法创建线程，还有另一种方法。可以编写一个类，继承threaing.Thread类，然后重写父类的run方法。
import threadingimport time class MyThread(threading.Thread): def run(self):for i in range(5): time.sleep(1) print(self.name,i) t1 = MyThread()t2 = MyThread()t3 = MyThread()t1.start()t2.start()t3.start()
输出：
运行时无序的，说明已经启用了多任务。
下面是threading.Thread提供的线程对象方法和属性：
start()：创建线程后通过start启动线程，等待CPU调度，为run函数执行做准备； run()：线程开始执行的入口函数，函数体中会调用用户编写的target函数，或者执行被重载的run函数； join([timeout])：阻塞挂起调用该函数的线程，直到被调用线程执行完成或超时。通常会在主线程中调用该方法，等待其他线程执行完成。 name、getName()&setName()：线程名称相关的操作； ident：整数类型的线程标识符，线程开始执行前（调用start之前）为None； isAlive()、is_alive()：start函数执行之后到run函数执行完之前都为True； daemon、isDaemon()&setDaemon()：守护线程相关； 1.4 线程何时开启，何时结束（1）子线程何时开启，何时运行 当调用thread.start()时 开启线程，再运行线程的代码
（2）子线程何时结束 子线程把target指向的函数中的语句执行完毕后，或者线程中的run函数代码执行完毕后，立即结束当前子线程
（3）查看当前线程数量 通过threading.enumerate()可枚举当前运行的所有线程
（4）主线程何时结束 所有子线程执行完毕后，主线程才结束
示例一：
import threadingimport time def run(): for i in range(5):time.sleep(1)print(i) t1 = threading.Thread(target=run)t1.start()print('我会在哪里出现')
输出：
为什么主进程（主线程）的代码会先出现呢？因为CPU采用时间片轮询的方式，如果轮询到子线程，发现他要休眠1s，他会先去运行主线程。所以说CPU的时间片轮询方式可以保证CPU的最佳运行。
那如果我想主进程输出的那句话运行在结尾呢？该怎么办呢？这时候就需要用到 join() 方法了。
1.5 线程的 join() 方法import threadingimport time def run(): for i in range(5):time.sleep(1)print(i) t1 = threading.Thread(target=run)t1.start()t1.join() print('我会在哪里出现')
输出：
join() 方法可以阻塞主线程（注意只能阻塞主线程，其他子线程是不能阻塞的），直到 t1 子线程执行完，再解阻塞。
1.6 多线程共享全局变量出现的问题我们开两个子线程，全局变量是0，我们每个线程对他自加1，每个线程加一百万次，这时候就会出现问题了，来，看代码：
import threadingimport time num = 0 def work1(loop): global num for i in range(loop):# 等价于 num += 1temp = numnum = temp + 1 print(num) def work2(loop): global num for i in range(loop):# 等价于 num += 1temp = numnum = temp + 1 print(num) if __name__ == ’__main__’: t1 = threading.Thread(target=work1,args=(1000000,)) t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,)) t1.start() t2.start() while len(threading.enumerate()) != 1:time.sleep(1) print(num)
输出
1459526 # 第一个子线程结束后全局变量一共加到这个数1588806 # 第二个子线程结束后全局变量一共加到这个数1588806 # 两个线程都结束后，全局变量一共加到这个数
奇怪了，我不是每个线程都自加一百万次吗？照理来说，应该最后的结果是200万才对的呀。问题出在哪里呢？
我们知道CPU是采用时间片轮询的方式进行几个线程的执行。
假设我CPU先轮询到work1()，num此时为100，在我运行到第10行时，时间结束了！此时,赋值了，但是还没有自加！即temp=100，num=100。
然后，时间片轮询到了work2()，进行赋值自加。num=101了。
又回到work1()的断点处，num=temp+1，temp=100，所以num=101。
就这样！num少了一次自加！在次数多了之后，这样的错误积累在一起，结果只得到158806！
这就是线程安全问题！
1.7 互斥锁可以弥补部分线程安全问题。（互斥锁和GIL锁是不一样的东西！）当多个线程几乎同时修改某一个共享数据的时候，需要进行同步控制
线程同步能够保证多个线程安全访问竞争资源，最简单的同步机制是引入互斥锁。
互斥锁为资源引入一个状态：锁定/非锁定
某个线程要更改共享数据时，先将其锁定，此时资源的状态为“锁定”，其他线程不能更改；直到该线程释放资源，将资源的状态变成“非锁定”，其他的线程才能再次锁定该资源。互斥锁保证了每次只有一个线程进行写入操作，从而保证了多线程情况下数据的正确性。
互斥锁有三个常用步骤：
lock = threading.Lock() # 取得锁lock.acquire() # 上锁lock.release() # 解锁
下面让我们用互斥锁来解决上面例子的线程安全问题。
import threadingimport time num = 0lock = threading.Lock() # 取得锁def work1(loop): global num for i in range(loop):# 等价于 num += 1lock.acquire() # 上锁temp = numnum = temp + 1lock.release() # 解锁 print(num) def work2(loop): global num for i in range(loop):# 等价于 num += 1lock.acquire() # 上锁temp = numnum = temp + 1lock.release() # 解锁 print(num) if __name__ == ’__main__’: t1 = threading.Thread(target=work1,args=(1000000,)) t2 = threading.Thread(target=work2, args=(1000000,)) t1.start() t2.start() while len(threading.enumerate()) != 1:time.sleep(1) print(num)
输出：
1945267 # 第一个子线程结束后全局变量一共加到这个数2000000 # 第二个子线程结束后全局变量一共加到这个数2000000 # 两个线程都结束后，全局变量一共加到这个数
1.8 线程池ThreadPoolExecutor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的进一步抽象（这里主要关注线程池），不仅可以帮我们自动调度线程，还可以做到：
主线程可以获取某一个线程（或者任务的）的状态，以及返回值。 当一个线程完成的时候，主线程能够立即知道。 让多线程和多进程的编码接口一致。1.8.1 创建线程池示例：
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport time # 参数times用来模拟网络请求的时间def get_html(times): time.sleep(times) print('get page {}s finished'.format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)# 通过submit函数提交执行的函数到线程池中，submit函数立即返回，不阻塞task1 = executor.submit(get_html, (3))task2 = executor.submit(get_html, (2))# done方法用于判定某个任务是否完成print('1: ', task1.done())# cancel方法用于取消某个任务,该任务没有放入线程池中才能取消成功print('2: ', task2.cancel())time.sleep(4)print('3: ', task1.done())# result方法可以获取task的执行结果print('4: ', task1.result())
输出：
上面虽然提供了判断任务是否结束的方法，但是不能在主线程中一直判断啊。有时候我们是得知某个任务结束了，就去获取结果，而不是一直判断每个任务有没有结束。这是就可以使用as_completed方法一次取出所有任务的结果。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completedimport time # 参数times用来模拟网络请求的时间def get_html(times): time.sleep(times) print('get page {}s finished'.format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)urls = [3, 2, 4] # 并不是真的urlall_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls] for future in as_completed(all_task): data = future.result() print('in main: get page {}s success'.format(data)) # 执行结果# get page 2s finished# in main: get page 2s success# get page 3s finished# in main: get page 3s success# get page 4s finished# in main: get page 4s success
as_completed()方法是一个生成器，在没有任务完成的时候，会阻塞，在有某个任务完成的时候，会yield这个任务，就能执行for循环下面的语句，然后继续阻塞住，循环到所有的任务结束。从结果也可以看出，先完成的任务会先通知主线程。
1.8.3 map除了上面的as_completed方法，还可以使用executor.map方法，但是有一点不同。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport time # 参数times用来模拟网络请求的时间def get_html(times): time.sleep(times) print('get page {}s finished'.format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)urls = [3, 2, 4] # 并不是真的url for data in executor.map(get_html, urls): print('in main: get page {}s success'.format(data))# 执行结果# get page 2s finished# get page 3s finished# in main: get page 3s success# in main: get page 2s success# get page 4s finished# in main: get page 4s success
使用map方法，无需提前使用submit方法，map方法与python标准库中的map含义相同，都是将序列中的每个元素都执行同一个函数。上面的代码就是对urls的每个元素都执行get_html函数，并分配各线程池。可以看到执行结果与上面的as_completed方法的结果不同，输出顺序和urls列表的顺序相同，就算2s的任务先执行完成，也会先打印出3s的任务先完成，再打印2s的任务完成。
1.8.4 waitwait方法可以让主线程阻塞，直到满足设定的要求。
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED, FIRST_COMPLETEDimport time # 参数times用来模拟网络请求的时间def get_html(times): time.sleep(times) print('get page {}s finished'.format(times)) return times executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=2)urls = [3, 2, 4] # 并不是真的urlall_task = [executor.submit(get_html, (url)) for url in urls]wait(all_task, return_when=ALL_COMPLETED)print('main')# 执行结果 # get page 2s finished# get page 3s finished# get page 4s finished# main
wait方法接收3个参数，等待的任务序列、超时时间以及等待条件。等待条件return_when默认为ALL_COMPLETED，表明要等待所有的任务都结束。可以看到运行结果中，确实是所有任务都完成了，主线程才打印出main。等待条件还可以设置为FIRST_COMPLETED，表示第一个任务完成就停止等待。
2 多进程实行多任务2.1 多线程的创建方式创建进程的方式和创建线程的方式类似：
实例化一个multiprocessing.Process的对象，并传入一个初始化函数对象（initial function )作为新建进程执行入口； 继承multiprocessing.Process，并重写run函数；2.1.1 方式1在开始之前，我们要知道什么是进程。道理很简单，你平时电脑打开QQ客户端，就是一个进程。再打开一个QQ客户端，又是一个进程。那么，在python中如何用一篇代码就可以开启几个进程呢？通过一个简单的例子来演示：
import multiprocessingimport time def task1(): while True:time.sleep(1)print('I am task1') def task2(): while True:time.sleep(2)print('I am task2') if __name__ == ’__main__’: p1 = multiprocessing.Process(target=task1) # multiprocessing.Process创建了子进程对象p1 p2 = multiprocessing.Process(target=task2) # multiprocessing.Process创建了子进程对象p2 p1.start() # 子进程p1启动 p2.start() # 子进程p2启动 print('I am main task') # 这是主进程的任务
输出：
可以看到子进程对象是由multiprocessing模块中的Process类创建的。除了p1，p2两个被创建的子进程外。当然还有主进程。主进程就是我们从头到尾的代码，包括子进程也是由主进程创建的。
注意的点有：
（1）首先解释一下并发：并发就是当任务数大于cpu核数时，通过操作系统的各种任务调度算法，实现多个任务“一起”执行。（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务相当快，看上去想同时执行而已。)
（2）当是并发的情况下，子进程与主进程的运行都是没有顺序的，CPU会采用时间片轮询的方式，哪个程序先要运行就先运行哪个。
（3）主进程会默认等待所有子进程执行完毕后，它才会退出。所以在上面的例子中，p1，p2子进程是死循环进程，主进程的最后一句代码print('I am main task')虽然运行完了，但是主进程并不会关闭，他会一直等待着子进程。
（4）主进程默认创建的是非守护进程。注意，结合3.和5.看。
（5）但是！如果子进程是守护进程的话，那么主进程运行完最后一句代码后，主进程会直接关闭，不管你子进程运行完了没有！
2.1.2 方式2from multiprocessing import Process import os, time class CustomProcess(Process): def __init__(self, p_name, target=None):# step 1: call base __init__ function()super(CustomProcess, self).__init__(name=p_name, target=target, args=(p_name,)) def run(self):# step 2:# time.sleep(0.1)print('Custom Process name: %s, pid: %s '%(self.name, os.getpid())) if __name__ == ’__main__’: p1 = CustomProcess('process_1') p1.start() p1.join() print('subprocess pid: %s'%p1.pid) print('current process pid: %s' % os.getpid())
输出：
这里可以思考一下，如果像多线程一样，存在一个全局的变量share_data，不同进程同时访问share_data会有问题吗？
由于每一个进程拥有独立的内存地址空间且互相隔离，因此不同进程看到的share_data是不同的、分别位于不同的地址空间，同时访问不会有问题。这里需要注意一下。
2.2 守护进程测试下：
import multiprocessingimport time def task1(): while True:time.sleep(1)print('I am task1') def task2(): while True:time.sleep(2)print('I am task2') if __name__ == ’__main__’: p1 = multiprocessing.Process(target=task1) p2 = multiprocessing.Process(target=task2) p1.daemon = True # 设置p1子进程为守护进程 p2.daemon = True # 设置p2子进程为守护进程 p1.start() p2.start() print('I am main task')
输出：
I am main task
输出结果是不是有点奇怪。为什么p1,p2子进程都没有输出的？
让我们来整理一下思路：
创建p1,p2子进程 设置p1,p2子进程为守护进程 p1,p2子进程开启 p1,p2子进程代码里面都有休眠时间，所以cpu为了不浪费时间，先做主进程后续的代码。 执行主进程后续的代码，print('I am main task') 主进程后续的代码执行完成了，所以剩下的子进程是守护进程的，全都要关闭了。但是，如果主进程的代码执行完了，有两个子进程，一个是守护的，一个非守护的，怎么办呢？其实，他会等待非守护的那个子进程运行完，然后三个进程一起关闭。 p1,p2还在休眠时间内就被终结生命了，所以什么输出都没有。例如，把P1设为非守护进程：
import multiprocessingimport time def task1(): i = 1 while i < 5:time.sleep(1)i += 1print('I am task1') def task2(): while True:time.sleep(2)print('I am task2') if __name__ == ’__main__’: p1 = multiprocessing.Process(target=task1) p2 = multiprocessing.Process(target=task2) p2.daemon = True # 设置p2子进程为守护进程 p1.start() p2.start() print('I am main task')
输出：
里面涉及到两个知识点：
（1）当主进程结束后，会发一个消息给子进程(守护进程)，守护进程收到消息，则立即结束
（2）CPU是按照时间片轮询的方式来运行多进程的。哪个合适的哪个运行，如果你的子进程里都有time.sleep。那我CPU为了不浪费资源，肯定先去干点其他的事情啊。
那么，守护进程随时会被中断，他的存在意义在哪里的？
其实，守护进程主要用来做与业务无关的任务，无关紧要的任务，可有可无的任务，比如内存垃圾回收，某些方法的执行时间的计时等。
2.3 创建的子进程要传入参数import multiprocessing def task(a,b,*args,**kwargs): print('a') print('b') print(args) print(kwargs) if __name__ == ’__main__’: p1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(1,2,3,4,5,6),kwargs={'name':'chichung','age':23}) p1.start() print('主进程已经运行完最后一行代码啦')
输出：
子进程要运行的函数需要传入变量a,b,一个元组，一个字典。我们创建子进程的时候，变量a,b要放进元组里面，task函数取的时候会把前两个取出来，分别赋值给a,b了。
2.4 子进程几个常用的方法p.start 开始执行子线程 p.name 查看子进程的名称 p.pid 查看子进程的id p.is_alive 判断子进程是否存活 p.join(timeout)
阻塞主进程，当子进程p运行完毕后，再解开阻塞，让主进程运行后续的代码
如果timeout=2，就是阻塞主进程2s，这2s内主进程不能运行后续的代码。过了2s后，就算子进程没有运行完毕，主进程也能运行后续的代码
p.terminate 终止子进程p的运行import multiprocessing def task(a,b,*args,**kwargs): print('a') print('b') print(args) print(kwargs) if __name__ == ’__main__’: p1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(1,2,3,4,5,6),kwargs={'name':'chichung','age':23}) p1.start() print('p1子进程的名字：%s' % p1.name) print('p1子进程的id：%d' % p1.pid) p1.join() print(p1.is_alive())
输出：
进程之间是不可以共享全局变量的，即使子进程与主进程。道理很简单，一个新的进程，其实就是占用一个新的内存空间，不同的内存空间，里面的变量肯定不能够共享的。实验证明如下：
示例一：
import multiprocessing g_list = [123] def task1(): g_list.append('task1') print(g_list) def task2(): g_list.append('task2') print(g_list) def main_process(): g_list.append('main_processs') print(g_list) if __name__ == ’__main__’: p1 = multiprocessing.Process(target=task1) p2 = multiprocessing.Process(target=task2) p1.start() p2.start() main_process() print('11111: ', g_list)
输出：
[123, ’main_processs’]11111: [123, ’main_processs’][123, ’task1’][123, ’task2’]
示例二：
import multiprocessingimport time def task1(loop): global num for i in range(loop):# 等价于 num += 1temp = numnum = temp + 1 print(num) print('I am task1') def task2(loop): global num for i in range(loop):# 等价于 num += 1temp = numnum = temp + 1 print(num) print('I am task2') if __name__ == ’__main__’: p1 = multiprocessing.Process(target=task1, args=(100000,) # multiprocessing.Process创建了子进程对象p1 p2 = multiprocessing.Process(target=task2, args=(100000,) # multiprocessing.Process创建了子进程对象p2 p1.start() # 子进程p1启动 p2.start() # 子进程p2启动 print('I am main task') # 这是主进程的任务
输出：
进程池可以理解成一个队列，该队列可以容易指定数量的子进程，当队列被任务占满之后，后续新增的任务就得排队，直到旧的进程有任务执行完空余出来，才会去执行新的任务。
在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。
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，才会创建新的进程来它。
2.6.1 使用进程池（非阻塞）#coding: utf-8import multiprocessingimport time def func(msg): print('msg:', msg) time.sleep(3) print('end') if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) # 设定进程的数量为3 for i in range(4):msg = 'hello %d' %(i)pool.apply_async(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 print('Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') pool.close() pool.join() #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束 print('Sub-process(es) done.')
输出：
函数解释：
apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞，apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的（理解区别，看例1例2结果区别） close() 关闭pool，使其不在接受新的任务。 terminate() 结束工作进程，不在处理未完成的任务。 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。apply(), apply_async()：
apply(): 阻塞主进程, 并且一个一个按顺序地执行子进程, 等到全部子进程都执行完毕后 ,继续执行 apply()后面主进程的代码 apply_async() 非阻塞异步的, 他不会等待子进程执行完毕, 主进程会继续执行, 他会根据系统调度来进行进程切换执行说明：创建一个进程池pool，并设定进程的数量为3，xrange(4)会相继产生四个对象[0, 1, 2, 4]，四个对象被提交到pool中，因pool指定进程数为3，所以0、1、2会直接送到进程中执行，当其中一个执行完事后才空出一个进程处理对象3，所以会出现输出“msg: hello 3”出现在'end'后。因为为非阻塞，主函数会自己执行自个的，不搭理进程的执行，所以运行完for循环后直接输出“mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~”，主程序在pool.join（）处等待各个进程的结束。
2.6.2 使用进程池（阻塞）#coding: utf-8import multiprocessingimport time def func(msg): print('msg:', msg) time.sleep(3) print('end') if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) # 设定进程的数量为3 for i in range(4):msg = 'hello %d' %(i)pool.apply(func, (msg, )) #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 print('Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') pool.close() pool.join() #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束 print('Sub-process(es) done.')
输出：
import multiprocessingimport time def func(msg): print('msg:', msg) time.sleep(3) print('end') return 'done' + msg if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool(processes=4) result = [] for i in range(3):msg = 'hello %d' %(i)result.append(pool.apply_async(func, (msg, ))) pool.close() pool.join() for res in result:print(':::', res.get()) print('Sub-process(es) done.')
输出：
注：get()函数得出每个返回结果的值
3 python多线程与多进程比较先来看两个例子：
（1）示例一，多线程与单线程，开启两个python线程分别做一亿次加一操作，和单独使用一个线程做一亿次加一操作：
import threadingimport time def tstart(arg): var = 0 for i in range(100000000):var += 1 print(arg, var) if __name__ == ’__main__’: t1 = threading.Thread(target=tstart, args=(’This is thread 1’,)) t2 = threading.Thread(target=tstart, args=(’This is thread 2’,)) start_time = time.time() t1.start() t2.start() t1.join() t2.join() print('Two thread cost time: %s' % (time.time() - start_time)) start_time = time.time() tstart('This is thread 0') print('Main thread cost time: %s' % (time.time() - start_time))
输出：
上面的例子如果只开启t1和t2两个线程中的一个，那么运行时间和主线程基本一致。
（2）示例二，使用两个进程
from multiprocessing import Process import os, time def pstart(arg): var = 0 for i in range(100000000):var += 1 print(arg, var) if __name__ == ’__main__’: p1 = Process(target = pstart, args = ('1', )) p2 = Process(target = pstart, args = ('2', )) start_time = time.time() p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() print('Two process cost time: %s' % (time.time() - start_time)) start_time = time.time() pstart('0') print('Current process cost time: %s' % (time.time() - start_time))
输出：
对比分析：
双进程并行执行和单进程执行相同的运算代码，耗时基本相同，双进程耗时会稍微多一些，可能的原因是进程创建和销毁会进行系统调用，造成额外的时间开销。
但是对于python线程，双线程并行执行耗时比单线程要高的多，效率相差近10倍。如果将两个并行线程改成串行执行，即：
import threadingimport time def tstart(arg): var = 0 for i in range(100000000):var += 1 print(arg, var) if __name__ == ’__main__’: t1 = threading.Thread(target=tstart, args=(’This is thread 1’,)) t2 = threading.Thread(target=tstart, args=(’This is thread 2’,)) start_time = time.time() t1.start() t1.join() print('thread1 cost time: %s' % (time.time() - start_time)) start_time = time.time() t2.start() t2.join() print('thread2 cost time: %s' % (time.time() - start_time)) start_time = time.time() tstart('This is thread 0') print('Main thread cost time: %s' % (time.time() - start_time))
输出：
可以看到三个线程串行执行，每一个执行的时间基本相同。
本质原因双线程是并发执行的，而不是真正的并行执行。原因就在于GIL锁。
4 GIL锁提起python多线程就不得不提一下GIL(Global Interpreter Lock 全局解释器锁)，这是目前占统治地位的python解释器CPython中为了保证数据安全所实现的一种锁。不管进程中有多少线程，只有拿到了GIL锁的线程才可以在CPU上运行，即使是多核处理器。对一个进程而言，不管有多少线程，任一时刻，只会有一个线程在执行。对于CPU密集型的线程，其效率不仅仅不高，反而有可能比较低。python多线程比较适用于IO密集型的程序。对于的确需要并行运行的程序，可以考虑多进程。
多线程对锁的争夺，CPU对线程的调度，线程之间的切换等均会有时间开销。
5 线程和进程比较5.1 线程和进程的区别下面简单的比较一下线程与进程
进程是资源分配的基本单位，线程是CPU执行和调度的基本单位； 通信/同步方式： 进程： 通信方式：管道，FIFO，消息队列，信号，共享内存，socket，stream流； 同步方式：PV信号量，管程线程： 同步方式：互斥锁，递归锁，条件变量，信号量 通信方式：位于同一进程的线程共享进程资源，因此线程间没有类似于进程间用于数据传递的通信方式，线程间的通信主要是用于线程同步。 CPU上真正执行的是线程，线程比进程轻量，其切换和调度代价比进程要小； 线程间对于共享的进程数据需要考虑线程安全问题，由于进程之间是隔离的，拥有独立的内存空间资源，相对比较安全，只能通过上面列出的IPC(Inter-Process Communication)进行数据传输； 系统有一个个进程组成，每个进程包含代码段、数据段、堆空间和栈空间，以及操作系统共享部分 ，有等待，就绪和运行三种状态； 一个进程可以包含多个线程，线程之间共享进程的资源（文件描述符、全局变量、堆空间等），寄存器变量和栈空间等是线程私有的； 操作系统中一个进程挂掉不会影响其他进程，如果一个进程中的某个线程挂掉而且OS对线程的支持是多对一模型，那么会导致当前进程挂掉； 如果CPU和系统支持多线程与多进程，多个进程并行执行的同时，每个进程中的线程也可以并行执行，这样才能最大限度的榨取硬件的性能；
进程切换过程切换牵涉到非常多的东西，寄存器内容保存到任务状态段TSS，切换页表，堆栈等。简单来说可以分为下面两步：
页全局目录切换，使CPU到新进程的线性地址空间寻址； 切换内核态堆栈和硬件上下文，硬件上下文包含CPU寄存器的内容，存放在TSS中；线程运行于进程地址空间，切换过程不涉及到空间的变换，只牵涉到第二步；
5.3 使用多线程还是多进程？ CPU密集型：程序需要占用CPU进行大量的运算和数据处理；适合多进程； I/O密集型：程序中需要频繁的进行I/O操作；例如网络中socket数据传输和读取等；适合多线程由于python多线程并不是并行执行，因此较适合与I/O密集型程序，多进程并行执行适用于CPU密集型程序；
python多线程实现多任务：https://www.cnblogs.com/chichung/p/9566734.html
python通过多进程实行多任务:https://www.cnblogs.com/chichung/p/9532962.html
python多线程与多进程及其区别：https://www.cnblogs.com/yssjun/p/11302500.html
python进程池：multiprocessing.pool：https://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/4465768.html
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